(编辑：jimmy 日期: 2024/12/28 浏览：2)
现在我们就来讲讲关键字吧，准备好开始记笔记了吧，俗话说得好，好记性不如烂笔头，记好了喔，经常听大家提起关于Python中关键词有多少个？实际上Python中关键词目前有31个，想要具体查看以及观察个数的方式非常简单，下面就为大家详细介绍。
1、keyword模块进行输出查看
Help on module keyword: NAME keyword - Keywords (from "graminit.c") FILE /usr/lib64/python2.6/keyword.py DESCRIPTION This file is automatically generated; please don't muck it up! To update the symbols in this file, 'cd' to the top directory of the python source tree after building the interpreter and run: python Lib/keyword.py FUNCTIONS iskeyword = __contains__(...) x.__contains__(y) y in x. DATA __all__ = ['iskeyword', 'kwlist'] kwlist = ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', ...
2、得到python关键字列表
> keyword.kwlist ['and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'exec', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'not', 'or', 'pass', 'print', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
3、判断字符串是否含关键字
> keyword.iskeyword('and')
True
>
> keyword.iskeyword('has')
False
Python关键字知识点扩展：
TF-IDF
TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
TF-IDF的概念
TF-IDF有两部分，词频和逆文档频率。首先介绍词频，这个词很直观，词频表示每个词在文档或数据集中出现的频率。等式如下：
TF(t)=词t在一篇文档中出现的次数/这篇文档的总词数
第二部分——逆文档频率实际上告诉了我们一个单词对文档的重要性。这是因为当计算TF的时候，我们对每个词赋予了同等的重要性，它出现得越多，它的TF就越高，如果它出现了100次，也许相比其他出现更少的词，它并不携带那么多信息，因此我们需要赋予它们权重，决定每个词的重要性。使用下面的等式得到IDF：
IDF(t)=(log10文档的篇数/包含词t文档的篇数)
那么，计算TF-IDF的方法如下：
TF * IDF=(词t在一篇文档中出现的次数/这篇文档的总词数)* log10(文档的篇数/包含词t文档的篇数)