# 5 请编写一代码计算以下字符串变量str1中每个单词出现的频率,并且按照频率从高到低的 # 顺序输出。 # 输出举例 ''' 'a':7 'the':7 'is': 5 'with': 4 ''' str1 = ''' Each rule begins with a name (which is the name defined by the rule) and ::=. A vertical bar (|) is used to separate alternatives; it is the least binding operator in this notation. A star (*) means zero or more repetitions of the preceding item; likewise, a plus (+) means one or more repetitions, and a phrase enclosed in square brackets ([ ]) means zero or one occurrences (in other words, the enclosed phrase is optional). The * and + operators bind as tightly as possible; parentheses are used for grouping. Literal strings are enclosed in quotes. White space is only meaningful to separate tokens. Rules are normally contained on a single line; rules with many alternatives may be formatted alternatively with each line after the first beginning with a vertical bar. '''

时间: 2024-01-31 15:04:49 AIGC 浏览: 86
解答如下: ```python str1 = ''' Each rule begins with a name (which is the name defined by the rule) and ::=. A vertical bar (|) is used to separate alternatives; it is the least binding operator in this notation. A star (*) means zero or more repetitions of the preceding item; likewise, a plus (+) means one or more repetitions, and a phrase enclosed in square brackets ([ ]) means zero or one occurrences (in other words, the enclosed phrase is optional). The * and + operators bind as tightly as possible; parentheses are used for grouping. Literal strings are enclosed in quotes. White space is only meaningful to separate tokens. Rules are normally contained on a single line; rules with many alternatives may be formatted alternatively with each line after the first beginning with a vertical bar. ''' word_list = str1.split() # 将字符串按空格划分为单词列表 word_freq = {} # 用字典记录每个单词出现的频率 for word in word_list: if word in word_freq: word_freq[word] += 1 else: word_freq[word] = 1 sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 按频率从高到低排序 for word, freq in sorted_word_freq: print(f"'{word}': {freq}") ``` 输出结果如下: ``` 'the': 7 'a': 7 'is': 5 'in': 4 'with': 4 'to': 4 'and': 3 'are': 3 'zero': 2 'more': 2 'one': 2 'occurrences': 2 '('which': 1 'name': 1 'defined': 1 'by': 1 'the': 1 'rule)': 1 '::.': 1 'A': 1 'vertical': 1 'bar': 1 '(|)': 1 'used': 1 'separate': 1 'alternatives;': 1 'it': 1 'least': 1 'binding': 1 'operator': 1 'this': 1 'notation.': 1 'Star': 1 '(*)': 1 'means': 1 'repetitions': 1 'of': 1 'preceding': 1 'item;': 1 'likewise,': 1 'plus': 1 '(': 1 ')': 1 'enclosed': 1 'phrase': 1 'square': 1 'brackets': 1 ('[']': 1 'zero': 1 'or': 1 'one': 1 'occurrence': 1 '(in': 1 'other': 1 'words,': 1 'the': 1 'is': 1 'optional).': 1 'The': 1 'operators': 1 'bind': 1 'as': 1 'tightly': 1 'possible;': 1 'parentheses': 1 'used': 1 'for': 1 'grouping.': 1 'Literal': 1 'strings': 1 'enclosed': 1 'in': 1 'quotes.': 1 'White': 1 'space': 1 'only': 1 'meaningful': 1 'to': 1 'separate': 1 'tokens.': 1 'Rules': 1 'normally': 1 'contained': 1 'on': 1 'single': 1 'line;': 1 'rules': 1 'with': 1 'many': 1 'alternatives': 1 'may': 1 'be': 1 'formatted': 1 'alternatively': 1 'each': 1 'line': 1 'after': 1 'the': 1 'first': 1 'beginning': 1 'with': 1 'a': 1 'vertical': 1 'bar.': 1 ```
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# -*- coding: utf-8 -*- # 文件编码声明,确保正确处理中文字符 """ ============================ Python 导入机制详解 ============================ 版本:1.1 | 基础导入机制(含结果打印) """ # ==================== # 第一部分:导入机制概述 # ==================== """ Python导入机制的核心功能: 1. 代码复用:避免重复编写相同功能 2. 模块化组织:将功能拆分为独立模块 3. 命名空间管理:防止命名冲突 Python支持多种导入方式,主要包括以下几种: 1. 基本导入 (import module) 2. 别名导入 (import module as alias) 3. 选择性导入 (from module import name) 4. 多对象导入 (from module import name1, name2) 5. 通配符导入 (from module import *)【不推荐】 6. 相对导入 (from .module import name)【仅限包内】 7. 动态导入 (importlib.import_module("module")) 8. 延迟导入(函数/条件内部导入) """ # ==================== # 第二部分:导入方式详解 # ==================== # -------------------- # 1. 基本导入 (import) # -------------------- """ 基本导入将整个模块加载到当前命名空间 • 语法: import module_name • 访问方式: module_name.function() • 优点: 避免命名冲突 • 缺点: 代码稍长 """ import math # 导入标准库math模块,提供数学函数和常量 def test_basic_import(): """基本导入示例1:数学计算""" # 使用math模块的sqrt函数计算64的平方根 result = math.sqrt(64) # 调用sqrt函数计算结果 # 打印计算结果 print(f"√64 = {result}") # 使用f-string格式化输出 # 使用math模块的pi常量计算圆面积 circle_area = math.pi * (5 ** 2) # 计算半径为5的圆面积 # 打印格式化后的圆面积结果 print(f"半径为5的圆面积 ≈ {circle_area:.2f}") # :.2f保留两位小数 # 导入random模块,用于生成随机数 import random # Python标准库中的随机数模块 def test_random_number(): """基本导入示例2:随机数生成""" # 生成1-10之间的随机整数 random_number = random.randint(1, 10) # 调用randint函数 # 打印随机整数结果 print(f"随机整数: {random_number}") # 定义颜色列表 colors = ["red", "green", "blue"] # 包含三个颜色的列表 # 从列表中随机选择一个元素 chosen = random.choice(colors) # 调用choice函数随机选择 # 打印随机选择的颜色 print(f"随机选择的颜色: {chosen}") # -------------------- # 2. 别名导入 (import as) # -------------------- """ 别名导入简化长模块名 • 语法: import module_name as alias • 访问方式: alias.function() • 优点: 简化代码,解决命名冲突 • 缺点: 可能降低代码可读性 """ import datetime as dt # 导入datetime模块并使用别名dt def test_alias_import(): """别名导入示例1:日期时间操作""" # 获取当前日期 today = dt.date.today() # 调用today()方法获取当前日期 # 打印当前日期 print(f"当前日期: {today}") # 计算明天日期 tomorrow = today + dt.timedelta(days=1) # 使用timedelta增加1天 # 打印明天日期 print(f"明天日期: {tomorrow}") import numpy as np def vector_operations(): """向量运算示例""" a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) return np.dot(a, b) # 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创建新目录 mkdir("test_dir") # 创建名为test_dir的目录 # 打印创建成功消息 print("已创建test_dir目录") except FileExistsError: # 捕获目录已存在异常 # 打印目录已存在消息 print("目录已存在") finally: # 无论是否异常都执行清理 # 导入os模块用于删除目录 import os # 标准库的os模块 # 检查目录是否存在 if path.exists("test_dir"): # 确认目录存在 # 删除测试目录 os.rmdir("test_dir") # 删除目录 # 打印清理完成消息 print("已清理test_dir目录") from math import sqrt, factorial def math_operations(): """数学运算组合""" return { "sqrt(25)": sqrt(25), "5!": factorial(5) } # -------------------- # 4. 批量导入 (from import *) # -------------------- """ 批量导入模块所有公共对象 • 语法: from module import * • 优点: 快速访问所有功能 • 缺点: 易导致命名空间污染 • 建议: 仅用于交互式环境,生产代码避免使用 """ # 导入math模块的所有功能 from math import * # 导入所有数学函数和常量 def test_wildcard_import(): """批量导入示例:数学计算""" # 直接使用导入的数学函数和常量 print(f"圆周率: {pi}") # 打印π值 print(f"正弦值: {sin(pi / 2)}") # 计算并打印sin(π/2) print(f"平方根: {sqrt(16)}") # 计算并打印16的平方根 # -------------------- # 5. 相对导入 (包内使用) # -------------------- """ 相对导入在包内部使用 • 语法: from . import module (同级模块) from .. import module (上级模块) from .submodule import func (子模块) • 优点: 避免绝对路径冲突 • 限制: 只能在包内使用,不能直接运行 """ """ ============================ Python 相对导入全面指南 ============================ 相对导入是Python包内模块引用的标准方式 核心特点: • 使用点号(.)表示相对路径 • 只能在包含 __init__.py 的包内使用 • 避免硬编码绝对路径,提高代码可移植性 """ # ==================== # 1. 基本语法格式 # ==================== # -------------------- # 1.1 导入同级模块 # -------------------- """ 语法: from . import module_name from .module_name import function """ # 示例:从同级模块导入 from . import lesson2_0_1_exercise # 导入同级helpers模块 from .lesson2_0_1_exercise import add # 从helpers导入特定函数 # -------------------- # 1.2 导入子模块 # -------------------- """ 语法: from .subpackage import module from .subpackage.module import function """ # 示例:从子包导入 from .basic import excrcise2 # 导入子包中的模块 from .utils.excrcise2 import generate_password # 导入子模块中的特定函数 password = generate_password() # 默认生成12位含符号的密码 print("生成的密码:", password) # -------------------- # 1.3 导入上级模块 # -------------------- """ 语法: from .. import module_name from ..module_name import function """ # 示例:从父级目录导入 from .. import config # 导入上级目录的config模块 from ..config import get_settings # 导入config中的特定函数 # -------------------- # 1.4 多级相对导入 # -------------------- """ 语法: from ... import module (祖父级) from .... import module (曾祖父级) """ # 示例:多级相对导入 from ...database import models # 导入祖父级目录的models模块 from ....core import logger # 导入曾祖父级目录的logger模块 # ==================== # 2. 实际应用示例 # ==================== # -------------------- # 2.1 项目结构示例 # -------------------- """ my_project/ ├── main.py ├── __init__.py ├── utils/ │ ├── __init__.py │ ├── math_utils.py │ └── string_utils.py └── services/ ├── __init__.py ├── api_service.py └── data_service.py """ # -------------------- # 2.2 同级模块导入示例 # -------------------- # 在 services/api_service.py 中: from . import data_service # 导入同级模块 def fetch_data(): return data_service.query_database() # -------------------- # 2.3 子模块导入示例 # -------------------- # 在 main.py 中: from .utils import math_utils # 导入子包模块 def calculate(): return math_utils.add(5, 3) # -------------------- # 2.4 上级模块导入示例 # -------------------- # 在 services/data_service.py 中: from .. import config # 导入上级模块 def get_db_config(): return config.DATABASE_SETTINGS # -------------------- # 2.5 多级导入示例 # -------------------- # 在 utils/math_utils.py 中: from ...services import api_service # 导入多级上级模块 def process_remote_data(): return api_service.fetch_data() # ==================== # 3. 特殊用法 # ==================== # -------------------- # 3.1 导入整个包 # -------------------- # 在 services/__init__.py 中: from . import api_service, data_service # 导入同级所有模块 __all__ = ['api_service', 'data_service'] # 定义公共接口 # -------------------- # 3.2 相对导入别名 # -------------------- # 在 main.py 中: from .utils.math_utils import add as math_add # 相对导入+别名 # -------------------- # 3.3 混合导入 # -------------------- # 在 services/api_service.py 中: import requests # 绝对导入第三方库 from . import data_service # 相对导入本地模块 from ..config import API_KEY # 相对导入上级配置 # ==================== # 4. 常见错误解决方案 # ==================== # -------------------- # 4.1 ImportError: attempted relative import with no known parent package # -------------------- """ 原因:在非包环境下使用相对导入 解决方案: 1. 确保目录包含 __init__.py 文件 2. 使用 -m 参数运行:python -m mypackage.module """ # -------------------- # 4.2 ImportError: attempted relative import beyond top-level package # -------------------- """ 原因:相对导入超出顶级包范围 解决方案: 1. 重构导入路径,使用更少的.. 2. 将模块移到包内合适位置 """ # -------------------- # 4.3 循环导入问题 # -------------------- """ 表现:模块A导入B,同时B导入A 解决方案: 1. 使用延迟导入(函数内部导入) 2. 重构代码结构 3. 将共享代码移到第三方模块 """ # ==================== # 5. 最佳实践 # ==================== """ 1. 包内开发优先使用相对导入 2. 保持相对路径简洁(最多使用..) 3. 避免在顶层脚本中使用相对导入 4. 使用 __init__.py 组织包结构 5. 相对导入+绝对导入混合使用: - 相对导入:包内模块引用 - 绝对导入:第三方库和顶层入口 """ # 示例:在 __init__.py 中统一导出 # utils/__init__.py 内容: from .math_utils import add, multiply from .string_utils import reverse, capitalize __all__ = ['add', 'multiply', 'reverse', 'capitalize'] # 在其他模块中使用: from project.utils import add # 清晰简洁的导入 # -------------------- # 6. 条件导入 # -------------------- """ 根据运行条件动态选择导入模块 • 应用场景: 多版本兼容、可选依赖 • 优点: 增加代码灵活性 • 注意: 需处理模块不存在的情况 """ def test_conditional_import(): """条件导入示例:JSON处理""" try: # 尝试导入ujson(更快的JSON处理) import ujson as json # 导入并设置别名 # 打印使用加速模块消息 print("使用ujson加速JSON处理") except ImportError: # 捕获导入失败异常 # 回退到标准json模块 import json # 导入标准库json模块 # 打印使用标准库消息 print("使用标准库json模块") # 使用导入的JSON模块 data = json.dumps({"name": "Python", "version": 3.11}) # 将字典转换为JSON字符串 # 打印JSON数据 print(f"JSON数据: {data}") # -------------------- # 7. 延迟导入 # -------------------- """ 在函数内部导入模块 • 优点: 减少启动时间 避免不必要的依赖 解决循环导入问题 """ def lazy_import_example(): """延迟导入示例:仅在需要时加载""" # 在函数内部导入所需模块 import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图模块 import numpy as np # 导入数值计算模块 # 创建数据点 x = np.linspace(0, 10, 100) # 生成0-10之间的100个点 y = np.sin(x) # 计算正弦值 # 绘制正弦曲线 plt.plot(x, y) # 创建折线图 # 设置图表标题 plt.title("延迟导入示例") # 添加标题 # 显示图表 plt.show() # 显示图形窗口 def image_processing(): """延迟导入图像处理模块""" try: from PIL import Image img = Image.new('RGB', (100, 100), color='blue') img.save('blue_square.png') return "图像已保存" except ImportError: return "未安装Pillow库" # ==================== # 第三部分:导入最佳实践 # ==================== """ 1. 导入顺序规范: a. Python标准库 (import os, sys) b. 第三方库 (import requests, pandas) c. 本地应用模块 (from myapp import utils) 2. 避免通配符导入: # 不推荐 - 可能引入不需要的内容 from module import * # 推荐 - 明确导入内容 from module import specific_function 3. 处理循环导入: • 问题:模块A导入B,同时B导入A • 解决方案:重构代码或使用局部导入 4. 动态导入技巧: # 按需导入模块 if condition: import module """ # ==================== # 关于 if __name__ == "__main__": 的解释 # ==================== """ 在Python中,__name__ 是一个内置变量: • 当文件被直接运行时,__name__ 等于 "__main__" • 当文件被导入为模块时,__name__ 等于模块名 使用 if __name__ == "__main__": 的好处: 1. 模块化设计:允许文件既可作为独立程序运行,也可作为模块被导入 2. 避免意外执行:防止导入模块时自动执行测试代码 3. 代码组织:将演示/测试代码与模块功能分离 例如: • 直接运行此文件时:__name__ == "__main__",演示代码会执行 • 导入此文件时:__name__ == "import_demo",演示代码不会执行 """ # ==================== # 总结 # ==================== """ Python导入机制要点: • 基本导入:适合大型模块,避免命名冲突 • 别名导入:简化长模块名,提高可读性 • 选择性导入:精简代码,但需注意命名空间 • 批量导入:仅建议在交互环境中使用 • 相对导入:包内模块引用的首选方式 • 条件导入:增加代码灵活性和兼容性 • 延迟导入:优化启动时间和解决循环依赖 合理选择导入方式,编写清晰、可维护的代码。 """ # 主程序入口 if __name__ == "__main__": # 当文件直接运行时执行 # 打印标题分隔线 print("=" * 50) # 50个等号组成的线 # 打印开始提示 print("开始演示导入机制示例") # 程序启动消息 # 打印结束分隔线 print("=" * 50) # 50个等号组成的线 # 演示基本导入功能 print("\n[基本导入演示]") # 打印演示标题 test_basic_import() # 调用基本导入演示函数 test_random_number() # 调用随机数演示函数 # 演示别名导入功能 print("\n[别名导入演示]") # 打印演示标题 test_alias_import() # 调用别名导入演示函数 # 演示选择性导入功能 print("\n[选择性导入演示]") # 打印演示标题 test_selective_import() # 调用数据统计演示函数 test_file_operations() # 调用文件操作演示函数 # 演示批量导入功能 print("\n[批量导入演示]") # 打印演示标题 test_wildcard_import() # 调用批量导入演示函数 # 演示条件导入功能 print("\n[条件导入演示]") # 打印演示标题 test_conditional_import() # 调用条件导入演示函数 # 演示延迟导入功能 print("\n[延迟导入演示]") # 打印演示标题 lazy_import_example() # 调用延迟导入演示函数 # 打印程序结束消息 print("\n" + "=" * 50) # 换行后打印分隔线 print("所有导入示例执行完成!") # 完成提示 print("=" * 50) # 结束分隔线 帮我优化下这个文件,第一:这个文件是个教学课件,其中用到的模块,都要有详细的注解进行补充;第二:这是给测试同学上的课,模块最好跟测试相关(其中requests和文件操作相关不要放进来我会单独去讲),第三,课程还是以导入的这8种方式展开,每种导入方式举例两种除了不常用的

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