搞笑python代碼分享（python搞怪代碼）

本文目錄一覽：

• 1、Python中的9個代碼小實例！
• 2、10個極簡python代碼，拿走即用
• 3、我用了100行Python代碼，實現了與女神尬聊微信（附代碼）

Python中的9個代碼小實例！

1、 串聯比較

2、串聯函數調用

3、複製列表

4、字典獲取元素值

5、 按值排序字典

6、 For Else

7、列錶轉換為逗號分隔的字元串

8、 合併字典

9、尋找列表中最大和最小元素的索引

若有不明白的地方，請移步Python視頻教程繼續學習！！

10個極簡python代碼，拿走即用

Hello，大家好，我是程序汪小成~

雖然python是一個易入門的語言，但是很多人依然還是會問到底怎麼樣學 Python 才最快，答案當然是實戰各種小項目， 只有自己去想與寫，才記得住規則 。本文寫的是 10 個極簡任務，初學者可以嘗試著自己實現；本文同樣也是 10段代碼，Python 開發者也可以看看是不是有沒想到的用法。

以下方法可以檢查給定列表是不是存在重複元素，它會使用 set() 函數來移除所有重複元素。

給定具體的大小，定義一個函數以按照這個大小切割列表。

這個方法可以將布爾型的值去掉，例如（False，None，0，「」），它使用 filter() 函數。

我們常用 For 循環來遍歷某個列表，同樣我們也能枚舉列表的索引與值。

如下代碼段可以將打包好的成對列表解開成兩組不同的元組。

該方法將通過遞歸的方式將列表的嵌套展開為單個列表。

該方法將返回第一個列表的元素，且不在第二個列表內。如果同時要反饋第二個列表獨有的元素，還需要加一句 set_b.difference(set_a)。

如下代碼塊可以用來計算執行特定代碼所花費的時間。

該演算法會打亂列表元素的順序，它主要會通過 Fisher-Yates 演算法對新列表進行排序：

不需要額外的操作就能交換兩個變數的值。

以上，是我簡單列舉的十個python極簡代碼，拿走即用，希望對你有所幫助！

我用了100行Python代碼，實現了與女神尬聊微信（附代碼）

朋友圈很多人都想學python，有一個很重要的原因是它非常適合入門。對於 人工智慧演算法 的開發，python有其他編程語言所沒有的獨特優勢， 代碼量少 ，開發者只需把精力集中在演算法研究上面。

本文介紹一個用python開發的，自動與美女尬聊的小軟體。以下都是滿滿的乾貨，是我工作之餘時寫的，經過不斷優化，現在分享給大家。那現在就讓我們抓緊時間開始吧！

準備：

編程工具IDE：pycharm

python版本： 3.6.0

首先新建一個py文件，命名為：ai_chat.py

PS： 以下五步的代碼直接複製到單個py文件裡面就可以直接運行。為了讓讀者方便寫代碼，我把代碼都貼出來了，但是排版存在問題，我又把在pycharm的代碼排版給截圖出來。

第一步： 引入關鍵包

簡單介紹一下上面幾個包的作用： pickle 包 是用來對數據序列化存文件、反序列化讀取文件，是人類不可讀的，但是計算機去讀取時速度超快。（就是用記事本打開是亂碼）。 而 json包 是一種文本序列化，是人類可讀的，方便你對其進行修改（記事本打開，可以看到裡面所有內容，而且都認識。） gensim 包 是自然語言處理的其中一個python包，簡單容易使用，是入門NLP演算法必用的一個python包。 jieba包 是用來分詞，對於演算法大咖來說效果一般般，但是它的速度非常快，適合入門使用。

以上這些包，不是關鍵，學習的時候，可以先跳過。等理解整個程序流程後，可以一個一個包有針對性地去看文檔。

第二步：靜態配置

這裡path指的是對話語料（訓練數據）存放的位置，model_path是模型存儲的路徑。

這裡是個人編程的習慣，我習慣把一些配置，例如：文件路徑、模型存放路徑、模型參數統一放在一個類中。當然，實際項目開發的時候，是用config 文件存放，不會直接寫在代碼里，這裡為了演示方便，就寫在一起，也方便運行。

第三步： 編寫一個類，實現導數據、模型訓練、對話預測一體化

首次運行的時候，會從靜態配置中讀取訓練數據的路徑，讀取數據，進行訓練，並把訓練好的模型存儲到指定的模型路徑。後續運行，是直接導入模型，就不用再次訓練了。

對於model類，我們一個一個來介紹。

initialize() 函數和 __init__() 函數 是對象初始化和實例化，其中包括基本參數的賦值、模型的導入、模型的訓練、模型的保存、最後返回用戶一個對象。

__train_model() 函數，對問題進行分詞，使用 gesim 實現詞袋模型，統計每個特徵的 tf-idf , 建立稀疏矩陣，進而建立索引。

__save_model() 函數 和 __load_model() 函數 是成對出現的，很多項目都會有這兩個函數，用於保存模型和導入模型。不同的是，本項目用的是文件存儲的方式，實際上線用的是資料庫

get_answer() 函數使用訓練好的模型，對問題進行分析，最終把預測的回答內容反饋給用戶。

第四步：寫三個工具類型的函數，作為讀寫文件。

其中，獲取對話材料，可以自主修改對話內容，作為機器的訓練的數據。我這裡只是給了幾個簡單的對話語料，實際上線的項目，需要大量的語料來訓練，這樣對話內容才飽滿。

這三個工具函數，相對比較簡單一些。其中 get_data() 函數，裡面的數據是我自己編的，大家可以根據自己的習慣，添加自己的對話數據，這樣最終訓練的模型，對話方式會更貼近自己的說話方式。

第五步： 調用模型，進行對話預測

主函數main()， 就是你整個程序運行的起點，它控制著所有步驟。

運行結果：

程序後台運行結果：

如果有疑問想獲取源碼（ 其實代碼都在上面 ），可以後台私信我，回復：python智能對話。 我把源碼發你。最後，感謝大家的閱讀，祝大家工作生活愉快！