python怎么使用wordnet

Wordnet是一個詞典。每個詞語(word)可能有多個不同的語義，對應不同的sense。而每個不同的語義（sense）又可能對應多個詞，如topic和subject在某些情況下是同義的，一個sense中的多個消除了多義性的詞語叫做lemma。例如，“publish”是一個word，它可能有多個sense：

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1. (39) print,publish -- (put into print; "The newspaper published the news of the royalcouple's divorce"; "These news should not be printed")

2. (14) publish,bring out, put out, issue, release -- (prepare and issue for publicdistribution or sale; "publish a magazine or newspaper")

3. (4) publish,write -- (have (one's written work) issued for publication; "How manybooks did Georges Simenon write?"; "She published 25 books during herlong career")

在第一個sense中，print和publish都是lemma。Sense 1括號內的數字39表示publish以sense 1在某外部語料中出現的次數。顯然，publish大多數時候以sense 1出現，很少以sense 3出現。

WordNet的具體用法

NLTK是python的一個自然語言處理工具，其中提供了訪問wordnet各種功能的函數。下面簡單列舉一些常用功能：

得到wordnet本身：

from nltk.corpusimport wordnet

獲得一個詞的所有sense，包括詞語的各種變形的sense：

wordnet.synsets('published')

[Synset('print.v.01'),

Synset('publish.v.02'),

Synset('publish.v.03'),

Synset('published.a.01'),

Synset('promulgated.s.01')]

得到synset的詞性：

related.pos

's'

得到一個sense的所有lemma：

wordnet.synsets('publish')[0].lemmas

[Lemma('print.v.01.print'), Lemma('print.v.01.publish')]

得到Lemma出現的次數：

wordnet.synsets('publish')[0].lemmas[1].count()

39

在wordnet中，名詞和動詞被組織成了完整的層次式分類體系，因此可以通過計算兩個sense在分類樹中的距離，這個距離反應了它們的語義相似度：

x =wordnet.synsets('recommended')[-1]

y =wordnet.synsets('suggested')[-1]

x.shortest_path_distance(y)

形容詞和副詞的相似度計算方法：

形容詞和副詞沒有被組織成分類體系，所以不能用path_distance。

a =wordnet.synsets('beautiful')[0]

b =wordnet.synsets('good')[0]

a.shortest_path_distance(b)

-1

形容詞和副詞最有用的關系是similar to。

a =wordnet.synsets('glorious')[0]

a.similar_tos()

[Synset('incandescent.s.02'),

Synset('divine.s.06'),

……]

python 8個常用內置函數解說

8個超好用內置函數set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

python中有許多內置函數，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強大，用好了可以大大提高代碼效率。

這次來梳理下8個好用的python內置函數

1、set()

當需要對一個列表進行去重操作的時候，set()函數就派上用場了。

用于創建一個集合，集合里的元素是無序且不重復的。集合對象創建后，還能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人問如何用python寫一個四則運算器，輸入字符串公式，直接產生結果。用eval()來做就很簡單：eval(str_expression)作用是將字符串轉換成表達式，并且執行。

3、sorted()在處理數據過程中，我們經常會用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時候就需要用到sorted() ，它可以對任何可迭代對象進行排序，并返回列表。對列表升序操作：

對元組倒序操作：

使用參數：key，根據自定義規則，按字符串長度來排序：

根據自定義規則，對元組構成的列表進行排序：

4、reversed()如果需要對序列的元素進行反轉操作，reversed()函數能幫到你。reversed()接受一個序列，將序列里的元素反轉，并最終返回迭代器。

5、map()做文本處理的時候，假如要對序列里的每個單詞進行大寫轉化操作。這個時候就可以使用map()函數。

map()會根據提供的函數，對指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說map()函數會把序列里的每一個元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個例子，對列表里的每個數字作平方處理：

6、reduce()前面說到對列表里的每個數字作平方處理，用map()函數。那我想將列表里的每個元素相乘，該怎么做呢？這時候用到reduce()函數。

reduce()會對參數序列中元素進行累積。第一、第二個元素先進行函數操作，生成的結果再和第三個元素進行函數操作，以此類推，最終生成所有元素累積運算的結果。再舉個例子，將字母連接成字符串。

你可能已經注意到，reduce()函數在python3里已經不再是內置函數，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數拎出來講，是因為它太重要了。

7、filter()一些數字組成的列表，要把其中偶數去掉，該怎么做呢？

filter()函數輕松完成了任務，它用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回一個迭代器對象。filter()函數和map()、reduce()函數類似，都是將序列里的每個元素映射到函數，最終返回結果。我們再試試，如何從許多單詞里挑出包含字母w的單詞。

8、enumerate()這樣一個場景，同時打印出序列里每一個元素和它對應的順序號，我們用enumerate()函數做做看。

enumerate翻譯過來是枚舉、列舉的意思，所以說enumerate()函數用于對序列里的元素進行順序標注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個例子說明，對字符串進行標注，返回每個字母和其索引。

實驗內容： 編寫一個Python 函數，可以接收任意多個整數，并輸出其中的最大值和所有整數之和。

python編程——編寫函數，接收任意多個整數并輸出其中的最大值和所有整數之和。

def max_sum(num_list):

sum_num = 0

max_num = int(num_list[0])

num_list = num_list.split(",")

for i in range(len(num_list)):

sum_num = sum_num + int(num_list[i])

if(int(num_list[i]) max_num):

max_num = int(num_list[i])

return sum_num,max_num

if __name__ == '__main__':

num_list = input('請輸入一些整數以逗號隔開：')

sum_num,max_num = max_sum(num_list)

print('最大的整數是：',max_num)

print('所有整數之和是：',sum_num)

打印結果：

請輸入一些整數以逗號隔開：12,34,56,768

最大的整數是： 768

所有整數之和是： 870

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版權聲明：本文為CSDN博主「管牛?！沟脑瓌撐恼?，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。

原文鏈接：

python有多少內置函數

Python內置函數有很多，為大家推薦5個神仙級的內置函數：

(1)Lambda函數

用于創建匿名函數，即沒有名稱的函數。它只是一個表達式，函數體比def簡單很多。當我們需要創建一個函數來執行單個操作并且可以在一行中編寫時，就可以用到匿名函數了。

Lamdba的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。

利用Lamdba函數，往往可以將代碼簡化許多。

(2)Map函數

會將一個函數映射到一個輸入列表的所有元素上，比如我們先創建了一個函數來返回一個大寫的輸入單詞，然后將此函數應有到列表colors中的所有元素。

我們還可以使用匿名函數lamdba來配合map函數，這樣可以更加精簡。

(3)Reduce函數

當需要對一個列表進行一些計算并返回結果時，reduce()是個非常有用的函數。舉個例子，當需要計算一個整數列表所有元素的乘積時，即可使用reduce函數實現。

它與函數的最大的區別就是，reduce()里的映射函數(function)接收兩個參數，而map接收一個參數。

(4)enumerate函數

用于將一個可遍歷的數據對象(如列表、元組或字符串)組合為一個索引序列，同時列出數據和數據下標，一般用在for循環當中。

它的兩個參數，一個是序列、迭代器或其他支持迭代對象;另一個是下標起始位置，默認情況從0開始，也可以自定義計數器的起始編號。

(5)Zip函數

用于將可迭代的對象作為參數，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表

當我們使用zip()函數時，如果各個迭代器的元素個數不一致，則返回列表長度與最短的對象相同。

python一段小函數解釋

一般我們常見的網址后綴(suffix)是 cn,或者net,或者com,你說的就是域名的后綴列表

后面代碼就是用dot把域名分隔開，

比如 被拆分成[ ‘www','baidu','com']

經過for循環后，到com的時候，進入if分支，而前面走的是else分支，所以可以看到sdomain的變化如下：

遇到www, sdomain包含['www']

遇到baidu sdomain被替換為['baidu']

遇到com,走if分支，append，變成 ['baidu','com']

然后join后就變成 baidu.com

不過不知道這么些的理由，要是我，就用正則表達式，或者直接保留后面兩個部分

domain=url.split('.')

if domain[-1] in suffixs:

return string.join(domain[-2:],'.')

else:

return None #not valid domain

python所有內置函數的定義詳解

1、定義函數

函數是可重用的程序。本書中已經使用了許多內建函數，如len()函數和range()函數，但是還沒自定義過函數。定義函數的語法格式如下：

def 函數名(參數):

函數體

定義函數的規則如下：

①關鍵字def用來定義一個函數，它是define的縮寫。

②函數名是函數的唯一標識，函數名的命名規則遵循標識符的命名規則。

③函數名后面一定要緊跟著一個括號，括號內的參數是可選的，括號后面要有冒號。

④函數體(statement)為一個或一組Python語句，注意要有縮進。

⑤函數體的第一行可以有文檔字符串，用于描述函數的功能，用三引號括起來。

按照定義規則，可以定義第一個函數了：

def?hello_world():

...?????print('Hello,world!')???#?注意函數體要有縮進

...

hello_world()

Hello,world!

這個函數不帶任何參數，它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代碼hello_world()是調用函數，即讓Python執行函數的代碼。

2、全局變量和局部變量

全局變量是定義在所有函數外的變量。例如，定義一個全局變量a，分別在函數test1()和test2()使用變量a：

a?=?100???#?全局變量

def?test1():

...?????print(a)

...

def?test2():

...?????print(a)

...

test1()

100

test2()

100

定義了全局變量a之后，在函數test1()和test2()內都可以使用變量a，由此可知，全局變量的作用范圍是全局。

局部變量是在函數內定義的變量，除了用關鍵字global修飾的變量以外。例如，在函數test1()內定義一個局部變量a，分別在函數外和另一個函數test2()內使用變量a：

def?test1():

...?????a?=?100???#?局部變量

...?????print(a)

...

def?test2():

...?????print(a)

...

test1()

100

print(a)

Traceback?(most?recent?call?last):

File?"stdin",?line?1,?in?module

NameError:?name?'a'?is?not?defined

test2()

Traceback?(most?recent?call?last):

File?"stdin",?line?1,?in?module

File?"stdin",?line?2,?in?test2

NameError:?name?'a'?is?not?defined

Python解釋器提示出錯了。由于局部變量a定義在函數test1()內，因此，在函數test1()內可以使用變量a，但是在函數外或者另一個函數test2()內使用變量a，都會報錯，由此可見，局部變量的作用范圍是定義它的函數內部。

一般情況下，在函數內聲明的變量都是局部變量，但是采用關鍵字global修飾的變量卻是全局變量：

def?test1():

...?????global?a???#?全局變量

...?????a?=?100

...?????print(a)

...

def?test2():

...?????print(a)

...

test1()

100

print(a)

100

test2()

100

這個程序與上個程序相比，只是在函數test1()中多了一行代碼“global a”，程序便可以正確運行了。在函數test1()中，采用關鍵字global修飾了變量a之后，變量a就變成了全局變量，不僅可以在該函數內使用，還可以在函數外或者其他函數內使用。

如果在某個函數內局部變量與全局變量同名，那么在該函數中局部變量會覆蓋全局變量：

a?=?100???#?全局變量

def?test1():

...?????a?=?200???#?同名局部變量

...?????print(a)

...

def?test2():

...?????print(a)

...

test1()

200

test2()

100

由于在函數test1()中定義了一個與全局變量同名的局部變量a，因此，在函數test1()中全局變量a的值被局部變量覆蓋了，但是在函數test2()中全局變量a的值沒有被覆蓋。

綜上所述，在Python中，全局變量保存的數據供整個腳本文件使用;而局部變量只用于臨時保存數據，變量僅供局部代碼塊使用。

分享標題：Pythonnet函數 python telnet庫
當前網址：http://m.newbst.com/article32/higdpc.html

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