在Python中，文本相似度分析通常涉及到自然语言处理（NLP）和向量计算技术，如TF-IDF、余弦相似度或词嵌入（如Word2Vec、BERT）。这里我们以简单的余弦相似度为例，假设我们要比较两个字符串的相似度，并结合一些基础条件控制灯的状态。 首先，我们需要安装必要的库，如`sklearn` for TF-IDF和`nltk` for分词： ```bash pip install scikit-learn nltk ``` 然后编写一个基本的文本相似度检查函数以及控制灯状态的模拟： ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import string # 定义灯的状态 light_status = { 'off': [False, False], 'on_1': [True, False], 'on_2': [False, True] } # 学生信息 students = { '07': '这是学生的文本描述' } def check_similarity(text1, text2): vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text1, text2]) similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix) return similarity[0][1] > 0.5 # 0.5是一个阈值，可以根据实际需求调整 def simulate_light_control(text): if "发光二极管熄灭" in text: light_status['off'] = [True, True] elif "按下K1按钮" in text and "有两个发光二极管点亮" in text: light_status['on_1'], light_status['on_2'] = [True, False] # 假设只有第一个点亮 print("当前灯光状态：", {key: all(status) for key, status in light_status.items()}) if __name__ == "__main__": user_input = input("请输入用户输入的句子：") simulate_light_control(user_input) if student_id := students.get('07') and check_similarity(student_id, user_input): print("与学号07的学生文本相似度较高") else: print("与学号07的学生文本相似度较低") ``` 在这个例子中，当你运行程序并输入含有特定关键词的句子时，会触发相应的灯状态变化和相似度判断。注意这只是一个简化的演示，实际应用中可能需要连接到硬件设备进行实时控制。