new_list = [item for item in list1 if item.startswith('s')]注释这句话
时间: 2024-04-29 15:20:09 浏览: 23
这句代码使用了列表推导式,可以简化生成新列表的过程。具体解释如下:
1. `new_list` 是一个新列表,我们使用列表推导式来生成它。
2. `item` 是一个迭代变量,它在每一次循环中都会取到 `list1` 中的一个元素。
3. `for item in list1` 表示对 `list1` 中的每一个元素都进行一次循环。
4. `if item.startswith('s')` 是一个条件判断语句,它用来判断当前迭代变量 `item` 是否以字母 's' 开头。如果是,那么这个元素就会被加入到新的列表中。
5. 最终,列表推导式会将所有符合条件的元素加入到 `new_list` 中,并返回这个新列表。
因此,这句代码的作用是生成一个新的列表 `new_list`,其中包含所有以字母 's' 开头的元素。
相关问题
给下列代码加注释: def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr): total_num_proc = sum(list_num_proc) # merged_state_dict = dict() dict_keys = list_state_dict[0].keys() for state_dict in list_state_dict[1:]: assert state_dict.keys() == dict_keys # accumulate extra sgrad and remove from state_dict if self.use_adaptive and self.is_adj_round(): prefix = "extra." for state_dict in list_state_dict: del_list = [] for key, param in state_dict.items(): if key[:len(prefix)] == prefix: sgrad_key = key[len(prefix):] mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0. dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float) dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param) # no need to divide by lr self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad) del_list.append(key) for del_key in del_list: del state_dict[del_key]
```python
def merge_accumulate_client_update(self, list_num_proc, list_state_dict, lr):
total_num_proc = sum(list_num_proc)
# merged_state_dict = dict()
dict_keys = list_state_dict[0].keys()
# Check if all state dicts have the same keys
for state_dict in list_state_dict[1:]:
assert state_dict.keys() == dict_keys
# accumulate extra sgrad and remove from state_dict
if self.use_adaptive and self.is_adj_round():
prefix = "extra."
for state_dict in list_state_dict:
del_list = []
for key, param in state_dict.items():
# Check if the key starts with 'extra.'
if key[:len(prefix)] == prefix:
# Get the corresponding sgrad key
sgrad_key = key[len(prefix):]
# Create a mask of zeroes
mask_0 = self.model.get_mask_by_name(sgrad_key) == 0.
# Create a dense tensor and fill it with values from param based on the mask
dense_sgrad = torch.zeros_like(mask_0, dtype=torch.float)
dense_sgrad.masked_scatter_(mask_0, param)
# Accumulate the dense sgrad without dividing by lr
self.control.accumulate(sgrad_key, dense_sgrad)
# Add the key to the delete list
del_list.append(key)
# Remove the keys from the state_dict
for del_key in del_list:
del state_dict[del_key]
```
这段代码实现了一个`merge_accumulate_client_update`方法,主要功能是合并和累加`list_state_dict`中的状态字典。以下是对代码的注释:
- `total_num_proc`:所有进程数的总和。
- `dict_keys`:状态字典的键列表。
- 检查所有状态字典是否具有相同的键。
- 如果使用自适应且处于调整轮次,则累加额外的`sgrad`并从状态字典中删除。
- `prefix`:额外`sgrad`的前缀。
- 对于每个状态字典,遍历键和参数。
- 如果键以`prefix`开头,则获取相应的`sgrad`键。
- 创建一个零填充的掩码。
- 创建一个稠密张量,并根据掩码从参数中填充值。
- 累加不除以`lr`的稠密`sgrad`。
- 将键添加到删除列表。
- 从状态字典中删除键。
用python编写读入Python源程序文件practice.py,删除程序中的注释后显示。
可以使用Python自带的ast模块来实现读入Python源程序文件并删除注释的功能。以下是示例代码:
```python
import ast
def remove_comments(node):
"""
删除注释节点
"""
if isinstance(node, ast.AST):
# 删除注释节点
if isinstance(node, ast.Expr) and isinstance(node.value, ast.Constant) and isinstance(node.value.value, str):
if node.value.value.startswith("#"):
return None
# 递归处理子节点
for field, old_value in ast.iter_fields(node):
if isinstance(old_value, list):
new_values = []
for value in old_value:
if isinstance(value, ast.AST):
value = remove_comments(value)
if value is not None:
new_values.append(value)
node.__setattr__(field, new_values)
elif isinstance(old_value, ast.AST):
new_value = remove_comments(old_value)
if new_value is None:
delattr(node, field)
else:
node.__setattr__(field, new_value)
return node
if __name__ == '__main__':
# 读入Python源程序文件
with open("practice.py", "r") as f:
source_code = f.read()
# 解析源程序为AST(抽象语法树)
tree = ast.parse(source_code)
# 删除注释节点
remove_comments(tree)
# 生成新的Python源程序文件
new_source_code = ast.unparse(tree)
# 显示新的Python源程序文件
print(new_source_code)
```
需要注意的是,这段代码只会删除单行注释(以`#`开头的注释),而不会删除多行注释(以`'''`或`"""`包裹的注释)。如果需要删除多行注释,可以在`remove_comments`函数中添加相应的处理逻辑。