おめでとう話された言葉の数を合計することができます！このポストのすべてが今のところ意味をなさないかもしれませんが、後で役に立つと思われる場合はブックマークして復帰してください。最終的には、スクリプト作成からソフトウェアエンジニアリングに移行しようとする必要があります。ここにいくつかのアイデアがあります。
大きな力には大きな責任があり、Python開発者は、手をつかんで「良い」デザインを実施していない他の言語よりも訓練を受ける必要があります。
トップダウンデザインから始めれば助かります。
def main():
text = get_text()
p_text = process_text(text)
catalogue = process_catalogue(p_text)
ブーム！あなたはちょうど全体のプログラムを書いた - 今すぐ戻って空白を記入する必要があります！このようにすると、それほど脅威は少ないようです。個人的には、私は自分自身を非常に大きな問題を解決するのに賢明だとは考えませんが、私は小さな問題を解決するプロです。だから一度に一つのことに取り組むことができます。私は 'process_text'で始めるつもりです。
私はそれらのものはまだ何を意味するのか本当にわからないんだけど、私はそのテキストの問題は、あなたが何かに実行し、操作を意味し、「マップ/削減」と呼ばれるパターンに従う傾向がある知っていると、あなたはそれをクリーンアップ私はいくつかのプレースホルダー関数を入れました。私は必要に応じて戻ってさらに追加するかもしれない。
ここで、 'process_catalogue'と記述します。私は "process_dict"と書いていたかもしれませんが、それは私に不自由なものでした。
def process_catalogue(p_text):
speakers = make_catalogue(c_text)
s_speakers = sum_words_per_paragraph_items(speakers)
t_speakers = total_word_count(s_speakers)
クール。悪くない。あなたは私とは違うアプローチになるかもしれませんが、アイテムを集約し、段落ごとの単語を数え、すべての単語を数えることが理にかなっていると思いました。
この時点で、残りの機能をバックフィルするために、おそらく1つまたは2つの小さな 'lib'（ライブラリ）モジュールを作っていました。輸入について心配することなくこれを実行できるように、私は1つの.pyファイルにすべてを貼りつけますが、最終的には、これらを分解してよりよく見えるようにする方法を学びます。だからこれをやりましょう。
小さなヘルパー関数aaaand
# ------------------ #
# == process_text == #
# ------------------ #
def bundle_dialogue_items(lines):
cur_speaker = None
paragraphs = Counter()
for line in lines:
if re.match(p, line):
cur_speaker, dialogue = line.split(':')
paragraphs[cur_speaker] += 1
else:
dialogue = line
res = cur_speaker, dialogue, paragraphs[cur_speaker]
yield res
def filter_dialogue_items(lines):
for name, dialogue, paragraph in lines:
if dialogue:
res = name, dialogue, paragraph
yield res
def clean_dialogue_items(flines):
for name, dialogue, paragraph in flines:
s_dialogue = dialogue.strip().split()
c_dialouge = [clean_word(w) for w in s_dialogue]
res = name, c_dialouge, paragraph
yield res
# ------------------- #
# == aux functions == #
# ------------------- #
to_clean = string.whitespace + string.punctuation
def clean_word(word):
res = ''.join(c for c in word if c not in to_clean)
return res
だから、明らかではないかもしれませんが、このライブラリは、データ処理パイプラインとして設計されています。データを処理するには、パイプライン処理とバッチ処理があります。バッチ処理を見てみましょう。
# ----------------------- #
# == process_catalogue == #
# ----------------------- #
speaker_stats = 'stats'
def make_catalogue(names_with_dialogue):
speakers = {}
for name, dialogue, paragraph in names_with_dialogue:
speaker = speakers.setdefault(name, {})
stats = speaker.setdefault(speaker_stats, {})
stats.setdefault(paragraph, []).extend(dialogue)
return speakers
word_count = 'word_count'
def sum_words_per_paragraph_items(speakers):
for speaker in speakers:
word_stats = speakers[speaker][speaker_stats]
speakers[speaker][word_count] = Counter()
for paragraph in word_stats:
speakers[speaker][word_count][paragraph] += len(word_stats[paragraph])
return speakers
total = 'total'
def total_word_count(speakers):
for speaker in speakers:
wc = speakers[speaker][word_count]
speakers[speaker][total] = 0
for c in wc:
speakers[speaker][total] += wc[c]
return speakers
これらのすべてのネストされた辞書は少し複雑になっています。実際のプロダクションコードでは、これをいくつかのより読みやすいクラス（テストやドキュメントストリングの追加と一緒に!!）に置き換えていますが、これよりももっと混乱させたくありません！申し訳ありませんが、あなたの便宜のために、全体をまとめました。
import pprint
import re
import string
from collections import Counter
p = re.compile(r'(\w+?):')
def get_text_line_items(text):
for line in text.split('\n'):
yield line
def bundle_dialogue_items(lines):
cur_speaker = None
paragraphs = Counter()
for line in lines:
if re.match(p, line):
cur_speaker, dialogue = line.split(':')
paragraphs[cur_speaker] += 1
else:
dialogue = line
res = cur_speaker, dialogue, paragraphs[cur_speaker]
yield res
def filter_dialogue_items(lines):
for name, dialogue, paragraph in lines:
if dialogue:
res = name, dialogue, paragraph
yield res
to_clean = string.whitespace + string.punctuation
def clean_word(word):
res = ''.join(c for c in word if c not in to_clean)
return res
def clean_dialogue_items(flines):
for name, dialogue, paragraph in flines:
s_dialogue = dialogue.strip().split()
c_dialouge = [clean_word(w) for w in s_dialogue]
res = name, c_dialouge, paragraph
yield res
speaker_stats = 'stats'
def make_catalogue(names_with_dialogue):
speakers = {}
for name, dialogue, paragraph in names_with_dialogue:
speaker = speakers.setdefault(name, {})
stats = speaker.setdefault(speaker_stats, {})
stats.setdefault(paragraph, []).extend(dialogue)
return speakers
def clean_dict(speakers):
for speaker in speakers:
stats = speakers[speaker][speaker_stats]
for paragraph in stats:
stats[paragraph] = [''.join(c for c in word if c not in to_clean)
for word in stats[paragraph]]
return speakers
word_count = 'word_count'
def sum_words_per_paragraph_items(speakers):
for speaker in speakers:
word_stats = speakers[speaker][speaker_stats]
speakers[speaker][word_count] = Counter()
for paragraph in word_stats:
speakers[speaker][word_count][paragraph] += len(word_stats[paragraph])
return speakers
total = 'total'
def total_word_count(speakers):
for speaker in speakers:
wc = speakers[speaker][word_count]
speakers[speaker][total] = 0
for c in wc:
speakers[speaker][total] += wc[c]
return speakers
def get_text():
text = '''BOB: blah blah blah blah
blah hello goodbye etc.
JERRY:.............................................
...............
BOB:blah blah blah
blah blah blah
blah.
BOB: boopy doopy doop
P1: Bla bla bla.
P2: Bla bla bla bla.
P1: Bla bla.
P3: Bla.'''
text = get_text_line_items(text)
return text
def process_catalogue(c_text):
speakers = make_catalogue(c_text)
s_speakers = sum_words_per_paragraph_items(speakers)
t_speakers = total_word_count(s_speakers)
return t_speakers
def process_text(text):
b_text = bundle_dialogue_items(text)
f_text = filter_dialogue_items(b_text)
c_text = clean_dialogue_items(f_text)
return c_text
def main():
text = get_text()
c_text = process_text(text)
t_speakers = process_catalogue(c_text)
# take a look at your hard work!
pprint.pprint(t_speakers)
if __name__ == '__main__':
main()
だから、このスクリプトは、このアプリケーションのためにほぼ確実に過剰ですが、ポイントは（疑わしく）読みやすい、保守性、モジュール式のPythonのコードがどのように見えるかを確認することです。これは決してでもコレクションを使用して考えていない良い答え、ある
{'BOB': {'stats': {1: ['blah',
'blah',
'blah',
'blah',
'blah',
'hello',
'goodbye',
'etc'],
2: ['blah',
'blah',
'blah',
'blah',
'blah',
'blah',
'blah'],
3: ['boopy', 'doopy', 'doop']},
'total': 18,
'word_count': Counter({1: 8, 2: 7, 3: 3})},
'JERRY': {'stats': {1: ['', '']}, 'total': 2, 'word_count': Counter({1: 2})},
'P1': {'stats': {1: ['Bla', 'bla', 'bla'], 2: ['Bla', 'bla']},
'total': 5,
'word_count': Counter({1: 3, 2: 2})},
'P2': {'stats': {1: ['Bla', 'bla', 'bla', 'bla']},
'total': 4,
'word_count': Counter({1: 4})},
'P3': {'stats': {1: ['Bla']}, 'total': 1, 'word_count': Counter({1: 1})}}
：
かなり確信して出力は次のように見えます。 :) –
私はそれを実行し、エラーが発生しました：行59、 人、テキスト= ln.split（ '：'、1） ValueError：アンパックするには2つ以上の値が必要です。私は何を間違えたのですか？私はそのエラーについてのスレッドを読むが、助けにはならなかった：/ –
epo3
これは '：'を含んでいない行があることを意味する。 –