python关键字查询方法,1.如何查看python语言中所有的关键字?

　　现在来说说关键词。让我们准备好做笔记。俗话说，好记性胜过烂笔。好好记着。经常听人说Python里有多少个关键词？实际上，Python中目前有31个关键字。查看和观察数字非常简单。下面为您详细介绍。

　　1.关键字模块用于输出查看。

　　关于模块关键字的帮助：

　　名字

　　keyword - Keywords(来自“graminit.c”)

　　文件

　　/usr/lib64/python 2.6/keyword . py

　　描述

　　该文件是自动生成的；请不要搞砸了！

　　要更新此文件中的符号，请将“cd”放在的顶层目录中

　　构建解释器并运行后的python源代码树：

　　python库/关键字. py

　　功能

　　iskeyword=__包含_ _(.)

　　x.__在x中包含__(y) y。

　　数据

　　__all__=[iskeyword ， kwlist]

　　kwlist=[and ， as ， assert ， break ， class ， continue ， def ，

　　2.获取python关键字列表

　　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]

　　3.确定字符串是否包含关键字。

　　keyword.iskeyword(and )

　　真实的

　　keyword.iskeyword(has )

　　错误的

　　Python知识点扩展：

　　词频反

　　Tf-IDF(词频y-逆文档频)指词频-逆文档频，属于数值统计学范畴。使用TF-IDF，我们可以了解单词对数据集中的文档的重要性。

　　TF-IDF的概念

　　TF-IDF有两部分，词频和逆文档频。先介绍词频，很直观。词频表示文档或数据集中每个词的出现频率。方程式如下：

　　TF(t)=t这个词在一个文档中出现的次数/这个文档的总字数。

　　第二部分，3354逆文档频率，其实是告诉我们一个词对于一个文档的重要性。这是因为在计算TF时，我们对每个单词都给予了同等的重视。出现的次数越多，它的TF就越高。如果它出现100次，也许它携带的信息没有其他出现较少的词多。因此，我们需要给他们权重，以确定每个词的重要性。使用以下公式获得IDF:

　　IDF(t)=(log10文档数/包含单词t的文档数)

　　那么，计算TF-IDF的方法如下：

　　TF * IDF=(单词t在一篇文档中出现的次数/这篇文档的总字数)* log10(文档数/包含单词t的文档数)

　　关于如何查看python关键字的这篇文章到此结束。更多相关python关键词查看示例，请搜索脚本之家之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望大家以后多多支持剧本之家！

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