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Python中有幾個關(guān)鍵字

 更新時間：2020年06月04日 16:13:53   投稿：laozhang  
在本篇文章里小編給大家分享的是一篇關(guān)于Python中關(guān)鍵字個數(shù)的相關(guān)知識點內(nèi)容，需要的朋友們可以學(xué)習(xí)下。

Python中關(guān)鍵詞有多少個？Python中關(guān)鍵詞目前有31個，可以利用Python的內(nèi)置的keyword模塊進行輸出查看。

keyword模塊

Help on module keyword:
NAME
 keyword - Keywords (from "graminit.c")
FILE
 /usr/lib64/python2.6/keyword.py
DESCRIPTION
 This file is automatically generated; please don't muck it up!
 To update the symbols in this file, 'cd' to the top directory of
 the python source tree after building the interpreter and run:
  python Lib/keyword.py
FUNCTIONS
 iskeyword = __contains__(...)
  x.__contains__(y) y in x.
DATA
 __all__ = ['iskeyword', 'kwlist']
 kwlist = ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', ...

得到python的關(guān)鍵字列表：

>>> keyword.kwlist
['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 
'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print',
 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']

判斷字符串是否是python的關(guān)鍵字

>>> keyword.iskeyword('and')
True
>>> 
>>> keyword.iskeyword('has')
False

關(guān)于關(guān)鍵字知識點擴展：

TF-IDF

TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指詞頻-逆文檔頻率，它屬于數(shù)值統(tǒng)計的范疇。使用TF-IDF，我們能夠?qū)W習(xí)一個詞對于數(shù)據(jù)集中的一個文檔的重要性。

TF-IDF的概念

TF-IDF有兩部分，詞頻和逆文檔頻率。首先介紹詞頻，這個詞很直觀，詞頻表示每個詞在文檔或數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。等式如下：

TF(t)=詞t在一篇文檔中出現(xiàn)的次數(shù)/這篇文檔的總詞數(shù)

第二部分——逆文檔頻率實際上告訴了我們一個單詞對文檔的重要性。這是因為當(dāng)計算TF的時候，我們對每個詞賦予了同等的重要性，它出現(xiàn)得越多，它的TF就越高，如果它出現(xiàn)了100次，也許相比其他出現(xiàn)更少的詞，它并不攜帶那么多信息，因此我們需要賦予它們權(quán)重，決定每個詞的重要性。使用下面的等式得到IDF：

IDF(t)=(log10文檔的篇數(shù)/包含詞t文檔的篇數(shù))

那么，計算TF-IDF的方法如下：

TF * IDF=(詞t在一篇文檔中出現(xiàn)的次數(shù)/這篇文檔的總詞數(shù))* log10(文檔的篇數(shù)/包含詞t文檔的篇數(shù))

到此這篇關(guān)于Python中有幾個關(guān)鍵字的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python中關(guān)鍵字有多少個內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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