當你寫的代碼少感覺不到主函數的優勢,但如果一個項目程序大的話主函數+其他的邏輯自定義的函數就體現出優勢了,你發現控制一部分有錯誤或者你想修改某一部分的邏輯控制就可以快速的找到對應的部分,當然你也可以完全不用函數來寫,不過我敢保證這是很蠢的辦法,非常不便于維護
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朋友圈很多人都想學python,有一個很重要的原因是它非常適合入門。對于 人工智能算法 的開發,python有其他編程語言所沒有的獨特優勢, 代碼量少 ,開發者只需把精力集中在算法研究上面。
本文介紹一個用python開發的,自動與美女尬聊的小軟件。以下都是滿滿的干貨,是我工作之余時寫的,經過不斷優化,現在分享給大家。那現在就讓我們抓緊時間開始吧!
準備:
編程工具IDE:pycharm
python版本: 3.6.0
首先新建一個py文件,命名為:ai_chat.py
PS: 以下五步的代碼直接復制到單個py文件里面就可以直接運行。為了讓讀者方便寫代碼,我把代碼都貼出來了,但是排版存在問題,我又把在pycharm的代碼排版給截圖出來。
第一步: 引入關鍵包
簡單介紹一下上面幾個包的作用: pickle 包 是用來對數據序列化存文件、反序列化讀取文件,是人類不可讀的,但是計算機去讀取時速度超快。(就是用記事本打開是亂碼)。 而 json包 是一種文本序列化,是人類可讀的,方便你對其進行修改(記事本打開,可以看到里面所有內容,而且都認識。) gensim 包 是自然語言處理的其中一個python包,簡單容易使用,是入門NLP算法必用的一個python包。 jieba包 是用來分詞,對于算法大咖來說效果一般般,但是它的速度非常快,適合入門使用。
以上這些包,不是關鍵,學習的時候,可以先跳過。等理解整個程序流程后,可以一個一個包有針對性地去看文檔。
第二步:靜態配置
這里path指的是對話語料(訓練數據)存放的位置,model_path是模型存儲的路徑。
這里是個人編程的習慣,我習慣把一些配置,例如:文件路徑、模型存放路徑、模型參數統一放在一個類中。當然,實際項目開發的時候,是用config 文件存放,不會直接寫在代碼里,這里為了演示方便,就寫在一起,也方便運行。
第三步: 編寫一個類,實現導數據、模型訓練、對話預測一體化
首次運行的時候,會從靜態配置中讀取訓練數據的路徑,讀取數據,進行訓練,并把訓練好的模型存儲到指定的模型路徑。后續運行,是直接導入模型,就不用再次訓練了。
對于model類,我們一個一個來介紹。
initialize() 函數和 __init__() 函數 是對象初始化和實例化,其中包括基本參數的賦值、模型的導入、模型的訓練、模型的保存、最后返回用戶一個對象。
__train_model() 函數,對問題進行分詞,使用 gesim 實現詞袋模型,統計每個特征的 tf-idf , 建立稀疏矩陣,進而建立索引。
__save_model() 函數 和 __load_model() 函數 是成對出現的,很多項目都會有這兩個函數,用于保存模型和導入模型。不同的是,本項目用的是文件存儲的方式,實際上線用的是數據庫
get_answer() 函數使用訓練好的模型,對問題進行分析,最終把預測的回答內容反饋給用戶。
第四步:寫三個工具類型的函數,作為讀寫文件。
其中,獲取對話材料,可以自主修改對話內容,作為機器的訓練的數據。我這里只是給了幾個簡單的對話語料,實際上線的項目,需要大量的語料來訓練,這樣對話內容才飽滿。
這三個工具函數,相對比較簡單一些。其中 get_data() 函數,里面的數據是我自己編的,大家可以根據自己的習慣,添加自己的對話數據,這樣最終訓練的模型,對話方式會更貼近自己的說話方式。
第五步: 調用模型,進行對話預測
主函數main(), 就是你整個程序運行的起點,它控制著所有步驟。
運行結果:
程序后臺運行結果:
如果有疑問想獲取源碼( 其實代碼都在上面 ),可以后臺私信我,回復:python智能對話。 我把源碼發你。最后,感謝大家的閱讀,祝大家工作生活愉快!
一般來說,Python程序員可能是這樣寫main()函數的:
"""Module docstring.
This serves as a long usage message.
"""import sysimport getoptdef main():
# parse command line options
try:
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: print msg print "for help use --help"
sys.exit(2) # process options
for o, a in opts: if o in ("-h", "--help"): print __doc__
sys.exit(0) # process arguments
for arg in args:
process(arg) # process() is defined elsewhereif __name__ == "__main__":
main()1234567891011121314151617181920212223242526
Guido也承認之前自己寫的main()函數也是類似的結構,但是這樣寫的靈活性還不夠高,尤其是需要解析復雜的命令行選項時。為此,他向大家提出了幾點建議。
添加可選的 argv 參數
首先,修改main()函數,使其接受一個可選參數 argv,支持在交互式shell中調用該函數:
def main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv # etc., replacing sys.argv with argv in the getopt() call.1234
這樣做,我們就可以動態地提供 argv 的值,這比下面這樣寫更加的靈活:
def main(argv=sys.argv):
# etc.12
這是因為在調用函數時,sys.argv 的值可能會發生變化;可選參數的默認值都是在定義main()函數時,就已經計算好的。
但是現在sys.exit()函數調用會產生問題:當main()函數調用sys.exit()時,交互式解釋器就會推出!解決辦法是讓main()函數的返回值指示退出狀態(exit status)。因此,最后面的那行代碼就變成了這樣:
if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())12
并且,main()函數中的sys.exit(n)調用全部變成return n。
定義一個Usage()異常
另一個改進之處,就是定義一個Usage()異常,可以在main()函數最后的except子句捕捉該異常:
import sysimport getoptclass Usage(Exception):
def __init__(self, msg):
self.msg = msgdef main(argv=None):
if argv is None:
argv = sys.argv try: try:
opts, args = getopt.getopt(argv[1:], "h", ["help"]) except getopt.error, msg: raise Usage(msg) # more code, unchanged
except Usage, err: print sys.stderr, err.msg print sys.stderr, "for help use --help"
return 2if __name__ == "__main__":
sys.exit(main())123456789101112131415161718192021222324
這樣main()函數就只有一個退出點(exit)了,這比之前兩個退出點的做法要好。而且,參數解析重構起來也更容易:在輔助函數中引發Usage的問題不大,但是使用return 2卻要求仔細處理返回值傳遞的問題。
print?'main'當腳本作為執行腳本時__name__的值為__main__當腳本作為模塊時__name__為模塊文件名。
main函數在程序中大多數是必須存在的。C語言標準中強制要求main函數的返回值類型為int,main函數的返回值是傳遞給操作系統,讓操作系統判斷程序的執行情況。
一個程序,無論復雜或簡單,總體上都是一個“函數”;這個函數就稱為“main 函數”,也就是“主函數”。比如有個“做菜”程序,那么“ 做菜 ”這個過程就是“主函數”。在主函數中,根據情況,你可能還需要調用“買菜,切菜,炒菜”等子函數。
main函數在程序中大多數是必須存在的,但是依然有例外情況,比如windows編程中可以編寫一個動態鏈接庫模塊,這是其他windows程序可以使用的代碼。由于DLL模塊不是獨立的程序,因此不需要main函數。
從函數的形勢看,函數分兩類:
無參函數。printstar和print_message就是無參函數。在調用無參函數時,主調函數并不將數據傳送給被調用函數,一般用來執行指定的一組操作。
有參函數。在調用函數時,在主調函數和被調用函數之間有數據傳遞。也就是說,主調函數可以將數據傳遞給被調用函數使用,被調用函數中的數據也可以帶回來供主調函數使用。
新聞名稱:python代碼主函數 python主程序和函數調用
網站鏈接:http://vcdvsql.cn/article36/hiodsg.html
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