Discussion :

[s2a07]

Bonjour je suis bloqué svp j'ai ce bug que je n'arrive pas à résoudre

cannot use a string pattern on a bytes-like object

merci d'avance

[jurassic pork]

Hello,
pourrais-tu préciser :
1 - Version de Ntlk.
2 - version de python utilisée.
3 - Code où il y a le message d'erreur avec la ligne incriminée.
4 - Les données ou chaînes en entrée avec lesquelles cela plante.

Ami calmant, J.P

[wiztricks]

Salut,

j'ai ce bug que je n'arrive pas a resoudre cannot use a string pattern on a bytes-like object

Je dirais que ça ressemble à:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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>>> import re
>>> re.search('a', b'aaa')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\py_env\py_39\lib\re.py", line 201, in search
    return _compile(pattern, flags).search(string)
TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object
>>>

et si ce n'est pas le cas, vous voyez que Python sort plein d'informations pour remonter à la cause de l'erreur.

- W

[s2a07]

merci beaucoup
version de python 3.9
The nltk version is 3.4.5
donnée rockyou

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import nltk
nltk.download('punkt')
 
 
 
import pandas as pd
import numpy as np
 
 
# Program to measure the similarity between 
# two sentences using cosine similarity.
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
data = pd.read_csv("C:/email-password-recovery-code.csv", sep=';') 
print(data) 
# X = input("Enter first string: ").lower()
# Y = input("Enter second string: ").lower()
 
 
 
#a =[['290729','79076','76789','59462','49952','33291','21725','20901','20553','16648'],['12345','123456789','password','iloveyou' 'princess','1234567','rockyou','12345678','abc123']] 
 
 
x = np.array(['290729','79076','76789','59462','49952','33291','21725','20901','20553','16648'])
 
y = np.array(['12345','123456789','password','iloveyou' 'princess','1234567','rockyou','12345678','abc123'])
# tokenization
X_list = word_tokenize(x) 
 
Y_list = word_tokenize(y)
 
# sw contains the list of stopwords
sw = stopwords.words('english') 
l1 =[];l2 =[]
 
# remove stop words from the string
X_set = {w for w in X_list if not w in sw} 
Y_set = {w for w in Y_list if not w in sw}
 
# form a set containing keywords of both strings 
rvector = X_set.union(Y_set) 
for w in rvector:
    if w in X_set: l1.append(1) # create a vector
    else: l1.append(0)
    if w in Y_set: l2.append(1)
    else: l2.append(0)
c = 0
 
# cosine formula 
for i in range(len(rvector)):
        c+= l1[i]*l2[i]
cosine = c / float((sum(l1)*sum(l2))**0.5)
print("similarity: ", cosine)