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  • 2020-11-24 05:05:58

    因为我用的package有bug有些文档不能处理当程序在读取这个文件的时候会出现mathdomainerror,所以我现在要实现的目的就是跳过这些error,同时删除产生error的文档。我的code如下所示:...

    因为我用的package有bug有些文档不能处理当程序在读取这个文件的时候会出现math domain error,所以我现在要实现的目的就是跳过这些error,同时删除产生error的文档。

    我的code如下所示:

    首先建立一个excel文档,因为我需要把算的结果导出到excel里面,

    然后就用了一个for loop直接运行上面所写的三个method,请前辈帮忙在我现有的code基础改一下达到我想要实现的目的。

    import os,csv,nltk, math

    from nltk.model.ngram import NgramModel

    from nltk.probability import LidstoneProbDist

    #open the csv file

    fout = open("/Users//WN1.data.csv", "w")

    outfilehandle = csv.writer(fout,

    delimiter=",",

    quotechar='"',

    quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)

    localrow = []

    localrow.append("File name")

    localrow.append("Perplexity for unigram")

    localrow.append("Perplexity for bigram")

    localrow.append("Perplexity for trigram")

    outfilehandle.writerow(localrow)

    # unigram model

    def unigram(file):

    #read file

    file_object = open(file)

    ln=file_object.read()

    words = nltk.word_tokenize(ln)

    estimator = lambda fdist, bins: LidstoneProbDist(fdist, 0.2)

    tt=NgramModel(1, words, estimator = estimator)

    return tt.perplexity(words)

    #bigram model

    def bigram(file):

    file_object = open(file)

    ln=file_object.read()

    words = nltk.word_tokenize(ln)

    my_bigrams = nltk.bigrams(words)

    #fdist = nltk.FreqDist(my_bigrams)

    #lapalce smoothing

    estimator = lambda fdist, bins: LidstoneProbDist(fdist, 0.2)

    tt2=NgramModel(2, my_bigrams, estimator = estimator)

    return tt2.perplexity(my_bigrams)

    #trigram model

    def trigram(file):

    file_object = open(file)

    ln=file_object.read()

    words = nltk.word_tokenize(ln)

    my_trigrams = nltk.trigrams(words)

    #lapalce smoothing

    estimator = lambda fdist, bins: LidstoneProbDist(fdist, 0.2)

    tt3=NgramModel(3, my_trigrams, estimator = estimator)

    return tt3.perplexity(my_trigrams)

    #set the path of the folder

    os.chdir("/Users/Documents/A")

    s = os.getcwd()

    #read files in the folder

    files = os.listdir(s)

    bg=0

    for file in files:

    uni = unigram(file)

    bi=bigram(file)

    tri=trigram(file)

    localrow= []

    localrow.append(file)

    localrow.append(uni)

    localrow.append(bi)

    localrow.append(tri)

    outfilehandle.writerow(localrow)

    fout.close()

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  • Python跳过异常代码继续执行

    千次阅读 2020-05-22 12:11:10
    Python如何跳过异常代码继续执行呢? 在编写代码的时候我们经常会遇到代码错误,或者个人并不清楚这样写是否正确,再或者和我的这个例子一样,文件命名有误,经常找不到文件,这个时候我们就可以利用try:…except:...

    Python如何跳过异常代码继续执行呢?

    在编写代码的时候我们经常会遇到代码错误,或者个人并不清楚这样写是否正确,再或者和我的这个例子一样,文件命名有误,经常找不到文件,这个时候我们就可以利用try:…except:…语句,对异常代码进行跳过。

    举个栗子

    我现在有一堆excel数据要进行处理,可是呢,这个数据吧,看似是2 3 4 5 6 7 8依次排下来的,但是实际上缺失了06的数据:
    在这里插入图片描述
    现在读取file的数据,先读取01的数据,发现会输出“1”

    zfill(width)语句也很好用,会把你的1变为01,根据你后面设定的width改变长度。在这里我设的为2,刚好将1变为01.

    i = 1
    file = ".\\dataset\\app_usage\\running_app_u" + str(i).zfill(2) + '.csv'#由于标题是01,故要将i=1转换成01
    try:
        data = pd.read_csv(file)  # 读取csv
        print('1')
    except:
        print("2")
    

    在这里插入图片描述
    再进行06数据的读取,输出的是‘2’

    i = 6
    file = ".\\dataset\\app_usage\\running_app_u" + str(i).zfill(2) + '.csv'#由于标题是01,故要将i=1转换成01
    
    try:
        data = pd.read_csv(file)  # 读取csv
        print('1')
    
    except:
        print("2")
    

    在这里插入图片描述

    总结一下!!!(看黑板啦

    try:…except:…语句
    当try后面的代码正确可运行时,则会继续正常运行,若try后面的代码有误,则会自动跳过**(不会报错)**运行except后的代码。

    是一个很简单的小知识,但是在处理问题的时候可以灵活使用,可以避免很多工作量哦~

    展开全文
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    下面有两种解决方法,第一种是类似if…else…;另外一种是使用语句来实现继续执行;

    方法一:使用try…except…语句,类似于if…else…,可以跳过异常继续执行程序,这是Python的优势

    用法如下:
    在这里插入图片描述
    方法二:使用语句来继续执行;
    在这里插入图片描述
    拓展资料

    异常处理特点:

    1.在应用程序遇到异常情况(如被零除情况或内存不足警告)时,就会产生异常。

    2.发生异常时,控制流立即跳转到关联的异常处理程序(如果存在)。

    3.如果给定异常没有异常处理程序,则程序将停止执行,并显示一条错误信息。

    4.可能导致异常的操作通过 try 关键字来执行。

    5.异常处理程序是在异常发生时执行的代码块。在 C# 中,catch 关键字用于定义异常处理程序。

    6.程序可以使用 throw 关键字显式地引发异常。

    7.异常对象包含有关错误的详细信息,其中包括调用堆栈的状态以及有关错误的文本说明。

    8.即使引发了异常,finally 块中的代码也会执行,从而使程序可以释放资源。

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