请解释下面的代码 请解释下面的代码 for _,line in enumerate(f): try: line=line.strip() line=line.split('\t') assert len(line)==2 blocks=re_han.split(line[1]) word=[] for blk in blocks: if re_han.match(blk): word.extend(jieba.lcut(blk)) yield word for _,line in enumerate(f): try: line=line.strip() line=line.split('\t') assert len(line)==2 blocks=re_han.split(line[1]) word=[] for blk in blocks: if re_han.match(blk): word.extend(jieba.lcut(blk)) yield word

这段代码是一个生成器函数，用于读取一个文件并将每一行的文本分词。这个函数使用了一个for循环来遍历文件的每一行，并将每一行的文本读取到变量line中。然后尝试将line去除空格和换行符，并使用制表符'\t'将其拆分成两个部分，存储在一个列表line中，其中第二个部分是需要进行分词的文本。

接下来，使用一个正则表达式re_han将文本划分成中文和其他字符的块，并且使用jieba分词工具将中文块分词，将分词结果添加到一个列表word中。最后，使用yield语句将word列表作为生成器函数的返回值，以便在需要时逐步生成分词结果。这个函数可以通过for循环来使用，例如：

with open('myfile.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for word_list in tokenize(f):
        # do something with the word list

这段代码和前面的代码是一模一样的，重复了一遍。

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请解释下面的代码 for _,line in enumerate(f): try: line=line.strip() line=line.split('\t') assert len(line)==2 blocks=re_han.split(line[1]) word=[] for blk in blocks: if re_han.match(blk): word.extend(jieba.lcut(blk)) yield word

这段代码是一个生成器函数，用于读取一个文件并将每一行的文本分词。这个函数首先使用enumerate函数遍历文件的每一行，并将每一行的文本读取到变量line中。然后尝试将line去除空格和换行符，并使用制表符'\t'将其拆分成两个部分，存储在一个列表line中，其中第二个部分是需要进行分词的文本。

接下来，使用一个正则表达式re_han将文本划分成中文和其他字符的块，并且使用jieba分词工具将中文块分词，将分词结果添加到一个列表word中。最后，使用yield语句将word列表作为生成器函数的返回值，以便在需要时逐步生成分词结果。这个函数可以通过for循环来使用，例如：

with open('myfile.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for word_list in tokenize(f):
        # do something with the word list

请解释下面的代码re_han= re.compile(u"([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9+#&\._%]+)") for _,line in enumerate(f): try: line=line.strip() line=line.split('\t') assert len(line)==2 blocks=re_han.split(line[1]) word=[] for blk in blocks: if re_han.match(blk): word.extend(jieba.lcut(blk)) yield word

这段代码首先使用re.compile函数创建了一个正则表达式对象re_han，用于匹配中文、英文、数字和一些特殊字符（如+#&._%）。

然后使用一个for循环遍历文件的每一行，尝试将line去除空格和换行符，并使用制表符'\t'将其拆分成两个部分，存储在一个列表line中，其中第二个部分是需要进行分词的文本。

接下来，使用re_han.split函数将文本划分成中文和其他字符的块，并且使用jieba分词工具将中文块分词，将分词结果添加到一个列表word中。这个函数只对包含中文字符的块进行分词处理，并且使用了re_han.match函数进行匹配。

最后，使用yield语句将word列表作为生成器函数的返回值，以便在需要时逐步生成分词结果。这个函数可以通过for循环来使用，例如：

with open('myfile.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for word_list in tokenize(f):
        # do something with the word list