小编adr*_*rin的帖子

我有一个脚本,它解析了一些参数,并且有一些昂贵的导入,但只有当用户提供有效的输入参数时才需要这些导入,否则程序退出.此外,当用户说python script.py --help,根本不需要执行那些昂贵的进口.

我能想到这样一个剧本:

import argparse

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--argument', type=str)
    args = parser.parse_args()
    return args

if __name__ == "__main__":
    args = parse_args()

import gensim # expensive import
import blahblahblah

def the_rest_of_the_code(args):
    pass

if __name__ == "__main__":
    the_rest_of_the_code(args)

这样做可以,但对我来说看起来并不优雅.对这项任务有更好的建议吗？

编辑:导入真的很贵:

$ time python -c "import gensim"
Using TensorFlow backend.

real    0m12.257s
user    0m10.756s
sys 0m0.348s

在某些降价文档中，他们说换行符是换行，而两个换行符则解释为新段落。

但是在Octopress中，一个换行符什么都不做，而两个换行符则组成一个新段落。如何在标记行减价中只包含一个换行符而不是一个段落？

例如，如果我开始一个项目符号，并且前面只有一个换行符，它将无法正确解释它，并且生成的输出是没有项目符号的连续文本。所以目前我必须拥有：

sample text

* b1
* b2

代替：

sample text
* b1
* b2

后者是我想要的，而不是前者。但是，后者将无法正确解释，或者至少无法按照我的期望进行解释。我想要的输出如下所示：

sample text
* b1
* b2

但是我得到的是：

sample text * b1 * b2

我是否需要更改octopress设置中的某些内容？

我不是一个[计算]语言学家,所以请原谅我在这个主题中的晚餐假设.

根据维基百科,lemmatisation定义为:

语言学中的Lemmatisation(或词形还原)是将单词的不同变形形式组合在一起的过程,以便将它们作为单个项目进行分析.

现在我的问题是,集合{am,is,是}的任何成员的lemmatised版本应该是"be"吗？如果没有,为什么不呢？

第二个问题:我如何在R或python中获得它？我已经尝试了像这个链接的方法,但是没有它们给出"被"给出"是".我想至少为了对文本文档进行分类,这是有道理的.

我也不能在这里使用任何给定的演示.

我在做什么/假设错了？

如前所述在这里，我知道，coef0在使用polynomial和sigmoid内核功能SVM。但是这个系数的确切影响是什么？