def latin_to_english(file_name): latin_english = {} current_unit = "" with open(file_name, 'r') as file: for line in file: line = line.strip() if line.startswith("%"): current_unit = line latin_english[current_unit] = {} else: latin, english = line.split(" : ") english_words = english.split(", ") for word in english_words: if word in latin_english[current_unit]: latin_english[current_unit][word].append(latin) else: latin_english[current_unit][word] = [latin] return latin_english latin_english_dict = latin_to_english("c:/Users/coolll/Desktop/Latin.txt") with open("output.txt", 'w') as output_file: for unit, translations in latin_english_dict.items(): output_file.write(unit + "\n") for english, latin_list in translations.items(): latin_string = ", ".join(latin_list) output_file.write(english + " : " + latin_string + "\n") 解析一下

时间: 2024-02-14 17:26:09 浏览: 110
这段代码是另一种实现将保存在文件 Latin 中的拉丁语-英语词汇表转换为英语-拉丁语词汇表的方法。 在这个实现中,定义了 `latin_to_english` 函数来处理转换过程。它首先创建一个空的字典 `latin_english`,用于存储转换后的词汇表。然后,使用 `with open` 语句打开文件并逐行读取。 对于每一行,首先使用 `strip()` 方法去除空格和换行符。如果行以 `%` 开头,则表示一个新的单元开始,将该行作为当前单元的名称,并将其作为键添加到 `latin_english` 字典中,对应的值初始化为空字典。如果行不以 `%` 开头,则表示一个拉丁语-英语词汇对,将拉丁语和英语分别提取出来。 然后,对于英语单词中的每个词,在 `latin_english` 字典中查找对应的拉丁语列表。如果已经存在该英语单词的拉丁语列表,则将当前的拉丁语添加到列表中;否则,创建一个新的包含当前拉丁语的列表,并将其添加到字典中。 最后,返回转换后的 `latin_english` 字典。 接下来,代码使用 `latin_to_english` 函数将 `Latin.txt` 文件中的词汇表转换为字典 `latin_english_dict`。然后,使用 `with open` 语句打开一个名为 `output.txt` 的文件,并逐个单元地将转换后的词汇表写入文件中。对于每个单元,先写入单元名,然后遍历该单元的词汇对,将英语单词和对应的拉丁语列表写入文件中。 这样,程序将词汇表转换为英语-拉丁语的形式,并将结果写入到文件 `output.txt` 中。
相关问题

class QSSLoader: def __init__(self): pass @staticmethod def read_qss_file(qss_file_name): with open(qss_file_name, 'r', encoding='UTF-8') as file: return file.read()

这段代码定义了一个名为 QSSLoader 的 Python 类,该类包含一个静态方法 read_qss_file,用于读取指定路径下的 .qss 文件并返回文件内容。具体来说,代码中的步骤如下: 1. 定义一个名为 QSSLoader 的 Python 类。 2. 在类中定义一个空的构造函数 __init__,其实际作用是为了符合 Python 类的语法规范。 3. 定义一个静态方法 read_qss_file,该方法接收一个参数 qss_file_name,表示要读取的 .qss 文件的路径。 4. 在 read_qss_file 方法中,使用 Python 的 with 语句打开指定路径下的 .qss 文件,并以 UTF-8 编码方式读取文件内容。 5. 将读取到的文件内容返回。 使用 QSSLoader 类的示例代码如下: ``` qss_file_name = "style.qss" # 指定要读取的 .qss 文件的路径 qss_content = QSSLoader.read_qss_file(qss_file_name) # 调用 QSSLoader 类的静态方法读取文件内容 ``` 需要注意的是,该段代码中的 QSSLoader 类并不包含任何实例方法和属性,因此可以直接使用类名调用其中的静态方法 read_qss_file。

watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.226:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() 加代码实现文件上传完成后将watch_folder = r'D:/zip'里的文件删除,而watch_folder = r'D:/zip'不动

要在文件上传完成后将 `watch_folder` 中的文件删除,可以在文件上传完成后使用 `os.remove()` 函数删除文件。以下是修改后的代码示例: ```python import os import time import requests watch_folder = r'D:/zip' upload_url = 'http://192.168.1.226:6060/dz' def upload_file(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: files = {'file': file} response = requests.post(upload_url, files=files) print(f"Uploaded {file_path}: {response.status_code}") def delete_file(file_path): os.remove(file_path) print(f"Deleted {file_path}") def monitor_folder(): files = set() while True: current_files = set(os.listdir(watch_folder)) new_files = current_files - files for file in new_files: file_path = os.path.join(watch_folder, file) upload_file(file_path) delete_file(file_path) files = current_files time.sleep(15) if __name__ == "__main__": monitor_folder() ``` 在上述代码中,我添加了一个名为 `delete_file()` 的新函数,用于删除已上传的文件。在上传完成后调用 `delete_file()` 函数,将已上传的文件从 `watch_folder` 中删除。 请注意,删除文件是一个不可逆的操作,请谨慎使用。确保你在明确了解代码功能和操作的情况下进行操作,并备份重要文件。 希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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import os.path import gzip import pickle import os import numpy as np import urllib url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/' key_file = { 'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz', 'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz', 'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz', 'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz' } dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath("_file_")) save_file = dataset_dir + "/mnist.pkl" train_num=60000 test_num=10000 img_dim=(1,28,28) img_size=784 def _download(file_name): file_path = dataset_dir+"/"+file_name if os.path.exists(file_path): return print("Downloading"+file_name+" ... ") urllib.request.urlretrieve(url_base + file_name,file_path) print("Done") def download_mnist(): for v in key_file.values(): _download(v) def _load_label(file_name): file_path = dataset_dir+ "/" +file_name print("Converting" + file_name +"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: labels = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=8) print("Done") return labels def _load_img(file_name): file_path=dataset_dir+"/"+file_name print("Converting"+file_name+"to Numpy Array ...") with gzip.open(file_path,'rb') as f: data = np.frombuffer(f.read(),np.uint8,offset=16) data = data.reshape(-1,img_size) print("Done") return data def _convert_numpy(): dataset = {} dataset['train_img'] = _load_img(key_file['train_img']) dataset['train_label'] = _load_label(key_file['train_label']) dataset['test_img'] = _load_img(key_file['test_img']) dataset['test_label'] = _load_label(key_file['test_label']) return dataset def init_mnist(): download_mnist() dataset = _convert_numpy() print("Creating pickle file ...") with open(save_file,'wb') as f: pickle.dump(dataset,f,-1) print("Done") if __name__ =='__main__': init_mnist()

-- coding: utf-8 -- import arcpy import os import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def check_feature_class_fields(workspace, output_file): def write_warning_to_file(warning_message): with open(output_file, 'a') as f: f.write(warning_message + '\n') arcpy.env.workspace = workspace feature_classes = arcpy.ListFeatureClasses() unqualified_count = 0 field_count = {} for feature_class in feature_classes: feature_class_path = os.path.join(workspace, feature_class) fields = arcpy.ListFields(feature_class_path) field_names = [field.name for field in fields] with arcpy.da.SearchCursor(feature_class_path, ["OID@"] + field_names) as cursor: for row in cursor: oid = row[0] for i, value in enumerate(row[1:], start=1): if value is None or value == "": field_name = field_names[i - 1] warning_message = "Unqualified Feature Class: {} | Field Name: {} | Feature OID: {}".format( feature_class, field_name, oid ) arcpy.AddWarning(warning_message) write_warning_to_file(warning_message) unqualified_count += 1 if field_name in field_count: field_count[field_name] += 1 else: field_count[field_name] = 1 # Write the total count of unqualified cases to the output file. with open(output_file, 'a') as f: f.write("Total Unqualified Cases Found: {}\n".format(unqualified_count)) f.write("Field-wise Unqualified Case Count:\n") for field_name, count in field_count.items(): f.write("Field: {} | Count: {}\n".format(field_name, count)) workspace = arcpy.GetParameterAsText(0) output_file_path_txt = "unqualified_data.txt" check_feature_class_fields(workspace, output_file_path_txt) 检查上述代码是否使用Python 2语言

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