result=' '.join(line.split())的作用是什么

时间: 2024-05-18 18:15:16 浏览: 17
这段代码的作用是将变量 `line` 中的字符串按照空白字符(包括空格、制表符、换行符等)进行分割,并使用空格将分割后的结果重新拼接成一个新的字符串,存储在变量 `result` 中。这样可以去除字符串中的多余空格,使得其更加规范和易于处理。例如,如果 `line` 中包含多个空格或制表符,那么这段代码就可以将它们转换成单个空格,方便后续的处理和分析。
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import jieba import re from tokenizer import cut_hanlp jieba.load_userdict("dict.txt") def merge_two_list(a, b): c=[] len_a, len_b = len(a), len(b) minlen = min(len_a, len_b) for i in range(minlen): c.append(a[i]) c.append(b[i]) if len_a > len_b: for i in range(minlen, len_a): c.append(a[i]) else: for i in range(minlen, len_b): c.append(b[i]) return c if __name__=="__main__": fp=open("text.txt","r",encoding="utf8") fout=open("result_cut.txt","w",encoding="utf8") # 保存结果 regex1=u'(?:[^\u4e00-\u9fa5()*&……%¥$,,。.@! !]){1,5}期' #打开非汉子的正则模式, xxx期 regex2=r'(?:[0-9]{1,3}[.]?[0-9]{1,3})%' #打开非汉子的正则模式, xxx.xxx% p1=re.compile(regex1) p2=re.compile(regex2) for line in fp.readlines(): result1=p1.findall(line) #是否有正则表达式, if result1: regex_re1=result1 line=p1.sub("FLAG1",line) #如果有用XXX期,FLAG1代替 result2=p2.findall(line) if result2: line=p2.sub("FLAG2",line) #如果有用xxx%,用FLAG2代替 words=jieba.cut(line) words1=cut_hanlp(line) result=" ".join(words) if "FLAG1" in result: result=result.split("FLAG1") # 从FLAG1处断开 result=merge_two_list(result,result1) result="".join(result) if "FLAG2" in result: result=result.split("FLAG2") result=merge_two_list(result,result2) result="".join(result) #print(result) fout.write(result) fout.close()

这段代码主要完成中文文本的分词和一些正则表达式处理。具体实现如下: - 导入 `jieba` 和 `re` 模块,以及 `tokenizer` 模块中的 `cut_hanlp` 函数。 - 使用 `jieba.load_userdict` 函数加载自定义词典 `dict.txt`。 - 定义函数 `merge_two_list`,用于将两个列表按照顺序合并。 - 在 `if __name__=="__main__":` 语句块中,打开输入文件 `text.txt` 和输出文件 `result_cut.txt`,并定义两个正则表达式 `regex1` 和 `regex2`,以及对应的 `p1` 和 `p2` 编译后的正则表达式对象。 - 遍历输入文件的每一行,使用 `p1.findall` 函数查找是否有符合正则表达式 `regex1` 的内容,如果有,则用 `"FLAG1"` 替换原文本中的匹配内容。 - 使用 `p2.findall` 函数查找是否有符合正则表达式 `regex2` 的内容,如果有,则用 `"FLAG2"` 替换原文本中的匹配内容。 - 使用 `jieba.cut` 和 `cut_hanlp` 函数对替换后的文本进行分词,得到分词结果 `words` 和 `words1`。 - 如果分词结果中包含 `"FLAG1"`,则使用 `merge_two_list` 函数将分词结果和正则表达式 `regex1` 的匹配内容合并,得到最终的分词结果。 - 如果分词结果中包含 `"FLAG2"`,则使用 `merge_two_list` 函数将分词结果和正则表达式 `regex2` 的匹配内容合并,得到最终的分词结果。 - 将最终的分词结果写入输出文件 `result_cut.txt` 中,完成处理。

Python 将以下脚本定义成一个函数以供调用:# 利用set进行去重 distinctComponentsList = list(set(componentsList)) #print(distinctComponentsList) # 与/conf文件夹下的dumpPath.properties文件内容进行匹配 dumpPropertiesPath = os.path.abspath("../../conf") #print("dump properties路径为:" + dumpPropertiesPath) # 读取dumpPath.properties文件内容 with open(os.path.join(dumpPropertiesPath, 'dumpPath.properties'), 'r') as f: lines = f.readlines() #print(lines) # 记录匹配到的内容 matchedPathList = [] matches = {} # 遍历每一行,进行模糊匹配 for line in lines: for s in distinctComponentsList: if line.startswith(s): #matchedPathList.append(line.split('=')[1].strip()) matches[s] = line.split('=')[1].strip() break #print(matchedPathList) #print(matches) # 路径拼接 scanlist = [] for key in matches: for item in componentsFileList: if item.startswith(key): scanlist.append(item + matches[key]) needScanPathList = [allComponentPath + "/" + path for path in scanlist] #print(needScanPathList) # 使用 subprocess 调用 inotify.py 脚本,并将 needScanPathList 作为参数传递 pathParam = ' '.join(needScanPathList) #print(pathParam) order = ('nohup python inotify.py ' + pathParam + ' >> output.log 2>&1 &') sys.stdout = open('output.log', 'w') result = os.system(order)

你可以将以上脚本封装成一个函数,如下所示: ```python import os def start_inotify(componentsList, componentsFileList, allComponentPath): distinctComponentsList = list(set(componentsList)) dumpPropertiesPath = os.path.abspath("../../conf") with open(os.path.join(dumpPropertiesPath, 'dumpPath.properties'), 'r') as f: lines = f.readlines() matchedPathList = [] matches = {} for line in lines: for s in distinctComponentsList: if line.startswith(s): matches[s] = line.split('=')[1].strip() break scanlist = [] for key in matches: for item in componentsFileList: if item.startswith(key): scanlist.append(item + matches[key]) needScanPathList = [allComponentPath + "/" + path for path in scanlist] pathParam = ' '.join(needScanPathList) order = ('nohup python inotify.py ' + pathParam + ' >> output.log 2>&1 &') sys.stdout = open('output.log', 'w') result = os.system(order) ``` 你可以将以上代码复制到你的 Python 脚本中,然后调用 start_inotify 函数,并将 componentsList、componentsFileList 和 allComponentPath 作为参数传递给它即可。

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''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)

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