Python Пет-проект

Путь к мастерству: создаём приложение-словарь на Python

Хотите стать мастером в Python? Тогда изучайте язык на практике. В этом материале рассказываем, как создать словарь на Python.

Интернет, с одной стороны, открывает доступ к большому объёму информации, но с другой, тормозит развитие. Согласитесь, изучая что-то новое, допустим, язык программирования Python, поиск ценных ресурсов занимает много сил и времени.

Из-за этого новички часто сдаются, переходят к чему-то более простому. Прежде чем мы пойдём дальше, нужно понять, что это не очередная статья из разряда «Как научиться программированию на Python с нуля», а нечто более ценное. За этим материалом последует ещё несколько, в каждом из которых мы покажем, как создаются Python-приложения, параллельно разбираясь с полезными для разработки и анализа данных навыками и инструментами.

Первое приложение, которое мы сделаем − интерактивный словарь на Python. Кажется, что это просто, но не заблуждайтесь.

Что будет делать наш словарь на Python? Его задача состоит в том, чтобы выводить на экран определение слова, которое задаст пользователь. В дополнение к этому, если пользователь сделает опечатку при вводе слова, программа предложит наиболее близкое слово, как обычно делает Google − «Вы имели в виду это вместо этого?». Ну а если у слова будет несколько определений, то программа выдаст все. Уже не так просто, правда?

Важно! Помимо изучения процесса создания приложения, обратите особое внимание на структуру кода.

Шаг №1 − Данные

Чтобы понимать принцип работы словаря, нужно определить, какие данные он будет использовать для выполнения действий − они представлены в формате JSON. Если вы уже знаете, что такое JSON, не бойтесь пропустить следующие несколько строк. Если же вы впервые услышали это слово или не уверены в своих знаниях, сейчас всё быстро объясним. Рекомендуем взглянуть вот на эти данные, потом мы их и будем использовать − раз и два.

Интересный факт: Каждую секунду генерируется примерно 2 500 000 000 000 000 000 байт данных

JSON, или JavaScript Object Notation, − это формат обмена данными, удобный как компьютерам, так и людям. Обычно он состоит из двух вещей − key и value. Представим, что key − это заброшенная территория, некто вынес постановление о том, что его нельзя использовать для строительства, например, вот это постановление примем за value. Если хотите вникнуть более серьёзно, посмотрите этот материал.

"заброшенный промышленный участок": ["Площадка не может быть использована для строительства".]

Теперь перейдём к коду. Сначала мы импортируем библиотеку JSON, а затем используем метод загрузки этой библиотеки для работы с нашими данными в формате .json. Важно понимать, что мы загружаем данные из .json формата, но храниться они будут в переменной "data" в виде dict — словаря Python. Если вы незнакомы с dict, можете представить их как хранилище данных.

import json

data = json.load(open("data.json"))

def retrive_definition(word):
    return data[word]

word_user = input("Enter a word: ")

print(retrive_definition(word_user))

Как только данные будут загружены, создадим функцию, которая будет принимать слово и искать определение этого слова в данных. Достаточно просто.

Шаг №2 − Проверка на существование слова

Использование оператора if-else поможет вам проверить существует слово или нет. Если слово отсутствует в данных, просто сообщите об этом пользователю − в нашем случае, будет напечатано «Такого слова не существует, пожалуйста, проверьте, не ошиблись ли вы при вводе».

import json

data = json.load(open("dictionary.json"))

def retrive_definition(word):
    if word in data:
        return data[word]
    else:
        return ("The word doesn't exist, please double check it.")

word_user = input("Enter a word: ")

print(retrive_definition(word_user))

Шаг №3 - Учёт регистра

Каждый пользователь пишет по-своему. Одни пишут только строчными, другие используют ещё и заглавные. Для нас важно сделать так, чтобы результат для всех был одинаковым. Например, результаты по запросам «Rain» и «rain» будут идентичны. Чтобы сделать это, мы собираемся преобразовать слово, введенное пользователем, в строчную запись буквы, потому что наши данные имеют одинаковый формат. Сделать это можно с помощью метода lower() в Python.

Ситуация №1: Чтобы убедиться, что программа возвращает определение слов, начинающихся с заглавной буквы (например, Дели, Техас), мы также проверим наличие заглавных букв в условии else-if.

Ситуация №2: Чтобы убедиться, что программа возвращает определение аббревиатур (например, США, НАТО), мы также проверим прописные буквы.

import json

data = json.load(open("dictionary.json"))

def retrive_definition(word):
    word = word.lower()

    if word in data:
        return data[word]
    elif word.title() in data:
        return data[word.title()]
    elif word.upper() in data:
        return data[word.upper()]

word_user = input("Enter a word: ")

print(retrive_definition(word_user))

Теперь словарь на Python может выполнять свою основную функцию − выдавать определение. Идём дальше, поможем пользователю найти слово, если он допустил ошибку при вводе.

Шаг №4 − Поиск близкого слова

Теперь, если пользователь сделал опечатку при вводе слова, вы можете предложить наиболее близкое слово и спросить, имел ли он его в виду. Мы можем сделать это с помощью библиотеки Python difflib. Для этого существует два метода, объясним, как работают оба, а чем пользоваться, выбирайте сами.

Метод 1 − Соответствие последовательности

Сначала мы импортируем библиотеку и извлекаем из нее метод. Функция SequenceMatcher() принимает всего 3 параметра. Первый − junk, что означает, что если в слове есть пробелы или пустые строки, в нашем случае это не так. Второй и третий параметры − это слова, между которыми вы хотите найти сходство. А последний метод выдаст вероятность того, что слово подобрано правильно.

import json

import difflib
from difflib import SequenceMatcher

data = json.load(open("dictionary.json"))

value = SequenceMatcher(None, "rainn", "rain").ratio()

print(value)

Как видите, сходство между словами «rainn» и «rain» составляет 0,89 или 89%. Это один из способов найти нужное слово. Но в той же библиотеке есть другой метод, который выбирает точное совпадение со словом напрямую, без определения вероятности.

Метод 2 − Получение близких совпадений

Метод работает следующим образом: первый параметр − это слово, для которого вы хотите найти близкие совпадения. Второй параметр − это список слов для сравнения. Третий указывает, сколько совпадений вы хотите в качестве вывода. Вы помните, что мы получили вероятность 0,89 в предыдущем методе? Последний метод использует это число, чтобы узнать, когда прекратить рассматривать слово как близкое совпадение (0,99 - самое близкое к слову). Эту цифру, порог, можно установить самостоятельно.

import json

import difflib
from difflib import get_close_matches

data = json.load(open("dictionary.json"))

output = get_close_matches("rain", ["help","mate","rainy"], n=1, cutoff = 0.75)

print(output)

Самое близкое слово из всех трех − rainy [rainy].

Шаг №5 - Возможно, вы имели в виду это?

Для удобства чтения я просто добавил часть кода if-else. Вы знакомы с первыми двумя утверждениями else-if, теперь разберемся с третьим. Сначала проверяется длина полученных близких совпадений. Функция получения близких совпадений принимает слово, введенное пользователем, в качестве первого параметра, и весь наш набор данных сопоставляется с этим словом. Здесь key − это слова в наших данных, а value − это их определение. [0] в операторе указывает на самое близкое среди всех совпадений.

if word in data:
    return data[word]
elif word.title() in data:
    return data[word.title()]
elif word.upper() in data:
    return data[word.upper()]
elif len(get_close_matches(word, data.keys())) > 0:
    return ("Did you mean %s instead?" % get_close_matches(word, data.keys())[0])

Да, об этом мы и говорили. Что теперь? Если это то слово, которое имел в виду пользователь, вы должны получить определение этого слова. Об этом далее

Шаг №6 − Получение определения

Ещё один if-else, и вот оно − определение нужного слова.

elif len(get_close_matches(word, data.keys())) > 0:
    action = input("Did you mean %s instead? [y or n]: " % get_close_matches(word, data.keys())[0])
    if (action == "y"):
        return data[get_close_matches(word, data.keys())[0]]
    elif (action == "n"):
        return ("The word doesn't exist, yet.")
    else:
        return ("We don't understand your entry. Apologies.")

Шаг №7 − Вишенка на торте

Конечно, это дает нам определение слова «rain», но есть квадратные скобки и выглядит это не очень хорошо. Давайте удалим их и сделаем вид более чистым. Слово «rain» имеет более одного определения, вы заметили? Мы будем повторять вывод таких слов, имеющих более одного определения.

output = retrive_definition(word_user)

if type(output) == list:
    for item in output:
        print("-",item)
else:
    print("-",output)

Выглядит намного лучше, не так ли? Ниже прикрепили весь код для справки. Не стесняйтесь изменять и обновлять его по своему усмотрению.

Итого

import json
from difflib import get_close_matches

data = json.load(open("data.json"))

def retrive_definition(word):
    word = word.lower()

    if word in data:
        return data[word]
    elif word.title() in data:
        return data[word.title()]
    elif word.upper() in data:
        return data[word.upper()]
    elif len(get_close_matches(word, data.keys())) > 0:
        action = input("Did you mean %s instead? [y or n]: " % get_close_matches(word, data.keys())[0])
        if (action == "y"):
            return data[get_close_matches(word, data.keys())[0]]
        elif (action == "n"):
            return ("The word doesn't exist, yet.")
        else:
            return ("We don't understand your entry. Apologies.")

word_user = input("Enter a word: ")

output = retrive_definition(word_user)

if type(output) == list:
    for item in output:
        print("-",item)
else:
    print("-",output)

Заключение

Вот мы и закончили создавать словарь на Python. Изучая одно, вы параллельно изучаете другие вещи, о которых даже не думали. Этот материал научил работе с данными JSON, основными функциями Python, библиотекой difflib и тому, как писать чистый код. Теперь попробуйте создать собственное приложение, с опорой на информацию из этого текста. Как закончите, переходите к новому материалу из цикла.

Понравился материал о том, как создать словарь на Python? Возможно, вас заинтересует следующее:

Источник: Создаём словарь на Python on Towards Data Science