我必须在 Python 中显式关闭文件吗？

本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念，并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语，我们首先需要定义Zipf定律。别担心，我会尽量简化说明。 Zipf定律 Zipf定律简单来说就是：在一个大型自然语言语料库中，最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍，是第三频繁词的三倍，是第四频繁词的四倍，以此类推。 让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库，您会注意到最频繁出现的词是“th

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法，例如find（），find_all（），select（）和get_text（），以用于数据提取，处理不同的HTML结构和错误以及替代方案（SEL）

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能，帮助我们快速理解数据整体特征，例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点，只需查看均值或方差等统计量，即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征，并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明，本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值，而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

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Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中，如果您读取配置文件，或者如果您响应 HTTP 请求，您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说，序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议？您想持久化或流式传输一些 Python 对象，并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是，在实际层面上，您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

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