def get_number(number): number_list = [] for number in range(1,number+1): if number %2 == 0: number_list.append(number) return number_list num = get_number(20) print(num)

这是一个 Python 函数，它的目的是返回一个包含所有小于或等于给定数字的偶数的列表。

函数名为 `get_number`，它有一个参数 `number`，表示要获取偶数的最大数字。

函数的第一行创建了一个空列表 `number_list`。

接下来，使用 `for` 循环迭代从 1 到 `number` 的所有数字。在循环中，如果当前数字是偶数（即可以被 2 整除），则将该数字添加到 `number_list` 中。

最后，函数返回 `number_list` 列表。

在函数定义后，代码调用了这个函数并将其结果存储在变量 `num` 中。最后，代码打印变量 `num` 的值，即包含所有小于或等于 20 的偶数的列表。

相关问题

解释下这段代码def field_index_build(field_list): """ to get the field index dict from field list return value represents each filed located column return value type: dict, {field1: column_number1, field2: column_number2} """ field_index_dict = {} for col_num in range(len(field_list)): field = field_list[col_num] field_index_dict[field] = col_num #print('field_index_dict888=',field_index_dict) return field_index_dict

这段代码的作用是将字段列表转换成一个表示字段在哪一列的字典，其中字典的键是字段名称，字典的值是字段所在的列数。具体来说，代码通过遍历字段列表，将每个字段的名称作为键，将该字段所在的列数作为值，然后存储到一个名为“field_index_dict”的字典中。最终返回的就是这个字典。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段Python代码，用于对新闻进行情感分析和关键词提取。它使用了requests库来获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，使用jieba库来进行中文分词和关键词提取，使用SnowNLP库来进行情感分析，使用matplotlib库来绘制情感分数直方图。在主函数中，它调用了get_news_list()函数来获取新闻列表，然后对每篇新闻进行情感分析和关键词提取，并将情感分数和关键词词频存储到列表和字典中。最后，它绘制情感分数直方图，输出关键词词频排名。