求大lao的解释一下过程

S = 'Pame'
for i in range(len(S)):
print(S[-i],end="")

解释什么？逆序输出？

上面贴出来打代码，大致意思是，以切片的形式打印出字符串索引为：0，-1，-2，-3 位置处的字符，它们依次对应字符：'P'，'e'，'m'，'a'，所以上面的代码就会打印出：Pema 这几个字符， S[index] 可以取出字符串S中对应索引位置处的字符;

如果要实现逆序打印，把for循环内的print打印语句修改下，把i变为i+1即可，以对应逆序打印各字符时它们位置的负索引。

测试代码如下：

参考链接：

S = 'Pame'   #  把字符串'Pame'赋值给变量S
 #   遍历 0到len(S)-1 (字符串长度减1)之间的每个数，即0,1,2，3
for i in range(len(S)):
    
    #print("\ni=",i)
    # https://blog.csdn.net/Zombie_QP/article/details/125063501
    
    # 使用切片的形式打印字符串中索引为-0（即0），-1，-2，-3的字符
    
    # 索引0对应 'P'，索引-1对应'e'，索引-2对应'm'，索引-3对应'a'
    
    # 所以在循环内，下面这行代码会打印出 "Pema"
     print(S[-i],end="")
    
    # 如果要逆序打印，i后面加个1即可
    #  print(S[-(i+1)],end="")

• 这篇文章：解决焦虑，避免下一个理想主义者陨落 也许能够解决你的问题，你可以看下
• 除此之外, 这篇博客: 稀疏数据和嵌入简介中的 构建输入管道 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 首先，我们来配置输入管道，以将数据导入 TensorFlow 模型中。我们可以使用以下函数来解析训练数据和测试数据（格式为 TFRecord），然后返回一个由特征和相应标签组成的字典。

  def _parse_function(record):
    """Extracts features and labels.
    
    Args:
      record: File path to a TFRecord file    
    Returns:
      A `tuple` `(labels, features)`:
        features: A dict of tensors representing the features
        labels: A tensor with the corresponding labels.
    """
    features = {
      "terms": tf.VarLenFeature(dtype=tf.string), # terms are strings of varying lengths
      "labels": tf.FixedLenFeature(shape=[1], dtype=tf.float32) # labels are 0 or 1
    }
    
    parsed_features = tf.parse_single_example(record, features)
    
    terms = parsed_features['terms'].values
    labels = parsed_features['labels']
  
    return  {'terms':terms}, labels
  

  为了确认函数是否能正常运行，我们为训练数据构建一个 TFRecordDataset，并使用上述函数将数据映射到特征和标签。

  # Create the Dataset object.
  ds = tf.data.TFRecordDataset(train_path)
  # Map features and labels with the parse function.
  ds = ds.map(_parse_function)
  
  ds
  

  

  运行以下单元，以从训练数据集中获取第一个样本。

  n = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
  sess = tf.Session()
  sess.run(n)
  

  

  现在，我们构建一个正式的输入函数，可以将其传递给 TensorFlow Estimator 对象的 train() 方法。

  # Create an input_fn that parses the tf.Examples from the given files,
  # and split them into features and targets.
  def _input_fn(input_filenames, num_epochs=None, shuffle=True):
    
    # Same code as above; create a dataset and map features and labels.
    ds = tf.data.TFRecordDataset(input_filenames)
    ds = ds.map(_parse_function)
  
    if shuffle:
      ds = ds.shuffle(10000)
  
    # Our feature data is variable-length, so we pad and batch
    # each field of the dataset structure to whatever size is necessary.     
    ds = ds.padded_batch(25, ds.output_shapes)
    
    ds = ds.repeat(num_epochs)
  
    
    # Return the next batch of data.
    features, labels = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
    return features, labels