递归错误：最大递归深度超过

from __future__ import print_function 
import os, codecs, nltk.stem 

english_stemmer = nltk.stem.SnowballStemmer('english') 
for root, dirs, files in os.walk("/Users/Documents/corpus/source-document/test1"): 
     for file in files: 
      if file.endswith(".txt"): 
       posts = codecs.open(os.path.join(root,file),"r", "utf-8-sig") 
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 
class StemmedCountVectorizer(CountVectorizer): 
    def build_analyzer(self): 
     analyzer = super(StemmedCountVectorizer, self.build_analyzer()) 
     return lambda doc: (english_stemmer.stem(w) for w in analyzer(doc)) 

vectorizer = StemmedCountVectorizer(min_df = 1, stop_words = 'english') 
X_train = vectorizer.fit_transform(posts) 
num_samples, num_features = X_train.shape 
print("#samples: %d, #features: %d" % (num_samples, num_features))  #samples: 5, #features: 25 
print(vectorizer.get_feature_names())

当我包含在它抛出以下错误的目录中的所有文本文件，运行上面的代码： RecursionError：最大递归深度超出。递归错误：最大递归深度超过

我试图用sys.setrecursionlimit来解决问题，但都是徒劳的。当我提供像20000这样的大值时，发生内核崩溃错误。

来源

2016-08-04 An student

尝试用'超（StemmedCountVectorizer，个体经营）.build_analyzer（）' –

由于更换'超（StemmedCountVectorizer，self.build_analyzer（））'..这对我的作品 –

什么是开点像那样的文件？如果有不止一个，你最终打开他们所有的人，只有最后一个打开工作。将该函数作为打开文件的返回函数或添加一些中断，或者如果您想要处理多个文件，将它们添加到列表中或直接打开该文件（如果知道它在哪里） – Copperfield

你的错误是在analyzer = super(StemmedCountVectorizer, self.build_analyzer())这里你在超级调用之前调用函数build_analyzer，这会导致无限递归循环。更改它analyzer = super(StemmedCountVectorizer, self).build_analyzer()

来源

2016-08-04 13:11:12 Copperfield

递归错误：最大递归深度超过

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