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Python小程序：向SecureCRT发送命令
2016/08/24 2013 将命令存放在SecureCRTTool.txt文件中，文件格式如下，支持多个Module。Module:Linux
?Function:ls //comment，显示文件列表
?Function:cat
?历史命令存放在HistoryCmd.txt文件中，文件格式如下，也支持多个Module。Module: Linux
?uname
?pwd
?源码：
?# $language = “python”# $interface = “1.0”import osimport win32apiimport win32conimport win32guiimport Tkinter as tkimport tkFontimport ttkCONFIG_FILE_NAME = ‘SecureCRTTool.txt’TAG_MODULE = ‘Module:’TAG_FUNCTION = ‘Function:’TAG_COMMENT = ‘//’HISTORY_COMMAND_NAME = ‘HistoryCmd.txt’SECURE_CRT_WND_NAME = ‘VanDyke Software - SecureCRT’HISTORY_COMMAND_MAX_SIZE = 15def ReadConfigFile(): moduleName = ““ functionDefinition = ““ functionOfOneModule = [] comment = ““ commentOfOneModule = [] ModulesInFile = [] FunctionsInFile = [] CommentsInFile = [] if False == os.path.exists(CONFIG_FILE_NAME): return [], [], [] configFile = open(CONFIG_FILE_NAME, ‘rt’) try: configFileContent = configFile.readlines() for line in configFileContent: moduleName, functionDefinition, comment = AnalysisConfigFileLine(line) if len(moduleName) 0: if len(ModulesInFile) 0: FunctionsInFile.append(functionOfOneModule)
CommentsInFile.append(commentOfOneModule) ModulesInFile.append(moduleName) functionOfOneModule = [] commentOfOneModule = [] if len(functionDefinition) 0: functionOfOneModule.append(functionDefinition)
Python实现接受任意个数参数的函数方法 Python开发如今已经深入到人们的生活之中，本篇小编给大家分享一下Python实现接受任意个数参数的函数方法，喜欢Python想要了解学习的小伙伴就随着小编一起来了解一下吧。 其实，在C语言中这个功能是熟悉的，虽说实现的形式不太一样。C语言中的main函数是可以实现类似的功能的，可以通过这种方式实现一个支持命令行参数的程序。 先写一段python实现相应功能的示范代码： defFuncDemo(*par): print("number of pars: %d" %len(par)) print("type of par: %s" %type(par)) i = 0 if len(par) != 0: for p in par: i = i + 1 print("%d par is:%s" %(i,p)) 加载后运行测试交互记录： >>>FuncDemo() number of pars: 0 type of par:
2 par is: 2 3 par is: 3 4 par is: abc 这基本上就是Python实现接受任意参数函数的方法以及应用，接下来小结一下相应的知识。 实现Python接受任意个数参数的函数，在形式上比较简单。就是在参数前面加上一个星号，这样相应的参数位置就能够接受任意个参数。相应的参数在函数中是一个元组，从上面交互的结果也能够看得出。 其实，这个功能还能能够支持字典的传入。如果是字典的传入，那么就需要传入成对儿的参数。 以上就是小编给大家分享的Python实现接受任意个数参数的函数方法，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多内容的小伙伴可以登录扣丁学堂官网咨询。
Python基础知识：以九九乘法表实例学循环/字符串/ 列表推导式 九九乘法表可以说是我们每个人小的时候，学数认字以来第一个要背诵的数学口诀，没有人不认识它。 下面我们看看在python中如何实现它吧，实现的打印效果如下图所示： 方法1：常规思维版 定义了一个函数myFunc1，其思路同C/C++语言通用实现方法类似，使用两层for循环，外层控制行的转换，内层控制列的口诀输出，代码如下图所示： 打印结果信息时，使用了format函数转换为字符串。每列中每条口诀之间使用“\t”分割，每行之间使用上图的第15行代码换行。 方法2：优雅简洁版 定义了一个函数myFunc2，使用了join函数和列表推导式的
方法实现，代码如下图所示： 1、对于列表推导式，也可以参考例子： 其通用的书写形式如下： [表达式for 变量in 列表] 或者[表达式for 变量in 列表if 条件] 列表推导式内部也可以嵌套使用，如上面代码的实现。 2、对于join函数，其功能是将序列（如字符串、元组、列表等）中的元素以特定的分隔符连接成一个新的字符串。其使用格式如下： ‘‘sep’’.join(seq) 其中，sep是指分隔符，seq是要连接的元素序列。 完整的测试代码 完整的测试代码如下图所示： 说明：本例中python的运行版本是2.7.14，为实现print函数不换行打印的功能（第14行代码，python3系列可直接支持），所以增加了第9行代码“from __future__ import print_function”，以便python2系列中print函数能够支持end 关键字。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NL P任务，以及相关资源和代码。
为什么要写这篇文章？ 对于处理NL P问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NL P问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NL P处理时遇到的各类状况。 因此，我决定将这些资源集中起来，打造一个对N L P常见任务提供最新相关资源的一站式解决方案。下方是文章中提到的任务列表及相关资源。那就一起开始吧。 目录: 1.词干提取
2.词形还原 3.词向量化 4.词性标注 5.命名实体消岐 6.命名实体识别 7.情感分析 8.文本语义相似分析 9.语种辨识 10.文本总结 1.词干提取 什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。例如，英文中: 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y的词干同为b e a u t i 2.G o o d,b e t t e r和b e s t的词干分别为g o o d,b e t t e r和b e s t。 相关论文：M a r t i n P o r t e r的波特词干算法原文
相关算法：在P yt h o n上可以使用P o r t e r2词干算法 (h t t p s://t a r t a r u s.o r g/m a r t i n/P o r t e r S t e m m e r/d e f.t xt) 程序实现：这里给出了在p yt h o n的s t e mm i n g库中使用 (https://https://www.doczj.com/doc/5e17012908.html,/mchaput/stemming/src/5c242aa592a6 d4f0e9a0b2e1afdca4fd757b8e8a/stemming/porter2.py?at=d efault&fileviewer=file-view-default) P o r t e r2算法做词干提取的代码： #!pip install stemmingfrom stemming.porter2 import stem stem("casually") 2.词形还原 什么是词形还原？词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了P O S问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。例如，英语中： 1.b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y被分别还原为b e a u t i f u l和b e a u t i f u l l y。 2.g o o d,b e t t e r和b e st被分别还原为g o o d,g o o d和g o o d 相关论文1:这篇文章详细讨论了词形还原的不同方法。想要了解传统词形还原的工作原理必读。(h t t p://www.i j r a t.o r g/d o wn l o a d s/i c a t e st2015/I CA TE S T-2015127.p d f)
Python中执行系统命令常见的几种方法 (1)os.system #这个方法是直接调用标准C的system()函数，仅仅在一个子终端运行系统命令，而不能获取命令执行后的返回信息。 os.system(command)->exit_status Execute the command(a string)in a subshell. #如果再命令行下执行，结果直接打印出来 (2)os.popen #该方法不但执行命令还返回执行后的信息对象，是通过一个管道文件将结果返回。 popen(command[,mode='r'[,bufsize]])->pipeOpen a pipe to/from a command returning a file object. 例如： 好处在于：将返回的结果赋于一变量，便于程序的处理。 (3)使用模块commands模块 (status,result)=commands.getstatusoutput(cmd) status返回命令执行的返回值 result返回命令执行结果
注意1：在类unix的系统下使用此方法返回的返回值（status）与脚本或命令执行之后的返回值不等，这是因为调用了os.wait()的缘故，具体原因就得去了解下系统wait()的实现了。需要正确的返回值（status），只需要对返回值进行右移8位操作就可以了。 注意2：当执行命令的参数或者返回中包含了中文文字，那么建议使用subprocess。 (4)使用模块subprocess Subprocess是一个功能强大的子进程管理模块，是替换os.system,os.spawn*等方法的一个模块。 Class subprocess.Popen(args,bufsize=0,executable=None,stdin=None,stdout=None, stderr=None,preexec_fn=None, close_fds=True,shell=False,cwd=None,env=None,universal_newlines=False, startupinfo=None, creationflags=0,restore_signals=True,start_new_session=False,pass_fds=()) 有丰富的参数可以进行配置，可供我们自定义的选项多，灵活性高。之前我使用os.system 的时候遇到文件描述符被子进程继承的问题，后来通过close_fds=False这个参数来解决的。
基于Python的天文软件命令行界面设计与实现计算机软件技术的不断发展，推动了人机交互技术的长足进步。从传统的命令行(Command Line Interface,CLI)，到图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)，再发展到当前的自然用户界面(Natural User Interface,NUI)。界面技术使得用户与计算机之间的交互过程越来越简单，越来越便捷。 无论界面技术如何发展，命令行技术作为一种基于文本命令的模式，一直被广大软件开发人员所喜爱，这是由命令行技术的特点决定的[1, 2]。一是命令行可以通过纯字符完成命令的输入，不需要频繁地使用鼠标等其它交互手段；二是在熟练记忆命令的前提下，命令行的效率是所有的交互手段中最高的，特别是对大量重复处理、批处理的时候，命令行优势明显。因此，无论图形界面技术如何发展，命令行均是主流软件考虑并保留的基本交互方式。 在天文数据处理领域，交互式数据语言(Interactive Data Language,IDL)、CASA(Common Astronomy Software Applications)等天文软件均提供了命令行接口。CASA软件在原有的AIPS、AIPS++基础上发展起来，目前已经是射电天文领域最为常用的数据处理软件，其操作完全需要通过命令行实现，在使用中不难发现仍有一些不方便之处，主要表现在： (1)联机帮助功能不完备，不能分级提示。当用户不熟悉该软件时，联机帮助过程不详尽，不能获知命令参数的类型及格式，导致用户无法正确使用该命令。 (2)命令库没有进行有效分类。CASA命令复杂，数量庞大，在没有分类的情况下，在大量的命令中查找所需要的命令，对于操作人员非常困难。 从当前各类命令行界面的设计与特点来看，最为著名的是美国思科公司在其路由、交换机上实现的命令行界面，可以实现命令的联机帮助、自动命令补全、全程命令参数提示、严格的数据校验等。在其推出后，迅速成为全世界命令行交互软件的一个参考标准。国内外的后续产品都参考借鉴了思科公司(CISCO)的命令行风格。 本文借鉴思科公司命令行的设计思路[3, 4]，在新一代中国太阳射电日像仪[5, 6](Chinese Solar Radio Heliograph,CSRH)数据处理系统的开发中，设计并实现了命令行界面系统-CSRHOS。该软件基于射电天文当前流行的Python语言，以太阳射电日像仪数据处理系统为应用背景，通过多个视图实现不同的命令分类，在交互过程中可以进行有效的权限控制，并可以实现命令的自动补全和联机帮助，使用者无需记忆复杂的命令即可快速地输入命令，取得了较好的应用效果。 1 系统设计 1.1 设计的需求分析 天文软件与其它计算机应用软件相比并没有很大的特殊性，但针对一个望远镜的观测与数据处理软件系统，软件的使用与交互仍有较明确的单一需求。包括：(1)交互命令要直观，输入的命令应尽可能简短； (2)对输入的数据必须有较强的检验，确保数据输入的合法性，避免影响最终的数据处理结果；(3)由于操作
python语言经典案例（基础级） 案例1： 题目：输入一行字符，分别统计出其中英文字母、空格、数字和其它字符的个数。 程序分析：利用while 或for 语句,条件为输入的字符不为'\n'。 实例- 使用while 循环 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import string s = raw_input('请输入一个字符串:\n') letters = 0 space = 0 digit = 0 others = 0 i=0 while i < len(s): c = s[i] i += 1 if c.isalpha(): letters += 1 elif c.isspace(): space += 1 elif c.isdigit(): digit += 1 else: others += 1 print'char = %d,space = %d,digit = %d,others = %d' % (letters, space,digit,others) 实例- 使用for 循环 #!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*- import string s = raw_input('请输入一个字符串:\n') letters = 0 space = 0 digit = 0 others = 0 for c in s: if c.isalpha(): letters += 1 elif c.isspace(): space += 1 elif c.isdigit(): digit += 1 else: others += 1 print'char = %d,space = %d,digit = %d,others = %d' % (letters, space,digit,others) 以上实例输出结果为： 案例2： 题目：一球从100米高度自由落下，每次落地后反跳回原高度的一半；再落下，求它在第10次落地时，共经过多少米？第10次反弹多高？ 程序分析：无 程序源代码：
《P y t h o n程序设计》习题与参考答案 第1章基础知识 简单说明如何选择正确的Python版本。 答： 在选择Python的时候，一定要先考虑清楚自己学习Python的目的是什么，打算做哪方面的开发，有哪些扩展库可用，这些扩展库最高反复安装和卸载上。同时还应该注意，当更新的Python版本推出之后，不要急于更新，而是应该等确定自己所必须使用的扩展库也推出了较新版本之后再进行更新。 尽管如此，Python 3毕竟是大势所趋，如果您暂时还没想到要做什么行业领域的应用开发，或者仅仅是为了尝试一种新的、好玩的语言，那么请毫不犹豫地选择Python 系列的最高版本（目前是Python ）。 为什么说Python采用的是基于值的内存管理模式？ 答： Python采用的是基于值的内存管理方式，如果为不同变量赋值相同值，则在内存中只有一份该值，多个变量指向同一块内存地址，例如下面的代码。 >>> x = 3 >>> id(x) >>> y = 3 >>> id(y) >>> y = 5 >>> id(y) >>> id(x) 在Python中导入模块中的对象有哪几种方式？ 答：常用的有三种方式，分别为 ?import 模块名[as 别名] ?from 模块名import 对象名[ as 别名] ?from math import * 使用pip命令安装numpy、scipy模块。 答：在命令提示符环境下执行下面的命令：
pip install numpy pip install scipy 编写程序，用户输入一个三位以上的整数，输出其百位以上的数字。例如用户输入1234，则程序输出12。（提示：使用整除运算。） 答： x = input('Please input an integer of more than 3 digits:') try: x = int(x) x = x else: print(x) except BaseException: print('You must input an integer.') import types x = input('Please input an integer of more than 3 digits:') if type(x) != : print 'You must input an integer.' elif len(str(x)) != 4: print 'You must input an integer of more than 3 digits.' else: print xoin(map(str,result)) x = input('Please input an integer less than 1000:') t = x i = 2 result = [] while True: if t==1: break if t%i==0: (i) t = t/i else: i+=1 print x,'=','*'.join(map(str,result)) 编写程序，至少使用2种不同的方法计算100以内所有奇数的和。 x = [i for i in range(1,100) if i%2==1] print(sum(x)) print(sum(range(1,100)[::2])) 编写程序，实现分段函数计算，如下表所示。
1.请补充横线处的代码，让Python 帮你随机选一个饮品吧！ import ____①____ (1) listC = ['加多宝','雪碧','可乐','勇闯天涯','椰子汁'] print(random. ____②____ (listC)) 参考答案： import random (1) listC = ['加多宝','雪碧','可乐','勇闯天涯','椰子汁'] print(listC)) 2.请补充横线处的代码，listA中存放了已点的餐单，让Python帮你增加一个“红烧肉”，去掉一个“水煮干丝”。 listA = ['水煮干丝','平桥豆腐','白灼虾','香菇青菜','西红柿鸡蛋汤'] listA. ____①____ ("红烧肉") ②____ ("水煮干丝") print(listA) 参考代码： listA = ['水煮干丝','平桥豆腐','白灼虾','香菇青菜','西红柿鸡蛋汤'] ("红烧肉") ("水煮干丝") print(listA) 3.请补充横线处的代码。dictMenu中存放了你的双人下午套餐（包括咖啡2份和点心2份）的价格，让Python帮忙计算并输出消费总额。 dictMenu = {'卡布奇洛':32,'摩卡':30,'抹茶蛋糕':28,'布朗尼':26} ___①____ for i in ____②____: sum += i print(sum) 参考代码： dictMenu = {'卡布奇洛':32,'摩卡':30,'抹茶蛋糕':28,'布朗尼':26} sum = 0 for i in (): sum += i print(sum) 4.获得输入正整数 N，反转输出该正整数，不考虑异常情况。 参考代码： N = input() print(N[::-1]) 5. 给定一个数字123456，请采用宽度为25、右对齐方式打印输出，使用加号“+”填充。 参考代码： print("{:+>25}".format(123456)) 6.给定一个数字.9，请增加千位分隔符号，设置宽度为30、右对齐方式打印输出，使用空格填充。 参考代码：
自然语言处理课程讲义第一章绪论 王峰 华东师大计算机系
自然语言处理 Natural Language Processing ?参考教材 –俞士汶，常宝宝，詹卫东，《计算语言学概论》，商务印书馆。 –宗成庆，《统计自然语言处理》，清华大学出版社。 –Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language Processing with Python, Published by O’Reilly Media Inc. ?考核方式与评价结构比例： –期末闭卷考试，考试成绩占60 ％，平时成绩40 % (包括考勤10% + 作业30%)。 ?教师 –王峰(fwang@https://www.doczj.com/doc/5e17012908.html,) –信息楼645
课程内容 ?分词 ?词性标注 ?句法结构分析 ?语义分析 ?语篇分析 ?信息检索 ?机器翻译
提纲?问题的提出 ?NLP的概念 ?NLP的应用 ?NLP的发展历史?NLP的研究方法
问题的提出 我们可以期待，总有一天机器会同人在所有的智能领域里竞争起来。但是，如何开始呢？这是一个很难决定的问题。许多人以为可以把下棋之类的极为抽象的活动做为最好的出发点。不过，还有一种办法也应加以考虑，就是为机器配备具有智能的、可用钱买到的意识器官，然后，教这种机器理解并且说英语。这个过程可以仿效通常小孩子学话的方式进行。我不能确定到底哪个出发点更好，但应该都值得一试。 ---A. M. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind 49:433-460, 1950
1 输出你好 #打开新窗口,输入: #! /usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- s1=input("Input your name:") print("你好,%s" % s1) ''' 知识点: * input("某字符串")函数:显示"某字符串",并等待用户输入. * print()函数:如何打印. * 如何应用中文 * 如何用多行注释 ''' 2 输出字符串和数字 但有趣的是,在javascript里我们会理想当然的将字符串和数字连接,因为是动态语言嘛.但在Python里有点诡异,如下: #! /usr/bin/python a=2 b="test" c=a+b 运行这行程序会出错,提示你字符串和数字不能连接,于是只好用内置函数进行转换 #! /usr/bin/python #运行这行程序会出错,提示你字符串和数字不能连接,于是只好用内置函数进行转换 a=2 b="test" c=str(a)+b d="1111" e=a+int(d) #How to print multiply values print ("c is %s,e is %i" % (c,e)) ''' 知识点: * 用int和str函数将字符串和数字进行转换 * 打印以#开头,而不是习惯的// * 打印多个参数的方式 '''
3 列表 #! /usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- #列表类似Javascript的数组,方便易用 #定义元组 word=['a','b','c','d','e','f','g'] #如何通过索引访问元组里的元素 a=word[2] print ("a is: "+a) b=word[1:3] print ("b is: ") print (b) # index 1 and 2 elements of word. c=word[:2] print ("c is: ") print (c) # index 0 and 1 elements of word. d=word[0:] print ("d is: ") print (d) # All elements of word. #元组可以合并 e=word[:2]+word[2:] print ("e is: ") print (e) # All elements of word. f=word[-1] print ("f is: ") print (f) # The last elements of word. g=word[-4:-2] print ("g is: ") print (g) # index 3 and 4 elements of word. h=word[-2:] print ("h is: ") print (h) # The last two elements. i=word[:-2] print ("i is: ") print (i) # Everything except the last two characters l=len(word) print ("Length of word is: "+ str(l)) print ("Adds new element") word.append('h') print (word) #删除元素 del word[0] print (word) del word[1:3] print (word) ''' 知识点:
a='helLO' print(a.title()) # 首字母大写a='1 2'
执行结果：1 2 1 2 1 2 00000001 2 1 2 3 4 5 6 7 8 # 3 字符串搜索相关 .find() # 搜索指定字符串，没有返回-1 .index() # 同上，但是找不到会报错 .rfind() # 从右边开始查找 .count() # 统计指定的字符串出现的次数 # 上面所有方法都可以用index代替，不同的是使用index查找不到会抛异常，而find s='hello world' print(s.find('e')) # 搜索指定字符串,没有返回-1 print(s.find('w',1,2)) # 顾头不顾尾，找不到则返回-1不会报错，找到了 则显示索引 print(s.index('w',1,2)) # 同上，但是找不到会报错 print(s.count('o')) # 统计指定的字符串出现的次数 print(s.rfind('l')) # 从右边开始查找 # 4字符串替换 .replace('old','new') # 替换old为new .replace('old','new',次数) # 替换指定次数的old为new s='hello world' print(s.replace('world','python')) print(s.replace('l','p',2)) print(s.replace('l','p',5)) 执行结果： hello python heppo world heppo worpd
# 5字符串去空格及去指定字符 .strip() # 去两边空格 .lstrip() # 去左边空格 .rstrip() # 去右边空格 .split() # 默认按空格分隔 .split('指定字符') # 按指定字符分割字符串为数组 s=' h e-l lo ' print(s) print(s.strip()) print(s.lstrip()) print(s.rstrip()) print(s.split('-')) print(s.split()) # 6字符串判断相关 .startswith('start') # 是否以start开头 .endswith('end') # 是否以end结尾 .isalnum() # 是否全为字母或数字 .isalpha() # 是否全字母 .isdigit() # 是否全数字 .islower() # 是否全小写 .isupper() # 是否全大写 .istitle() # 判断首字母是否为大写 .isspace() # 判断字符是否为空格 # 补充 bin() # 十进制数转八进制 hex() # 十进制数转十六进制 range() # 函数：可以生成一个整数序列 type() # 查看数据类型 len() # 计算字符串长度 format() # 格式化字符串，类似%s，传递值能多不能少
Python概述 Python用途： Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell 工具）的理想工具。Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。 Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。脚本可以通过套接字进行通信；从发给服务器端的CGI 脚本的表单中解析信息；通过URL 获取网页；从获取的网页中解析HTML 和XML 文件；通过XML-RPC 、SOAP 和Telnet 通信等。Python 的库使这一切变得相当简单。 Python 可以通过C/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C/C++ 系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。 等等参考：https://www.doczj.com/doc/5e17012908.html,/art/200907/137347.htm 1、基本语法： 提示符：>>> 是键入python语句的提示符。 获取帮助：help(…帮助的内容?) 按q退出帮助。 缩进：同一层次的语句要有相同的缩进，一般为四个空格。 注释：# 语句 使用字符串：用单引号（?）或双引号（”）扩住，如：‘hello world和”hello world!”保留空格和制表符，单引号和双引号使用方法相同。三引号(???)指示一个多行字符串，在三引号中，双引号与单引号被保留，如： ???hello world! “Who am I ?”I asked.??? 转义符：如果一个字符串为what?s your name? 可以有如下方法显示： 使用双引号：”what?s your name?” 转义符：…what?\s your name??其中反斜杠\号为转义符、行末单独一个反斜杠\表示字符串在下一行继续，而不是开始新的一行、可用转义符\\来指示反斜杠本身。 自然字符串：指示某些不需要如转义符那样的不需特别处理的字符串，需指定一个自然字符串，通过给字符串首加r 或者R来指定如：r”New lines are indicated by \n”。
使用深度学习进行中文自然语言处理之序列标注 深度学习简介 深度学习的资料很多，这里就不展开了讲，本文就介绍中文NLP的序列标注工作的一般方法。 机器学习与深度学习 简单来说，机器学习就是根据样本(即数据)学习得到一个模型，再根据这个模型预测的一种方法。 ML算法很多，Naive Bayes朴素贝叶斯、Decision Tree决策树、Support Vector Machine支持向量机、Logistic Regression逻辑回归、Conditional Random Field 条件随机场等。 而深度学习，简单来说是一种有多层隐层的感知机。 DL也分很多模型，但一般了解Convolution Neural Network卷积神经网络、Recurrent Neural Network循环神经网络就够了(当然都要学，这里是指前期学习阶段可以侧重这两个)。 异同：ML是一种浅层学习，一般来说都由人工设计特征，而DL则用pre-training或者无监督学习来抽取特征表示，再使用监督学习来训练预测模型（当然不全都是这样）。 本文主要用于介绍DL在中文NLP的应用，所以采用了使用最为简单、方便的
DL框架keras来开发，它是构建于两个非常受欢迎的DL框架theano和tensorflow之上的上层应用框架。 NLP简介 Natural Language Process自然语言处理又分为NLU自然语言理解和NLG自然语言生成。而分词、词性标注、实体识别、依存分析则是NLP的基础工作，它们都可以理解为一种序列标注工作。 序列标注工作简介 词向量简介 Word Embedding词向量方法，用实数向量来表示一个词的方法，是对One-hot Representation的一种优化。优点是低维，而且可以方便的用数学距离衡量词的词义相似度，缺点是词一多，模型就有点大，所以又有工作提出了Char Embedding方法，这种方法训练出来的模型很小，但丢失了很多的语义信息，所以又有基于分词信息的字向量的研究工作。 中文NLP序列标注之CWS CWS简介 Chinese Word Segmentation中文分词是中文NLP的基础，一般来说中文分词有两种方法，一种是基于词典的方法，一种是基于ML或者DL的方法。CWS的发展可以参考漫话中文分词，简单来说基于词典的方法实现简单、速度快，但是对歧义和未登录词没有什么好的办法，而基于ML和DL的方法实现复杂、速度较慢，但是可以较好地应对歧义和OOV(Out-Of-Vocabulary)。 基于词典的方法应用最广的应该是正向最大匹配，而基于ML的CWS效果比
pythonsys.argv[]用法 sys.argv[]是用来获取命令行参数的，sys.argv[0]表示代码本身文件路径，所以参数从1开始.arg[1]表示第一个命令行参数 arg[1][2:] 表示取第一个命令行参数，但是去掉前两个字节比如命令行参数为“--help”,就去掉“--”，执行"help"参数。 以下代码来自简明Python教程。 这里如果有sys.arg[0]则表示cat.py[python] view plaincopy#!/usr/bin/python # Filename: cat.py import sys def readfile(filename): '''''Print a file to the standard output.''' f = file(filename) while True: line = f.readline() if len(line) == 0: break print line, # notice comma f.close() # Script starts from here if len(sys.argv) < 2: print 'No action specified.' sys.exit() if sys.argv[1].startswith('--'): option = sys.argv[1][2:] # 取sys.argv[1] but without the first two characters，这里去掉“--”if option == 'version': print 'Version 1.2' elif option == 'help': print '''''\ This program prints files to the standard output. Any number of files can be specified.
字符串常用函数 replace(string,old,new[,maxsplit]) 字符串的替换函数，把字符串中的old替换成new。默认是把string中所有的old值替换成new 值，如果给出maxsplit值，还可控制替换的个数，如果maxsplit为1，则只替换第一个old 值。 >>>a="11223344" >>>print string.replace(a,"1","one") oneone2223344 >>>print string.replace(a,"1","one",1) one12223344 capitalize(string) 该函数可把字符串的首个字符替换成大字。 >>> import string >>> print string.capitalize("python") Python split(string,sep=None,maxsplit=-1) 从string字符串中返回一个列表，以sep的值为分界符。 >>> import string >>> ip="192.168.3.3" >>> ip_list=string.split(ip,'.') >>> print ip_list ['192', '168', '3', '3'] all( iterable) 如果迭代的所有元素都是真就返回真。 >>> l = [0,1,2,3] >>> all(l) Flase >>> l = [1,2,3] >>> all(l) True any( iterable) 如果迭代中有一个元素为真就返回真。 >>> l = [0,1,2,3] >>> all(l) True >>> l = [1,2,3] >>> all(l) True basestring() 这个抽象类型是str和unicode的父类。它不能被调用或初始化，但是它可以使用来测试一
“自然语言处理”实验报告
专业：智能科学与技术 班级：1501 学号：0918150102 姓名：宋晓婷 日期：2018/4/16
目录 实验1 (5) 1、实验目的： (5) 2、实验原理和内容： (5) 3、实验环境和编程语言： (5) 4、主要功能及实现： (5) 5、实验结论 (11) 实验2 中文分词 (11) 1、实验目的和内容 (11) 2、实验原理 (12) 3、实验平台及语言 (13) 4、主要功能及实现 (14) 4.1 算法流程图 (14) 4.2实验结果 (14) 5、实验结论 (16) 实验三中文文本分类 (17) 1、小组成员以及分工 (17) 2、实验目的和内容 (17) 3、实验原理以及数据处理 (17)
4、实验平台和语言 (20) 5、实验结果 (20) 6、实验结论 (21) 四、实验1-3 代码 (21)
实验1 1、实验目的： 本实验学习如何在利用NLTK进行分词\词性分析与句法分析,。通过次实 验项目的练习，增强学生对课堂理论知识的理解，帮助学生以知识获取 与自主实践相结合，学习对英文自然语言信息的处理的实践。 2、实验原理和内容： NLTK自然语言处理工具包，里面包含了许多处理自然语言的库可以直接 调用，本实验利用NLTK对obama。txt语料库进行对应的分词和词频统 计，再对布朗语料库进行词性和句法分析。 3、实验环境和编程语言： windows下anaconda3 spyder(python3.6) 4、主要功能及实现： 4.1 怎样载入自己的英文语料库（obama.txt），在自己的语料库中找出responsibility，education和working出现的频率及其他们词干出现的频率。（使用nltk的英文分词函数tokenize和stem）。 ①使用open以及read函数读取obama.txt文档，调用nltk里面的word_tokenize()函数，先把文档进行分词，再调用nltk中的FreDist()函数进行词频统计。统计responsibility，education和working出现的频率。结果见表一。
Python内置的字符串处理函数整理字符串长度获取：len(str)例：print'%slengt By xuanfeng6666 at 2014-06-01 139 阅读 0 回复 0.0 希赛币 Python内置的字符串处理函数整理 ?字符串长度获取：len(str) 例：print '%s length=%d' % (str,len(str)) ?字母处理 全部大写：str.upper() 全部小写：str.lower() 大小写互换：str.swapcase() 首字母大写，其余小写：str.capitalize() 首字母大写：str.title() print '%s lower=%s' % (str,str.lower()) print '%s upper=%s' % (str,str.upper()) print '%s swapcase=%s' % (str,str.swapcase()) print '%s capitalize=%s' % (str,str.capitalize()) print '%s title=%s' % (str,str.title()) ?格式化相关 获取固定长度，右对齐，左边不够用空格补齐：str.rjust(width) 获取固定长度，左对齐，右边不够用空格补齐：str.ljust(width) 获取固定长度，中间对齐，两边不够用空格补齐：str.center(width) 获取固定长度，右对齐，左边不足用0补齐.zfill(width) print '%s ljust=%s' % (str,str.ljust(20))
https://www.doczj.com/doc/5e17012908.html, Python从入门到精通：光环大数据学员笔记全整理 光环大数据Python培训了解到，Python被称为胶水语言，受到了很多编程初学者和其他需要职业提升的编程者的热捧，为了方便小伙伴们的学习，光环大数据Python开发团队特别整理了《Python开发从入门到精通》的学习路径资料，囊括了整个学习过程的重点与精华，内容全部由光环大数据Python开发团队采编撰写而成，欢迎大家支持！！！ 详情请看： 一、Python入门准备 1.为什么Python这么火？ 2.Python如何快速入门？ 3.Python入门之学习资料推荐 4.Python必备的19个编程资源 5.Python入门知识点总结 6.Python学不好怎么办？ 7.Python学习有哪些阶段？ 8.参加Python培训会有前景吗？ 9.Python培训班真的有效吗？ 10.参加Python培训前应该做哪些准备？ 二、Python入门知识 1.Python安装教程 2.Pyenv在centos6.9安装教程 3.linux下多版本python环境配置教程 4.python语法基础总结 5.python基础语法之if,else,for,while,continue,break 6.Python循环 三、Python中级进阶
https://www.doczj.com/doc/5e17012908.html, 1.Python基础之重定向和管道 2.Python函数式编程指南：函数 3.Python函数式编程指南：迭代器 4.Python函数式编程指南：生成器 5.python装饰器详解 四、Python高级技巧 1.装饰器深度解析 2.深入Python字典 3.Python线程技术 4.Python的异步IO：Asyncio简介 5.Python实现线程安全队列 五、Python常用工具 1.2017最受欢迎的15大Python库 2.5个高效Python库 3.Django官方教程 4.PythonDjango的正确学习方法 5.Python自然语言处理工具小结 7.数据科学常用Python工具 六、Python实战练习 1.Python破解斗地主残局 2.python实现爬虫功能 3.Python脚本完成登入新浪微博并批量下载 4.使用Python–PCA分析进行金融数据分析 5.用python制作游戏外挂吗？ 6.运用爬虫抓取网易云音乐评论生成词云 7.使用Scrapy爬起点网的完本小说 8.TensorFlow计算加速 七、其他