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Python中有几个关键字
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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Python中关键词有多少个？Python中关键词目前有31个，可以利用Python的内置的keyword模块进行输出查看。

keyword模块

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']

判断字符串是否是python的关键字

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

关于关键字知识点扩展：

TF-IDF

TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。

TF-IDF的概念

TF-IDF有两部分，词频和逆文档频率。首先介绍词频，这个词很直观，词频表示每个词在文档或数据集中出现的频率。等式如下：

TF(t)=词t在一篇文档中出现的次数/这篇文档的总词数

第二部分——逆文档频率实际上告诉了我们一个单词对文档的重要性。这是因为当计算TF的时候，我们对每个词赋予了同等的重要性，它出现得越多，它的TF就越高，如果它出现了100次，也许相比其他出现更少的词，它并不携带那么多信息，因此我们需要赋予它们权重，决定每个词的重要性。使用下面的等式得到IDF：

IDF(t)=(log10文档的篇数/包含词t文档的篇数)

那么，计算TF-IDF的方法如下：

TF * IDF=(词t在一篇文档中出现的次数/这篇文档的总词数)* log10(文档的篇数/包含词t文档的篇数)

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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