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搞笑python代码分享(python搞怪代码)

本文目录一览:

Python中的9个代码小实例!

1、 串联比较

2、串联函数调用

3、复制列表

4、字典获取元素值

5、 按值排序字典

6、 For Else

7、列表转换为逗号分隔的字符串

8、 合并字典

9、寻找列表中最大和最小元素的索引

若有不明白的地方,请移步Python视频教程继续学习!!

10个极简python代码,拿走即用

Hello,大家好,我是程序汪小成~

虽然python是一个易入门的语言,但是很多人依然还是会问到底怎么样学 Python 才最快,答案当然是实战各种小项目, 只有自己去想与写,才记得住规则 。本文写的是 10 个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是 10段代码,Python 开发者也可以看看是不是有没想到的用法。

以下方法可以检查给定列表是不是存在重复元素,它会使用 set() 函数来移除所有重复元素。

给定具体的大小,定义一个函数以按照这个大小切割列表。

这个方法可以将布尔型的值去掉,例如(False,None,0,“”),它使用 filter() 函数。

我们常用 For 循环来遍历某个列表,同样我们也能枚举列表的索引与值。

如下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

该方法将通过递归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

该方法将返回第一个列表的元素,且不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素,还需要加一句 set_b.difference(set_a)。

如下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

该算法会打乱列表元素的顺序,它主要会通过 Fisher-Yates 算法对新列表进行排序:

不需要额外的操作就能交换两个变量的值。

以上,是我简单列举的十个python极简代码,拿走即用,希望对你有所帮助!

我用了100行Python代码,实现了与女神尬聊微信(附代码)

朋友圈很多人都想学python,有一个很重要的原因是它非常适合入门。对于 人工智能算法 的开发,python有其他编程语言所没有的独特优势, 代码量少 ,开发者只需把精力集中在算法研究上面。

本文介绍一个用python开发的,自动与美女尬聊的小软件。以下都是满满的干货,是我工作之余时写的,经过不断优化,现在分享给大家。那现在就让我们抓紧时间开始吧!

准备:

编程工具IDE:pycharm

python版本: 3.6.0

首先新建一个py文件,命名为:ai_chat.py

PS: 以下五步的代码直接复制到单个py文件里面就可以直接运行。为了让读者方便写代码,我把代码都贴出来了,但是排版存在问题,我又把在pycharm的代码排版给截图出来。

第一步: 引入关键包

简单介绍一下上面几个包的作用: pickle 包 是用来对数据序列化存文件、反序列化读取文件,是人类不可读的,但是计算机去读取时速度超快。(就是用记事本打开是乱码)。 而 json包 是一种文本序列化,是人类可读的,方便你对其进行修改(记事本打开,可以看到里面所有内容,而且都认识。) gensim 包 是自然语言处理的其中一个python包,简单容易使用,是入门NLP算法必用的一个python包。 jieba包 是用来分词,对于算法大咖来说效果一般般,但是它的速度非常快,适合入门使用。

以上这些包,不是关键,学习的时候,可以先跳过。等理解整个程序流程后,可以一个一个包有针对性地去看文档。

第二步:静态配置

这里path指的是对话语料(训练数据)存放的位置,model_path是模型存储的路径。

这里是个人编程的习惯,我习惯把一些配置,例如:文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。当然,实际项目开发的时候,是用config 文件存放,不会直接写在代码里,这里为了演示方便,就写在一起,也方便运行。

第三步: 编写一个类,实现导数据、模型训练、对话预测一体化

首次运行的时候,会从静态配置中读取训练数据的路径,读取数据,进行训练,并把训练好的模型存储到指定的模型路径。后续运行,是直接导入模型,就不用再次训练了。

对于model类,我们一个一个来介绍。

initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化,其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。

__train_model() 函数,对问题进行分词,使用 gesim 实现词袋模型,统计每个特征的 tf-idf , 建立稀疏矩阵,进而建立索引。

__save_model() 函数 和 __load_model() 函数 是成对出现的,很多项目都会有这两个函数,用于保存模型和导入模型。不同的是,本项目用的是文件存储的方式,实际上线用的是数据库

get_answer() 函数使用训练好的模型,对问题进行分析,最终把预测的回答内容反馈给用户。

第四步:写三个工具类型的函数,作为读写文件。

其中,获取对话材料,可以自主修改对话内容,作为机器的训练的数据。我这里只是给了几个简单的对话语料,实际上线的项目,需要大量的语料来训练,这样对话内容才饱满。

这三个工具函数,相对比较简单一些。其中 get_data() 函数,里面的数据是我自己编的,大家可以根据自己的习惯,添加自己的对话数据,这样最终训练的模型,对话方式会更贴近自己的说话方式。

第五步: 调用模型,进行对话预测

主函数main(), 就是你整个程序运行的起点,它控制着所有步骤。

运行结果:

程序后台运行结果:

如果有疑问想获取源码( 其实代码都在上面 ),可以后台私信我,回复:python智能对话。 我把源码发你。最后,感谢大家的阅读,祝大家工作生活愉快!