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Question

我正在使用此代码生成随机文本：

from collections import defaultdict, Counter
from itertools import ifilter
from random import choice, randrange

def pairwise(iterable):
    it = iter(iterable)
    last = next(it)
    for curr in it:
        yield last, curr
        last = curr

valid = set('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ')
def valid_pair((last, curr)):
    return last in valid and curr in valid

def make_markov(text):
    markov = defaultdict(Counter)
    lowercased = (c.lower() for c in text)
    for p, q in ifilter(valid_pair, pairwise(lowercased)):
        markov[p][q] += 1
    return markov

def genrandom(model, n):
    curr = choice(list(model))
    for i in xrange(n):
        yield curr
        if curr not in model:   # handle case where there is no known successor
            curr = choice(list(model)) #i.e. letter appears for first time at end of text
        d = model[curr]
        target = randrange(sum(d.values()))
        cumulative = 0
        for curr, cnt in d.items():
            cumulative += cnt
            if cumulative > target:
                break

model = make_markov(**'the fox jumped over the fence'**)
print ''.join(genrandom(model, 280))

但是，我想使用txt文件作为输入而不是'狐狸跳过栅栏' 我一直在尝试：

text=open('moby.txt','r+').read()

然后：

model = make_markov(text)

但似乎我有些不对劲，我不知道如何处理这个问题。

Answer 1

打开文件，读入，使用它。我会使用with语句来保证文件在之后关闭。

with open(my_file, 'r') as f:
    text = f.read()
model = make_markov(text)

对于快速而脏的代码，您可以一次完成所有操作。

model = make_markov(open(my_file, 'r').read())

Answer 2

您的参数text应该是Moby Dick的全部内容，以字符串形式传入？尝试传递文本文件的位置并将其用作句柄，以便从read()

生成字符串

Def makemarcov(fileloc):
    with open(fileloc, 'r') as f:
        text = f.read()
    #proceed...

我在手机上，否则ID还在open()条款中包含try语句。

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with关键字（如果我没记错），使用幕后的yield语句，使用生成器打开文件。它使用较少的资源来读取大文件。

Answer 3

我尝试过它有效......

Aux = open("c:/Codes/A.txt",'r')
mystring = []
for i in Aux:
    mystring += i 

model = make_markov(mystring)

输出不是“那个”清楚;-)

（你读过乔姆斯基关于马尔可夫语法的文章吗？）

但可能你并没有真正处理没有已知继任者的情况！

导入.txt文件并在markov模型中使用

3 个答案:

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