运行python类时出现NameError问题

Question

这是一个包含两个函数的类，尝试使用类内的函数返回NameError消息。我调用了postprocess函数上的tokenize函数，代码行如下所示自我数据['review\u text'].progress\u map（tokenize）”但是它返回了一个名称错误消息。你知道吗

class preprocess(): 
    df = data
    def tokenize(tweet):
        try:

            token = unicodedata.normalize("NFKD", 
            tweet).encode("ascii", 
            "ignore").decode("utf8")  # converts 'ueber' to 'uber'
            token = re.sub('\ |\?|\.|\!|\/|\;|\:|\<|\>|\+|\$|\*|\)|\
            (|\&|\=|\%|\-|\'|\"|\%{', ' ', token)# Lets pass only 
            meaningful characters 
            if '\n\n' in token:# remove header
            token = token[token.index('\n\n'):]

            token = re.sub(r'([^a-zA-Z0-9 \-\_%])', '', tweet)# Lets 
            pass 
            only meaningful characters
            token = re.sub(r'((\.\s*){2,})', '', token)# removes 
            multiple 
            dots with optional whitespaces in between
            token = re.sub(r'(\s{2,})', ' ', token) # Removes multiple 
            whitespaces
            token = token.lower()# lower cases everything
            #token = re.sub(r'(?<=\s)[\w?!%,.;:\/]{1,3}(?=\s|\Z)', '', 
            token)# removes tokens shorter than minLen
            token = re.sub(r'\b(?!(\D\S*|[12][0-9]{3})\b)\S+\b', '', 
            token) # removes all digits except digits that represent 
            years
            token = re.sub(r'<.*?>', '', token)# remove html
            token = re.sub(r'[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-
            9-.]+', '', token)# remove email addresses
            token = re.sub(r'["\']', '', token )# remove quotes
            token = token.replace('\n', ' ')# replace newlines

            tokens = tokenizer.tokenize(token)


            return tokens
        except:
            return 'NC'


def postprocess(self):
    self.data = self.df.head(58)
    self.data['tokens'] = 
    self.data['review_text'].progress_map(tokenize)  ## progress_map 
    is a variant of the map function plus a progress bar. Handy to 
    monitor DataFrame creations.
    self.data = self.data[self.data.tokens != 'NC']
    self.data.reset_index(inplace=True)
    self.data.drop('index', inplace=True, axis=1)

    self.data.drop(['review_text'],inplace=True, axis=1)
    return self.data

我这样调用函数 hei=预处理（） 数据=后置处理（）

错误消息：

NameError                                 Traceback (most recent call 
last)
<ipython-input-48-0806f2cc8d73> in <module>()
      1 hei = preprocess()
----> 2 data=hei.postprocess()
      3 

<ipython-input-47-57d07abbfeec> in postprocess(self)
     30     def postprocess(self):
     31         self.data = self.df.head(58)
---> 32         self.data['tokens'] = 
self.data['review_text'].progress_map(tokenize)  ## progress_map is a 
variant of the map function plus a progress bar. Handy to monitor 
DataFrame creations.
     33         self.data = self.data[self.data.tokens != 'NC']
     34         self.data.reset_index(inplace=True)

NameError:未定义名称“tokenize”

Answer 1

我不太清楚你是在哪里遇到错误的（你没有发现），但我认为是在这里：

train_vecs_w2v = np.concatenate([buildWordVector(z, n_dim) for z in tqdm(map(lambda x: x.words, x_train))])

你在那里这样调用buildWordVector-这似乎是问题所在，因为函数buildWordVector是在类中，应该这样调用：

classinstance=wordvector()
classinstance.buildWordVector(args)

你应该试试。希望我能帮忙（如果还有疑问，请评论）

示例（没有完整代码）：

c=wordvector()
train_vecs_w2v = np.concentrate([c.buildWordVector(z, n_dim) for z in tqdm(map(lambda x: x.words, x_train))])

编辑： 你说你需要帮助从一个类的另一个函数运行一个类的函数。假设你有这样一节课：

class testClass():
    def spam(self):
        print('eggs')

假设您想在调用spam（）的类中创建一个函数foo（）。您必须确保在定义spam（）时，它（以及调用它的函数）具有神奇的自变量（spam（self））。然后，从另一个函数调用它，您所要做的就是自我垃圾邮件（），它将被调用。这就是我要说的：

class testClass():
    def spam(self):
        print('eggs')

    def foo(self):
        self.spam()

另外，参数：

class testClass():
    def spam(self,text):
        print(text)

    def foo(self):
        self.spam('eggs')

所以，你就是这样做的。但是，由于这个神奇的自变量，您必须以不同的方式调用类中的函数—首先生成testClass（）的实例。如何操作：

假设你已经完成了上面的课程。首先，创建类的实例。你知道吗

testClassInstance = testClass()

然后使用testClassInstance调用函数，如下所示：

testClassInstance.foo()

result: eggs

所以这就是你要做的，希望你能理解。如果仍有疑问，请发表评论。你知道吗