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我拿 12 年 36 套四级真题做了什么 ?
天凉了,四级还会远吗?今天的推送是之前在小詹公众号的一篇文章,阅读完以后感叹网友真的无所不能,昨天晚上把程序跑了一遍没什么问题,今天就把这个有意思的项目分享给大家。
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
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
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)
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)
收获成果啦
翻译过程
出现次数最多的简单词
出现次数较少,值得一背的词
上述完整代码和获取到的统计结果(5000个高频词)可以加小编微信来获取。