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    Python函数的定义使用def关键字,后跟函数名和参数列表,函数体用冒号和缩进表示;调用时,Python创建新符号表,执行函数体并可返回值。1.定义函数使用def关键字,如defgreet(name):print(f"Hello,{name}!")。2.调用函数时创建新符号表,执行函数体并可返回值,如result=add(3,4)。
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  • Python在NLP中的应用及常用库:文本分类、NER、机器翻译、语音识别、文本生成、情感分析、问答系统。常用库:NLTK、spaCy、Gensim、Transformers、StanfordCoreNLP、TextBlob。
    Python在NLP中的应用及常用库:文本分类、NER、机器翻译、语音识别、文本生成、情感分析、问答系统。常用库:NLTK、spaCy、Gensim、Transformers、StanfordCoreNLP、TextBlob。
    Python在NLP领域广泛应用,提供了多种功能强大的库。1.NLTK适合文本分词和词性标注,适用于教育和研究。2.spaCy专注于工业级NLP任务,提供高效的实体识别和依赖解析。3.Gensim用于主题建模和文档相似度分析,处理大规模文本数据。4.Transformers库利用预训练模型如BERT进行情感分析等任务。
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  • Python类型提示实用指南
    Python类型提示实用指南
    Python中使用类型提示可以提高代码的可读性和可维护性。1)为变量、函数参数和返回值添加类型信息。2)使用静态类型检查工具如mypy进行类型错误检查。3)类型提示是元数据,可通过__annotations__访问。4)高级用法包括使用泛型创建可重用的数据结构。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   静态类型检查 泛型 类型提示 mypy __annotations__ 358浏览 收藏
  • Python实现Dijkstra算法及代码示例
    Python实现Dijkstra算法及代码示例
    在Python中实现Dijkstra算法需要使用优先队列和字典来存储节点距离。具体步骤包括:1)初始化所有节点距离为无穷大,起始节点距离设为0;2)使用heapq模块创建优先队列,并循环弹出最短路径节点;3)更新邻居节点距离并加入优先队列,直到所有节点被访问。该算法适用于非负权重图,实际应用中需注意优先队列选择、图的表示方式、负权边处理、性能优化、并行计算和内存管理等问题。
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    在Python中使用socket模块可以高效地处理socket连接。1)创建服务器和客户端示例,展示基本的TCP/IP通信。2)考虑错误处理、多线程或异步处理、数据编码解码和安全性。3)性能优化包括使用缓冲区、减少系统调用和非阻塞模式。4)个人经验强调日志记录、连接管理以及测试和监控的重要性。
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    Python中索引定位的方法包括index方法、切片和负索引。1)index方法用于查找序列中某个元素的第一个出现位置,若元素不存在会引发ValueError。2)切片和负索引提供更灵活的定位方式,切片用于获取序列的一部分,负索引从序列末尾开始计数。3)索引操作需注意异常处理和性能优化,使用字典可加速大型数据集的查找。
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    pythoneval函数详解:表达式求值神器
    <p>eval函数可以将字符串形式的Python表达式转换为实际的Python代码并执行。1)使用时直接传递字符串,如eval("2+2")计算结果为4。2)可以使用当前环境变量,如eval("x*2")。3)需谨慎使用,避免安全隐患,如用户输入恶意代码。4)使用ast.literal_eval处理安全的字面值表达式。5)适用于解析配置文件或计算器应用,但需确保输入安全。</p>
    文章 · python教程   |  1个月前  |   358浏览 收藏
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    在Python中,info主要用于logging模块记录信息性日志,信息字典则用于存储和管理数据。1)logging.info()用于记录程序运行状态,不影响执行。2)信息字典使用键值对存储数据,适合动态数据管理。
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    安装Pycharm的步骤如下:1.从JetBrains官网下载Pycharm社区版或专业版。2.双击下载的.exe文件,按照安装向导完成安装。3.打开Pycharm,创建新项目并选择Python解释器。安装完成后,你可以进一步配置插件和设置以提升使用体验。
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