怎么在python中查看關鍵字

怎么在python中查看關鍵字？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

1、keyword模塊進行輸出查看

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關鍵字列表

>>> 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、判斷字符串是否含關鍵字

>>> keyword.iskeyword('and')
True
>>> 
>>> keyword.iskeyword('has')
False

Python關鍵字知識點擴展：

TF-IDF

TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指詞頻-逆文檔頻率，它屬于數值統計的范疇。使用TF-IDF，我們能夠學習一個詞對于數據集中的一個文檔的重要性。

TF-IDF的概念

TF-IDF有兩部分，詞頻和逆文檔頻率。首先介紹詞頻，這個詞很直觀，詞頻表示每個詞在文檔或數據集中出現的頻率。等式如下：

TF(t)=詞t在一篇文檔中出現的次數/這篇文檔的總詞數

第二部分——逆文檔頻率實際上告訴了我們一個單詞對文檔的重要性。這是因為當計算TF的時候，我們對每個詞賦予了同等的重要性，它出現得越多，它的TF就越高，如果它出現了100次，也許相比其他出現更少的詞，它并不攜帶那么多信息，因此我們需要賦予它們權重，決定每個詞的重要性。使用下面的等式得到IDF：

IDF(t)=(log10文檔的篇數/包含詞t文檔的篇數)

那么，計算TF-IDF的方法如下：

TF * IDF=(詞t在一篇文檔中出現的次數/這篇文檔的總詞數)* log10(文檔的篇數/包含詞t文檔的篇數)

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