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  • python 实现循环执行代码

    千次阅读 2021-01-12 17:31:49
    利用while循环实现,用户不想退出可以一直执行代码块 def test(s): return input("是否退出:是0,否1: ") == s #定义一个函数保存输入值 def main(): a = "0" while not test(a): #输入1 不等于0,会一直循环...
     

    利用while循环实现,用户不想退出可以一直执行代码块
     

    代码举例:
    def test(s):
    return input("是否退出:是0,否1: ") == s #定义一个函数保存输入值

    def main():
    a = "0"
    while not test(a): #输入1 不等于0,会一直循环执行代码
    phone = input("请输入要接收推送的手机号:")
    程序代码。。。 

     

    connection.close() #输入0,跳出循环  

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  • 编写py代码运行.ui生成的.py文件 ...输入运行代码 运行"RunMainWindow.py" 鼠标右击Project名称新建python代码文件,命名为"RunMainWindow.py",操作步骤如下: 在"RunMainWindow.py"写入以下代码: import first

    编写py代码运行.ui生成的.py文件

    在使用PyUIC将.ui文件生成为.py文件之后,需要在PyCharm中编写python代码文件运行生成的.py文件。

    待运行文件名为: first.py


    操作步骤:

    1. 新建"RunMainWindow.py"文件
    2. 输入运行代码
    3. 运行"RunMainWindow.py"

    鼠标右击Project名称新建python代码文件,命名为"RunMainWindow.py",操作步骤如下:
    在这里插入图片描述

    在"RunMainWindow.py"写入以下代码:

    import first    # 需要运行的.py文件名
    
    import sys     
    from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow
    
    if __name__ == '__main__':
        app = QApplication(sys.argv)    # 创建应用程序
        mainwindow = QMainWindow()      # 创建主窗口
    
        ui = first.Ui_MainWindow()      # 调用first中的主窗口
    
        ui.setupUi(mainwindow)          # 向主窗口添加控件
    
        mainwindow.show()               # 显示窗口
        sys.exit(app.exec_())           # 程序执行循环
    
    

    运行"RunMainWindow.py",恭喜你,成功使用python代码运行了第一个PyQt5窗口。

    复现方法

    下载代码:【PyQt5-代码】编写py代码运行.ui生成的.py文件.rar

    下载代码并运行就可以复现。

    如果已经安装了Qt Desiger可以编辑.ui文件再使用PyUIC再生成.py文件运行,这样就是你设计的界面了。

    啊,你还不知道怎么使用PyUIC,这篇博文教你如何配置:【PyQt5】在PyCharm中配置QtDesigner和PyUIC插件


    PyQt5系列博文目录:

    持续更新中…

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  • 当Python运行脚本时,在代码开始进行处理之前,Python还会执行一些步骤。(推荐学习:Python视频教程)第一步是编译成所谓的“字节码”,如果Python进程拥有写入权限,将把程序的字节码保存为一个以.pyc为扩展名的...

    python作为一种动态语言,其实是一个解释器软件包。

    5d16fd5de6250173.jpg

    当Python运行脚本时,在代码开始进行处理之前,Python还会执行一些步骤。(推荐学习:Python视频教程)

    第一步是编译成所谓的“字节码”,如果Python进程拥有写入权限,将把程序的字节码保存为一个以.pyc为扩展名的文件, 如果Python无法在机器上写入字节码,程序仍然可以工作:字节码将会在内存中生成并在程序结束时简单地丢弃。一旦程序编译成字节码(或字节码从已经存在的.pyc文件中载入),之后的字节码发送到通常称为Python虚拟机(Python VirtualMachine,简写为PVM)上来执行。

    写完的py文件,首先被翻译成字节码文件(隐藏后缀pyc),然后在用PVM(虚拟机)把字节码自动编译,之后解释到硬件。

    如果已经形成过pyc文件,那么你的py文件没有改动,机器重新解释的时候会跳过翻译字节码步骤,首先查看你的.py跟.pyc文件时间戳,如果没有修改那么直接运行pyc文件,否则会重新翻译字节码。

    PVM不是一个独立的程序,是Python的运行引擎,不需要安装。事实上PVM就是迭代运行字节码指令的一个大循环,一个接一个地完成操作。

    因此Python具有更多的动态语言特性:在运行时,Python程序去构建并执行另一个Python程序是有可能的,而且往往是非常方便的。例如,eval和exec内置模块,能够接受并运行包含Python程序代码的字符串。使用如下代码可以查看add函数的字节码:import dis

    def add(a,b):

    sum=a+b

    return sum

    print(dis.dis(add))

    更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!

    以上就是python如何运行代码的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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    1 简介

    本文主要是自己理解的记录,方便以后回顾时不是从头开始看,如果你有幸看到这篇文章并且对你有些许帮助,我很荣幸,如果没有帮助也感谢你的浏览。

    2 运行

    首先介绍怎么运行,边运行边查看输出可以方便理解代码,创建tmp文件夹,加入以下三个文件:text.txt,output.txt,vocab.txt,是运行时必须指定的参数。

    text.txt中为训练文本,随便找的文本

    写诗做文章都是千古之事,而其中甘苦得失只有作者自己心里知道。
    各位作者都是不同地位的人,怎么会空有虚名呢?

    这两句话表达杜甫晚年对诗歌创作的见解,带有总结性质。
    上句“千古事”是指留传久远,关系重大,下句“寸心知”是说对于文章,作者本人的理解感知最为明白。
    这两句诗虽是以议论入诗,但对仗工整,语言高度概括,而且切中肯綮,含蕴丰富,很有哲理性。

    vocab.txt 可以从Google发布的中文模型中解压缩找到。

    output.txt为必须制定的输出目录

    python create_pretraining_data.py --input_file=tmp/text.txt --output_file=tmp/output.txt --vocab_file=tmp/vocab.txt

     2 源码解释

    2.1必须参数

    flags.DEFINE_string("input_file", None,
                        "Input raw text file (or comma-separated list of files).")
    
    flags.DEFINE_string(
        "output_file", None,
        "Output TF example file (or comma-separated list of files).")
    
    flags.DEFINE_string("vocab_file", None,
                        "The vocabulary file that the BERT model was trained on.")
    • 文件输入路径
    • 输出文件路径
    • 词典文件路径 (预训练好模型中能够找到)

     2.2可选参数

    flags.DEFINE_bool(
        "do_lower_case", True,
        "Whether to lower case the input text. Should be True for uncased "
        "models and False for cased models.")
    
    flags.DEFINE_integer("max_seq_length", 128, "Maximum sequence length.")
    
    flags.DEFINE_integer("max_predictions_per_seq", 20,
                         "Maximum number of masked LM predictions per sequence.")
    • 是否小写输入, 默认True
    • 最大句子的长度
    • 每一句MLM预测的百分比
    flags.DEFINE_integer("random_seed", 12345, "Random seed for data generation.")
    
    flags.DEFINE_integer(
        "dupe_factor", 10,
        "Number of times to duplicate the input data (with different masks).")
    
    flags.DEFINE_float("masked_lm_prob", 0.15, "Masked LM probability.")
    
    flags.DEFINE_float(
        "short_seq_prob", 0.1,
        "Probability of creating sequences which are shorter than the "
        "maximum length.")
    • 用于数据生成的随机种子
    • 复制输入数据的次数(使用不同的掩码) 默认循环10次
    • Masked LM的比例

    3 训练实例

    3.1单独的实例训练

    class TrainingInstance(object):
      """A single training instance (sentence pair)."""
      # 初始化
      def __init__(self, tokens, segment_ids, masked_lm_positions, masked_lm_labels,
                   is_random_next):
        self.tokens = tokens
        self.segment_ids = segment_ids
        self.is_random_next = is_random_next
        self.masked_lm_positions = masked_lm_positions
        self.masked_lm_labels = masked_lm_labels
      # 字符串化
      def __str__(self):
        s = ""
        s += "tokens: %s\n" % (" ".join(
            [tokenization.printable_text(x) for x in self.tokens]))
        s += "segment_ids: %s\n" % (" ".join([str(x) for x in self.segment_ids]))
        s += "is_random_next: %s\n" % self.is_random_next
        s += "masked_lm_positions: %s\n" % (" ".join(
            [str(x) for x in self.masked_lm_positions]))
        s += "masked_lm_labels: %s\n" % (" ".join(
            [tokenization.printable_text(x) for x in self.masked_lm_labels]))
        s += "\n"
        return s
    
      def __repr__(self):
        return self.__str__()

     3.2 写训练实例到文件

    def write_instance_to_example_files(instances, tokenizer, max_seq_length,
                                        max_predictions_per_seq, output_files):
      """Create TF example files from `TrainingInstance`s."""
      writers = []
      for output_file in output_files:
        writers.append(tf.python_io.TFRecordWriter(output_file))
    
      writer_index = 0
    
      total_written = 0
      for (inst_index, instance) in enumerate(instances):
        # 将字通过vocan.txt 转换为id 具体看tokenizer.py
        input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(instance.tokens)
        input_mask = [1] * len(input_ids)
        segment_ids = list(instance.segment_ids)
        assert len(input_ids) <= max_seq_length
        # 小于最大序列长度补0
        while len(input_ids) < max_seq_length:
          input_ids.append(0)
          input_mask.append(0)
          segment_ids.append(0)
    
        assert len(input_ids) == max_seq_length
        assert len(input_mask) == max_seq_length
        assert len(segment_ids) == max_seq_length
    
        masked_lm_positions = list(instance.masked_lm_positions)
        masked_lm_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(instance.masked_lm_labels)
        masked_lm_weights = [1.0] * len(masked_lm_ids)
    
        while len(masked_lm_positions) < max_predictions_per_seq:
          masked_lm_positions.append(0)
          masked_lm_ids.append(0)
          masked_lm_weights.append(0.0)
    
        next_sentence_label = 1 if instance.is_random_next else 0
    
        features = collections.OrderedDict()
        features["input_ids"] = create_int_feature(input_ids)
        features["input_mask"] = create_int_feature(input_mask)
        features["segment_ids"] = create_int_feature(segment_ids)
        features["masked_lm_positions"] = create_int_feature(masked_lm_positions)
        features["masked_lm_ids"] = create_int_feature(masked_lm_ids)
        features["masked_lm_weights"] = create_float_feature(masked_lm_weights)
        features["next_sentence_labels"] = create_int_feature([next_sentence_label])
        tf_example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=features))
    
        writers[writer_index].write(tf_example.SerializeToString())
        writer_index = (writer_index + 1) % len(writers)
    
        total_written += 1
    
        if inst_index < 20:
          tf.logging.info("*** Example ***")
          tf.logging.info("tokens: %s" % " ".join(
              [tokenization.printable_text(x) for x in instance.tokens]))
    
          for feature_name in features.keys():
            feature = features[feature_name]
            values = []
            if feature.int64_list.value:
              values = feature.int64_list.value
            elif feature.float_list.value:
              values = feature.float_list.value
            tf.logging.info(
                "%s: %s" % (feature_name, " ".join([str(x) for x in values])))
    
      for writer in writers:
        writer.close()
    
      tf.logging.info("Wrote %d total instances", total_written)

     把格式好的用于训练的数据写入tfrecord文件中,这个方法的主要作用就是把已经处理好的数据写入二进制文件中

    def create_int_feature(values):
      feature = tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=list(values)))
      return feature
    
    
    def create_float_feature(values):
      feature = tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=list(values)))
      return feature

    创建不同的训练特征,主要将预处理好的数据转为Tensorflow中的格式

    3.3 创建训练实例

    def create_training_instances(input_files, tokenizer, max_seq_length,
                                  dupe_factor, short_seq_prob, masked_lm_prob,
                                  max_predictions_per_seq, rng):
      """Create `TrainingInstance`s from raw text."""
      all_documents = [[]]
    
      # Input file format:
      # (1) One sentence per line. These should ideally be actual sentences, not
      # entire paragraphs or arbitrary spans of text. (Because we use the
      # sentence boundaries for the "next sentence prediction" task).
      # (2) Blank lines between documents. Document boundaries are needed so
      # that the "next sentence prediction" task doesn't span between documents.
      # 每行是一个文档中的一句话,凭借这个来进行下一句预测的任务
      # 文档之间间隔一个空行, 因为下一个预测不跨文档 
      # all_documents最后形成三维数组, 每句形成一个一维数组, 每个段落中的每句放在一维中, 每个段落放 
      # 在一维中
      for input_file in input_files:
        with tf.gfile.GFile(input_file, "r") as reader:
          while True:
            line = tokenization.convert_to_unicode(reader.readline())
            if not line:
              break
            line = line.strip()
    
            # Empty lines are used as document delimiters
            if not line:
              all_documents.append([])
            tokens = tokenizer.tokenize(line)
            if tokens:
              all_documents[-1].append(tokens)
    
      # Remove empty documents
      all_documents = [x for x in all_documents if x]
      rng.shuffle(all_documents)
    
      vocab_words = list(tokenizer.vocab.keys())
      instances = []
      # dupe_factor默认值是10, 复制输入数据的次数, 相同的数据形成不同的掩码, 增加实例用于训练
      for _ in range(dupe_factor):
        for document_index in range(len(all_documents)):
          instances.extend(
              create_instances_from_document(
                  all_documents, document_index, max_seq_length, short_seq_prob,
                  masked_lm_prob, max_predictions_per_seq, vocab_words, rng))
    
      rng.shuffle(instances)
      print('instances', len(instances))
      return instances

     3.4根据但文档创建实例

    def create_instances_from_document(
        all_documents, document_index, max_seq_length, short_seq_prob,
        masked_lm_prob, max_predictions_per_seq, vocab_words, rng):
      """Creates `TrainingInstance`s for a single document."""
      # document 相当于单个段落
      document = all_documents[document_index]
    
      # Account for [CLS], [SEP], [SEP]
      # 为了加入 [CLS], [SEP], [SEP] 所以长度减3
      max_num_tokens = max_seq_length - 3
    
      # 大部分情况下,我们希望把长度填充到最大长度,但是一少部分情况下我们希望采用短句来最小化预训练 
      # 和微调的差异。总的来说 target_seq_length 是一个粗略的目标,而 max_seq_length是一个强制的限制。
      target_seq_length = max_num_tokens
      if rng.random() < short_seq_prob:
        target_seq_length = rng.randint(2, max_num_tokens) #生成随机数
      
      instances = []
      current_chunk = []
      current_length = 0
      i = 0
      while i < len(document):
        segment = document[i] # segment是一个句子列表
        current_chunk.append(segment)
        current_length += len(segment)
        # i == len(document) - 1 为了将本段落的所有segment 都加入current_chunk中再往下执行
        if i == len(document) - 1 or current_length >= target_seq_length:
          if current_chunk:
            # `a_end` is how many segments from `current_chunk` go into the `A`
            # (first) sentence.
            a_end = 1
            if len(current_chunk) >= 2:
              # 随机生成1到len(current_chunk)-1的随机数
              a_end = rng.randint(1, len(current_chunk) - 1)
    
            # tokens_a 表示将文档中前a_end 个句子加入tokens_a中
            tokens_a = []
            for j in range(a_end):
              tokens_a.extend(current_chunk[j])
    
            # tokens_b 如果当前文档(段落)如果只有一个句子,随机填充一个句子作为下一个句子预测
            # 如果不是一个句子将 a_end到len(current_chunk) - 1 加到tokens_b中
            # 还有随机概率小于0.5的情况
            tokens_b = []
            # Random next
            # 如果is_random_next为True 训练时转化为0, False 转化为1
            is_random_next = False
            # 如果只有一个句子或者随机概率小于0.5 随机填充下一个句子
            if len(current_chunk) == 1 or rng.random() < 0.5:
              is_random_next = True
              target_b_length = target_seq_length - len(tokens_a)
              # 从总文档中随机填充一个
              for _ in range(10):
                random_document_index = rng.randint(0, len(all_documents) - 1)
                if random_document_index != document_index:
                  break
    
              random_document = all_documents[random_document_index]
              random_start = rng.randint(0, len(random_document) - 1)
              for j in range(random_start, len(random_document)):
                tokens_b.extend(random_document[j])
                if len(tokens_b) >= target_b_length:
                  break
              # We didn't actually use these segments so we "put them back" so
              # they don't go to waste.
              num_unused_segments = len(current_chunk) - a_end
              i -= num_unused_segments
            # Actual next
            else:
              is_random_next = False
              for j in range(a_end, len(current_chunk)):
                tokens_b.extend(current_chunk[j])
            # 将一对序列截断到最大序列长度, tokens_a, tokens_b 是当前所有文档总数(文档是当前段落)
            truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_num_tokens, rng)
    
            assert len(tokens_a) >= 1
            assert len(tokens_b) >= 1
            # 下边几行看过论文的很好理解
            tokens = []
            segment_ids = []
            tokens.append("[CLS]")
            segment_ids.append(0)
            for token in tokens_a:
              tokens.append(token)
              segment_ids.append(0)
    
            tokens.append("[SEP]")
            segment_ids.append(0)
    
            for token in tokens_b:
              tokens.append(token)
              segment_ids.append(1)
            tokens.append("[SEP]")
            segment_ids.append(1)
            # tokens [CLS] 各 位 作 者 都 是 不 同 地 位 [MASK] 人 , 怎 么 会 空 有 虚 名 呢 ? [SEP] 这 两 句 [MASK] 虽 [MASK] 以 议 论 入 诗 , 但 对 仗 工 整 , [MASK] 言 [MASK] 度 概 括 , 而 且 [MASK] [MASK] 肯 [MASK] , 含 蕴 丰 富 , 很 有 哲 理 性 。 [SEP]
            # masked_lm_positions tokens中每个词在vocabt.txt 中位置
            # masked_lm_labels 是每个MASK掉的词
            (tokens, masked_lm_positions,
             masked_lm_labels) = create_masked_lm_predictions(
                 tokens, masked_lm_prob, max_predictions_per_seq, vocab_words, rng)
            instance = TrainingInstance(
                tokens=tokens,
                segment_ids=segment_ids,
                is_random_next=is_random_next,
                masked_lm_positions=masked_lm_positions,
                masked_lm_labels=masked_lm_labels)
            instances.append(instance)
          current_chunk = []
          current_length = 0
        i += 1
    
      return instances

    3.5创建masked LM的预测 

    def create_masked_lm_predictions(tokens, masked_lm_prob,
                                     max_predictions_per_seq, vocab_words, rng):
      """Creates the predictions for the masked LM objective."""
    
      cand_indexes = []
      for (i, token) in enumerate(tokens):
        if token == "[CLS]" or token == "[SEP]":
          continue
        cand_indexes.append(i)
    
      rng.shuffle(cand_indexes)
    
      output_tokens = list(tokens)
    
      num_to_predict = min(max_predictions_per_seq,
                           max(1, int(round(len(tokens) * masked_lm_prob))))
    
      masked_lms = []
      covered_indexes = set()
      for index in cand_indexes:
        if len(masked_lms) >= num_to_predict:
          break
        if index in covered_indexes:
          continue
        covered_indexes.add(index)
    
        masked_token = None
        # 80% of the time, replace with [MASK]
        if rng.random() < 0.8:
          masked_token = "[MASK]"
        else:
          # 10% of the time, keep original
          if rng.random() < 0.5:
            masked_token = tokens[index]
          # 10% of the time, replace with random word
          else:
            masked_token = vocab_words[rng.randint(0, len(vocab_words) - 1)]
    
        output_tokens[index] = masked_token
    
        masked_lms.append(MaskedLmInstance(index=index, label=tokens[index]))
    
      masked_lms = sorted(masked_lms, key=lambda x: x.index)
    
      masked_lm_positions = []
      masked_lm_labels = []
      for p in masked_lms:
        masked_lm_positions.append(p.index)
        masked_lm_labels.append(p.label)
      # output_tokens, mask后的序列, masked_lm_positions,masked的位置
      # masked_lm_labels masked后的真实字
      return (output_tokens, masked_lm_positions, masked_lm_labels)

     选择字符用[MASK]进行替换,调整数据格式,返回。

     3.6截断序列长度

    # 将一对序列截断到最大序列长度 
    def truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_num_tokens, rng):
      """Truncates a pair of sequences to a maximum sequence length."""
      while True:
        total_length = len(tokens_a) + len(tokens_b)
        if total_length <= max_num_tokens:
          break
    
        trunc_tokens = tokens_a if len(tokens_a) > len(tokens_b) else tokens_b
        assert len(trunc_tokens) >= 1
    
        # We want to sometimes truncate from the front and sometimes from the
        # back to add more randomness and avoid biases.
        if rng.random() < 0.5:
          del trunc_tokens[0]
        else:
          trunc_tokens.pop()

    4 main()方法

    def main(_):
      tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
    
      tokenizer = tokenization.FullTokenizer(
          vocab_file=FLAGS.vocab_file, do_lower_case=FLAGS.do_lower_case)
    
      input_files = []  # 输入文件列表
      for input_pattern in FLAGS.input_file.split(","):
        input_files.extend(tf.gfile.Glob(input_pattern))
    
      tf.logging.info("*** Reading from input files ***")
      for input_file in input_files:
        tf.logging.info("  %s", input_file)
    
      rng = random.Random(FLAGS.random_seed)
      instances = create_training_instances(
          input_files, tokenizer, FLAGS.max_seq_length, FLAGS.dupe_factor,
          FLAGS.short_seq_prob, FLAGS.masked_lm_prob, FLAGS.max_predictions_per_seq,
          rng)
    
      output_files = FLAGS.output_file.split(",")
      tf.logging.info("*** Writing to output files ***")
      for output_file in output_files:
        tf.logging.info("  %s", output_file)
    
      write_instance_to_example_files(instances, tokenizer, FLAGS.max_seq_length,
                                      FLAGS.max_predictions_per_seq, output_files)

    加载输入数据,处理成制定格式,存入二进制输出文件中。

    主函数入口

    if __name__ == "__main__":
      flags.mark_flag_as_required("input_file")
      flags.mark_flag_as_required("output_file")
      flags.mark_flag_as_required("vocab_file")
      tf.app.run()

    定义必须的函数并运行。 

     

     

     

     

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