if len(re.findall('.*?附近有什么景点.*?|.*?附近有哪些景点.*?|.*?附近.*?景点.*?',text))>0: print('附近景点') all_data = [] nodes = [] links = [] ner = get_loc_list(text)[0] sql = 'select * from relationship where A="%s" and relationship="%s" limit 10'%(ner,'附近') all_data = select_data(sql) ans = '、'.join([i['B'] for i in all_data]) index = 0 for i in all_data: nodes.append({'id': index, 'category': 0, 'name': i['B'], 'symbol': 'circle', 'symbolSize': 40}) index+=1 nodes.append({'id': index, 'category': 0, 'name': all_data[0]['A'], 'symbol': 'circle', 'symbolSize': 40}) index+=1 # 联系 for i in nodes: if i['name']!= all_data[0]['A']: links.append({'source': i['id'], 'target': index-1, 'value': '附近', 'name': '附近'}) return ans,nodes,links # print('附近景点')解释一下这段代码

这段代码是用于处理用户输入的询问是否有附近的景点，并返回相关的结果。具体来说，它首先使用正则表达式判断用户输入是否包含和“附近景点”相关的关键词，如果是，则进入处理流程。

接着，它通过调用之前定义的`get_loc_list`函数获取用户输入中的地理位置信息，并在数据库中查询与该地理位置相关的“附近”关系数据，最多返回10条结果。

然后，它将查询结果中的景点名称拼接为一个字符串作为回答，同时将每个景点表示为一个节点，其中第一个节点表示输入的地理位置，其余节点表示附近的景点；同时，根据节点之间的关系建立边，表示景点与地理位置之间的关系。

最后，它将回答、节点和边作为结果返回。

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def question_classifier(text,uid='1'): # 如果flag一直为0的话就表示看不懂 ans = '对不起，我没看懂，换个问题试试' # 地区有什么景点 if len(re.findall('.*?有什么好玩的.*?|.*?有哪些.*?景点',text))>0: print('地区有什么景点') all_data = [] nodes = [] links = [] ner = get_loc_list(text)[0] sql = 'select * from scenery where location="%s" limit 10'%ner all_data = select_data(sql) ans = '、'.join([i['title'] for i in all_data]) # 添加景点node index = 0 for i in all_data: nodes.append({'id':index,'category':0,'name':i['title'],'symbol' : 'circle','symbolSize' : 40}) index+=1 # 添加地区node nodes.append({'id': index, 'category': 1, 'name': ner, 'symbol': 'circle', 'symbolSize': 40}) index += 1 # 添加关系 for i in nodes: if i['category']==0: links.append({'source': i['id'], 'target': index-1, 'value': '位于', 'name': '位于'}) return ans,nodes,links

这段代码看起来像是一个问题分类器，根据用户输入的问题文本，判断其属于哪一类问题，并返回相应的回答、节点和关系。在这段代码中，如果用户的问题是关于某个地区有哪些景点，那么会从数据库中查找该地区的前10个景点，并将它们作为节点添加到图中，同时添加一个表示该地区的节点，然后将这些节点之间的关系也添加到图中。最后返回的答案是找到的景点的标题，并将节点和关系作为参数一起返回。

解释代码s = '<img width="160" height="224" data-src="(.*?)" src=' +\ '.*?<span class="bt-l">(.+?)</span>.*?<span class="bt-r">(\d.\d)?</span>' + \ ".*?<span>导演：(.*?)</span>" + ".*?<span>主演：(.*?)</span>" + ".*?<span>类型：(.*?)</span>"+\ ".*?<span>地区：(.*?)</span>" + ".*?<span>语言：(.*?)</span>" + ".*?<span>片长：(.*?)</span>" pattern = re.compile(s,re.S) items = re.findall(pattern, html) for outer in range(len(items)): items[outer] = list(items[outer]) for i in range(len(items[outer])): if items[outer][i] == "": items[outer][i] = "暂无信息" else: items[outer][i] = items[outer][i].replace("&middot;","·") destinationPath = "items.json" fd = open(destinationPath,"w+",encoding='utf-8') json.dump(items,fd) fd.close()

这段代码是用正则表达式解析HTML页面，提取其中的电影信息，并将结果存储为一个JSON文件。具体来说，正则表达式模式中包含了多个匹配项，用于匹配电影的图片、名称、评分、导演、主演、类型、地区、语言、片长等信息。然后，使用re.findall()函数来查找所有匹配项，并将结果存储在items数组中。接着，对于每一个匹配项，将其中的空信息替换为"暂无信息"，并将"&middot;"替换为"·"。最后，将items数组中的结果存储为一个JSON文件。