python3 笔记16.构建函数def

第16课:把爬虫代码写入 def 函数中 这里写目录标题分析代码总结 分析代码 我们需要把我们写的代码写入函数中,我们就需要先分析py文件中,那些代码一共分为几个功能部分。 还需要了解,那些代码,是需要放在全局模式,那些代码放在def 的局部模式。 import requests import json headser = { 'cookie':'************', 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHT 阅读详情
# 构建函数用def 关键字。
# 构建函数有四种形式:
# 1. 不传递任何参数
# 2. 传递固定个数参数
# 3. 缺省参数,默认参数,当不传入缺省参数的对应新参数时按照默认进行输出
# 4. 不定个数参数,就是在对应参数前加*
#例1:不传递任何参数
def info():  #构建函数以def开头,info为函数名
    print('my name is Tom') #构建函数的对应
info() #调用函数内的方法
#例2:不传递任何参数
def info1(name,age): #传入两个固定参数
    print('my name is:%s,my age is:%d'%(name,age))
info1('Tom',27)
# 例3:默认参数,注:默认参数只能放在非默认参数之后。
def info2(name,age=27,kg=90): #传入的age和kg参数都有默认的参数
    print('My name is ',name,'my age is',age,'my kg is',kg)
info2('Tom',29)
# 例4:不定传参需要在参数前*
def info3(*num): #可以传入不定个数字
    for i in num: #遍历num的值进行输出
        print('number is %d' %i)
info3(1,2,3,4)

 

BERT + BiLSTM-CRF 处理流程 BERT是一个基于 Transformer 的预训练语言模型。与传统的语言模型不同,BERT 是双向的,即它同时利用上下文信息进行词表示学习。BERT 在大规模语料库上进行预训练,可以捕捉到深层次的语言知识和上下文关系,生成非常丰富的词向量表示。在序列标注任务中,BERT 被用作输入文本的编码器,将每个词映射为上下文相关的词嵌入(embeddings)。 阅读详情

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药药君
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