既然加了nltk的tag，大概是想问怎么调nltk的api吧 {代码...}

{代码...}

{代码...}

听上去你貌似想做一个filter {代码...} 这里我用的条件是A列的值小于5。 而且那个编码错误貌似是你其他code的问题...

{代码...}

因为是生成器（generator）reader里面的东西只会读一次，读过后就删掉，是为了内存考虑。 {代码...}

{代码...} 这样？ 修改： {代码...} 你想实现的东西在上面了，不过复杂度奇高... 真的追求复杂度低的话，楼下的答案其实是正解。你有一个误区就是Python list的Access是O(n) 复杂度。但实际上常数复杂度。 [链接]

python 有全局解释锁（GIL），出现这现象是应该的。如果希望同时执行，需要用多进程模块（multiprocess）

ssl模块缺失 标准库缺失的话...如果是debian系 {代码...} 其实想问一句，你pip安装其他东西有问题吗

优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等...

本部分主要介绍所谓的Test Double的概念，并且对其中容易被混用的Mocks与Stubs的概念进行一个阐述。在初期接触到的时候，很多人会把Mock对象与另一个单元测试中经常用到的Stub对象搞混掉。为了方便更好地理解，这里把所有的所谓的Test Double的概念进行一个说明。我...

把<p>里面的内容整个提取出string来后用re提取。 {代码...}

{代码...} 搬运自：[链接]

边插入边排序： {代码...} 先插入后排序： {代码...} 所以从算法角度的话是一样的。 不过边插入边排序的话一般肯定不会傻傻的单纯用一个普通链表。如果考虑构建一个堆之类的数据结构，构建的复杂度是有可能到O(n)的

大概率是因为GBK编码和UTF-8编码的问题

更新：因为你的snapsack函数在i的时候会去令i位的m等于0或者等于1.然后去算i-1的时候的snapsack（）。最后到了base case（也就是i==0的时候），打印出整个m数组。因为你用m表示的话，m等于0或者1.因此这个递归可以得出所有结果。

你在root下，没必要sudo。而且root下挺危险的，看你也不熟Linux。建议建一个在superuser group里的用户，到那个用户里用sudo执行命令。

应该是安装到不对的Python上了。一个比较粗暴但是不确定是否可行的方法：这句 {代码...} 放到jupyter notebook里执行。Mac、Linux下的ipython可以直接执行bash。但是win下面我不清楚是否可行。 另一个办法是你在shell里面 {代码...} 看是否是同一个。 想看你jupyter...

Python Unittest Unit test python 有个模块叫做 unittes，是Junit的Python实现，一个常用的单元测试框架。 文件结构 我一般是把UnitTest目录和src目录平行放置。下面是Python官方文档给出的例子： {代码...} 如果要运行unittest，只需要加上 {代码...} 然后直接运行...

jupyter notebook 的话你加一行 {代码...} 比较合适你用notebook 的时候做可视化