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问如何降低Python3的认知复杂度
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Stack Overflow用户

提问于 2019-11-22 13:17:09

回答 1查看 180关注 0票数 0

关于这段代码，我有一个问题：

doc = nlp(text)
words = nlp(text).ents[0]
for entity in doc.ents:
   self.entity_list = [entity]

left = [
{'Left': str(words[entity.start - 1])} if words[entity.start - 1] and not words[entity.start - 1].is_punct and not
words[entity.start - 1].is_space
else
{'Left': str(words[entity.start - 2])} if words[entity.start - 2] and not words[entity.start - 2].is_punct and not
words[entity.start - 2].is_space
else
{'Left': str(words[entity.start - 3])} for entity in nlp(text).ents]

entities = [{'Entity': str(entity)} for entity in doc.ents]

right = [
{'Right': str(words[entity.end])} if (entity.end < self.entity_list[-1].end) and not words[
    entity.end].is_punct and not words[entity.end].is_space
else
{'Right': str(words[entity.end + 1])} if (entity.end + 1 < self.entity_list[-1].end) and not words[
    entity.end + 1].is_punct and not words[entity.end + 1].is_space
else
{'Right': str(words[entity.end + 2])} if (entity.end + 2 < self.entity_list[-1].end) and not words[
    entity.end + 2].is_punct and not words[entity.end + 2].is_space
else
{'Right': 'null'}
for entity in nlp(text).ents]

几天前，我提出了一个解决方案，涉及到获取带有SpaCy in Python3的实体的侧词。

我找到了解决办法，用答案更新了我的问题。然而，它看起来非常复杂和丑陋。

我的问题是：

如何降低这里的认知复杂性以获得更清晰、更易读的代码？

也许用迭代器？或者Python3必须更好地控制这种结构？

如果有人对此有解决办法或建议，我将不胜感激。

python-3.x

spacy

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-11-22 15:07:41

您应该将索引的计算移到专用函数上，并进行迭代，而不是手动列出

def get_left_index(entity, words):
    for i in range(1, 3):
        if (
            words[entity.start - i]
            and not words[entity.start - i].is_punct
            and not words[entity.start - i].is_space
        ):
            return entity.start - i
    return entity.start - (i + 1)


def get_right_index(entity, entity_list, words):
    for i in range(3):
        if (
            (entity.end + i < entity_list[-1].end)
            and not words[entity.end + i].is_punct
            and not words[entity.end + i].is_space
        ):
            return entity.end + i


left = [
    {"Left": str(words[get_left_index(entity, words)])} for entity in nlp(text).ents
]

entities = [{"Entity": str(entity)} for entity in doc.ents]

right = [
    {"Right": str(words[get_right_index(entity, self.entity_list, words)])}
    if get_right_index(entity, self.entity_list, words) is not None
    else {"Right": "null"}
    for entity in nlp(text).ents
]

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/58995066

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