python考试基础知识点大全（如何用Python一键搞定）

小君 2023-03-17 05:39:59 923

python考试基础知识点大全（如何用Python一键搞定）from collections import Counter #计数器 pass c = Counter(words) #list new_words return c.most_common(5000) #拿到出现次数最多的5000单词，返回从大到小的排序list[(and 1) ....] 数据库初始化Peewee模块：def _filter_words(self raw_words count=NUMBERS):#载入未处理的所有单词列表和默认count值 new_words = [] for word in raw_words:#找出非exclude 和长度大于1 的单词 -> new_words if word not in exclude_list and len(word) > 1: new_words.append(word) pass 计数：

python考试基础知识点大全（如何用Python一键搞定）(1)

作者 | 小詹责编 |胡巍巍

不会英语的程序员不是好程序员？笔者不敢乱立Flag ，但是我知道的是程序员就喜欢自己动手干些实事，比如今天教大家自己动手做个有意思的项目——从历年四级英语真题中获取词频最高的5000个词汇，并进行翻译！综合用到了爬虫、数据分析等知识，亲爱的读者们不来试试吗 ?

1.程序介绍

这是一个单词频率统计程序，基于Python3 ，我将往年真题按照词频排序得到了四级词库：总结出了5000个出现频率极高的单词。

自动批量收集文件中的英语单词txt (utf-8)；
统计排序保存到本地数据库voca.db；
翻译英文得到中文解释；
数据库文件提取得到CSV表格；

在结合到大量的往年CET-4真题库的情况下

本软件成为了考试必备词库；
希望大家都能轻松过四级。

2.工作流程

settings.py配置查询文档；
work.py自动分析数据保存至voca.db数据库文件；
translate.py自动打开数据库调用API翻译单词并保存到数据库里；
db2csv.py将数据库文件转换成csv表格文件；

python work.py；
python translate.py；
python db2csv.py。

3.具体实现

数据（Docx复杂的文档结构不好用，可以在Word里面以TXT方式保存）。

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读入文件拿到所有单词：

def _open_file(self filename):#打开文件，返回所有单词list with open(filename 'r' encoding='utf-8')as f: raw_words = f.read() low_words = raw_words.lower() words = re.findall('[a-z] ' low_words) #正则re找到所有单词 return words

剔除常用单词（is am are do……）：

def _filter_words(self raw_words count=NUMBERS):#载入未处理的所有单词列表和默认count值 new_words = [] for word in raw_words:#找出非exclude 和长度大于1 的单词 -> new_words if word not in exclude_list and len(word) > 1: new_words.append(word) pass

计数：

from collections import Counter #计数器 pass c = Counter(words) #list new_words return c.most_common(5000) #拿到出现次数最多的5000单词，返回从大到小的排序list[(and 1) ....]

数据库初始化Peewee模块：

from peewee import * db = SqliteDatabase('voca.db') class NewWord(Model): # 单词名 name = CharField() # 解释 explanation = TextField(default='') # 词频 frequency = IntegerField(default=0) # 音标 phonogram = CharField(default='') class Meta: database = db

加入单词到数据库：

def insert_data(self words_times): # 向数据库内插入数据 for word fre in words_times: word_ins = NewWord.create(name = word frequency = fre) #直接调用create book.is_analyzed = True book.save()

翻译：

#iciba翻译函数 def trans(self word): url = 'http://www.iciba.com/index.php?a=getWordMean&c=search&word=' word try: req = requests.get(url) req.raise_for_status() info = req.json() data = info['baesInfo']['symbols'][0] assert info['baesInfo']['symbols'][0] # 去除没有音标的单词 assert data['ph_am'] and data['ph_en'] # 去除没有词性的单词 assert data['parts'][0]['part'] except: return ('none' 'none') ph_en = '英 [' data['ph_en'] ']' ph_am = '美 [' data['ph_am'] ']' ex = '' for part in data['parts']: ex = part['part'] ';'.join(part['means']) ';' return ph_en ph_am ex #调用翻译函数，保存中文到数据库 for i in NewWord.select(): i.explanation = str(t.trans(i.name)[1]) i.save()

提取所有单词到CSV：

import csv #提取所有数据库内容生成迭代对象 yield ~ 好好看看如何使用 def extract() pass for word in NewWord.select(): for i in [word.name word.explanation word.frequency]: datas.append(i) yield datas #保存函数 def save(data): with open('words.csv' 'a ' errors='ignore' newline='')as f: csv_writer = csv.writer(f) csv_writer.writerow(data) #主程序 datas = extract() #yeild 迭代对象 while True: try: data = next(datas) except: break save(data) 4.收获成果啦

翻译过程：

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