インポート.txtファイルや使用マルコフモデルで

Question

私はランダムなテキストを生成するためにこのコードを使用しています：しかし、私はキツネがフェンスを飛び越えた代わりに」の入力として、txtファイルを使用したい

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)) 

を「 は私がしようとしている：

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

、その後：

model = make_markov(text) 

しかし、それは思えます私は何かが間違っている、私はどのようにこれを処理するか分からない。

Answer 1

パラメータtextは、Moby Dickの全内容を文字列として渡すことになっていますか？そうでない場合は、IDもtry句内open()文を含め、テキストファイルの場所を渡して試してみて、自分の携帯電話にread()

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

イムから、あなたの文字列を生成するためのハンドルとして使用することができます。

EDIT

withキーワード（Imが間違っていない場合）、発電機を使用してファイルを開く、舞台裏yieldステートメントを使用しています。大量のファイルを読み込むために使用するリソースが少なくなります。

Answer 2

出力が;-)

クリア（あなたがマルコフ文法についてチョムスキーを読むことがありますか？） "という"

しかし、おそらくではありません

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

model = make_markov(mystring) 

...私が試したし、それが働きました後継者がいない場合は本当に扱われていません！

Answer 3

ファイルを開いて読み込んで使用します。私はwithステートメントを使用して、ファイルが後で閉じられることを保証します。

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

すばやく汚れたコードでは、すべてを一度に実行できます。

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