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【python】英语单词文本处理

Qomolangma

发布于 2024-07-30 04:27:24

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前言

缘起自懒得考小孩儿单词，最终效果如图：

本文记录了英语单词文本处理过程，生成“试卷”

PS：单词docx文件来源于百度文库高校版（单词txt文本附文末）

一、环境

实验所需的库

import re
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

终端指令

conda create -n DL python==3.11

conda activate DL

conda install numpy pillow

或

pip install numpy pillow

二、实现过程

大过年的，暂不对代码进行详细介绍，其进化过程如下：

Version 1 起源

import re


with open('./word.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    for line in file:
        if re.match(r'^[A-Za-z*]', line):  # 使用正则表达式匹配以英文字母开头的行
            if 'Module' in line:
                continue
            if '[' not in line:  # 如果行中没有 [
                print("无法解析的行:", line)  # 直接输出行的内容
                continue
            word, pro_chinese = line.strip().split('[')
            pronunciation, meaning = pro_chinese.strip().split(']')
            pronunciation = '[' + pronunciation + ']'  # 将括号加回去
            meaning = meaning.rstrip()  # 去掉末尾的换行符
            print("单词:", word)
            print("音标:", pronunciation)
            print("中文:", meaning)

Version 2 list

存储为列表

import re


words, pronunciations, meanings, modules = [], [], [], []
with open('./word.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    current_module = ""
    for line in file:
        if re.match(r'^[A-Za-z*]', line):  # 使用正则表达式匹配以英文字母开头的行
            if 'Module' in line:
                current_module = line.strip()
                # print(current_module)
                continue
            if '[' not in line:  # 如果行中没有 [
                # print("无法解析的行:", line)  # 直接输出行的内容
                continue
            word, pro_chinese = line.strip().split('[')
            pronunciation, meaning = pro_chinese.strip().split(']')
            pronunciation = '[' + pronunciation + ']'  # 将括号加回去
            meaning = meaning.rstrip()  # 去掉末尾的换行符
            # print("单词:", word)
            # print("音标:", pronunciation)
            # print("中文:", meaning)
            words.append(word)
            pronunciations.append(pronunciation)
            meanings.append(meaning)
            modules.append(current_module)

for i in range(len(words)):
    print(modules[i], words[i], pronunciations[i], meanings[i])

Version 3 array

存储为array数组

import re
import numpy as np

words, pronunciations, meanings = np.array([]), np.array([]), np.array([])

with open('./word.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    current_module = ""
    for line in file:
        if re.match(r'^[A-Za-z*]', line):  # 使用正则表达式匹配以英文字母开头的行
            if 'Module' in line:
                current_module = line.strip()
                print(current_module)
                continue
            if '[' not in line:  # 如果行中没有 [
                print("无法解析的行:", line)  # 直接输出行的内容
                continue
            word, pro_chinese = line.strip().split('[')
            pronunciation, meaning = pro_chinese.strip().split(']')
            pronunciation = '[' + pronunciation + ']'  # 将括号加回去
            meaning = meaning.rstrip()  # 去掉末尾的换行符
            words = np.append(words, word)
            pronunciations = np.append(pronunciations, pronunciation)
            meanings = np.append(meanings, meaning)

for i in range(len(words)):
    print("单词:", words[i])
    print("音标:", pronunciations[i])
    print("中文:", meanings[i])

Version 4 结构化数组

进化为结构化数组

import re
import numpy as np

# 定义结构化数组的数据类型
dt = np.dtype([('word', 'U50'), ('pronunciation', 'U50'), ('meaning', 'U50')])

# 创建空的结构化数组
data = np.array([], dtype=dt)

with open('./word.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    for line in file:
        if re.match(r'^[A-Za-z*]', line):  # 使用正则表达式匹配以英文字母开头的行
            if 'Module' in line:
                continue
            if '[' not in line:  # 如果行中没有 [
                # print("无法解析的行:", line)  # 直接输出行的内容
                continue
            word, pro_chinese = line.strip().split('[')
            pronunciation, meaning = pro_chinese.strip().split(']')
            pronunciation = '[' + pronunciation + ']'  # 将括号加回去
            meaning = meaning.rstrip()  # 去掉末尾的换行符
            new_data = np.array([(word, pronunciation, meaning)], dtype=dt)  # 创建包含当前单词数据的结构化数组
            data = np.append(data, new_data)  # 将当前单词数据添加到总的结构化数组中

for i in data:
    print(i)

Version 5 区分单元且打乱顺序

区分单元且打乱顺序

import re
import numpy as np

# 定义结构化数组的数据类型
dt = np.dtype([('module', 'U50'), ('word', 'U50'), ('pronunciation', 'U50'), ('meaning', 'U50')])

# 创建空的结构化数组
data = np.array([], dtype=dt)

with open('./word.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    current_module = ""
    for line in file:
        if re.match(r'^[A-Za-z*]', line):  # 使用正则表达式匹配以英文字母开头的行
            if 'Module' in line:
                current_module = line.strip()
                # print(current_module)
                continue
            if '[' not in line:  # 如果行中没有 [
                # print("无法解析的行:", line)  # 直接输出行的内容
                continue
            word, pro_chinese = line.strip().split('[')
            pronunciation, meaning = pro_chinese.strip().split(']')
            pronunciation = '[' + pronunciation + ']'  # 将括号加回去
            meaning = meaning.rstrip()  # 去掉末尾的换行符
            new_data = np.array([(current_module, word, pronunciation, meaning)], dtype=dt)  # 创建包含当前单词数据的结构化数组
            data = np.append(data, new_data)  # 将当前单词数据添加到总的结构化数组中


np.random.shuffle(data)
# 打印打乱顺序后的数组
print(data[0]['word'])
print(len(data))
for d in data:
    print(d)
for d in data:
    if d['module'] == 'Module 1':
        print(d)

Version 6 可视化

可视化

import re
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 定义结构化数组的数据类型
dt = np.dtype([('module', 'U50'), ('word', 'U50'), ('pronunciation', 'U50'), ('meaning', 'U50')])

# 创建空的结构化数组
data = np.array([], dtype=dt)

with open('./word.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    current_module = ""
    for line in file:
        if re.match(r'^[A-Za-z*]', line):  # 使用正则表达式匹配以英文字母开头的行
            if 'Module' in line:
                current_module = line.strip()
                print(current_module)
                continue
            if '[' not in line:  # 如果行中没有 [
                print("无法解析的行:", line)  # 直接输出行的内容
                continue
            word, pro_chinese = line.strip().split('[')
            pronunciation, meaning = pro_chinese.strip().split(']')
            pronunciation = '[' + pronunciation + ']'  # 将括号加回去
            meaning = meaning.rstrip()  # 去掉末尾的换行符
            new_data = np.array([(current_module, word, pronunciation, meaning)], dtype=dt)  # 创建包含当前单词数据的结构化数组
            data = np.append(data, new_data)  # 将当前单词数据添加到总的结构化数组中

# 打印数组
print(data[0]['word'])
print(len(data))
for d in data:
    if d['module'] == 'Module 1':
        print(d)


np.random.shuffle(data)
# 打印打乱顺序后的数组
print(data)
# dt = np.dtype([('module', 'U50'), ('word', 'U50'), ('pronunciation', 'U50'), ('meaning', 'U50')])

problem_image = Image.new('RGB', (800, 1200), color='white')
draw = ImageDraw.Draw(problem_image)
# font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 25)
c_font = ImageFont.truetype("STKAITI.TTF", 25)  # 华文楷体
e_font = ImageFont.truetype("times.ttf", 25)    # times new Roman

text_y = 100
draw.text((300, 20), 'English Problems', fill='blue', font=e_font)
for i in range(20):
    draw.text((50, text_y), str(i+1)+' '+data[i]['word'], fill='black', font=e_font)
    draw.text((350, text_y), str(i + 21) + ' ' + data[i+20]['meaning'], fill='black', font=c_font)
    text_y += 50

problem_image.save('en_problems_3.png')

# Generate a combined image of the answers
answer_image = Image.new('RGB', (800, 1200), color='white')
draw = ImageDraw.Draw(answer_image)


text_y = 100
draw.text((300, 20), 'English Problems', fill='blue', font=e_font)
for i in range(20):
    draw.text((50, text_y), str(i+1)+' '+data[i]['meaning'], fill='black', font=c_font)
    draw.text((450, text_y), str(i + 21) + ' ' + data[i+20]['word'], fill='black', font=e_font)
    text_y += 50

answer_image.save('en_answers_3.png')

问题：左侧前20英译汉，右侧汉译英：

答案：

三、txt文件

外研社小学英语五年级下册(三年级起点)单词表(带音标)：

Module 1 still[stil]还，仍然 Programme’prəugræm节目 lady['leidi]女士，夫人 life[laif]生活 different['difrənt]不同的 ago[ə’gəu]以前 Interviewer['intɚvjuɚ]采访者 enough[i’nʌf]足够的 television['teliviiʒ(ə)n]电视机 *grandchildren’græn’tʃildrən（外）孙子（女） change[tʃendʒ]改变，变化 night[nait]夜晚，夜间 work[wɜ:k]工作；劳动；干活儿 field[fi:ld]田地 fire['faiə]火,炉火 orɔ:也不，也没 radio['reidiəu]收音机 telephone['telifəun]电话 couldn`t=could not不能 write[rait]写 hope[həup]希望

Module 2 learnt[lɜ:nt]（learn的过去式）学习 taughttɔ:t教，讲授 language['læŋgwidʒ]语言 wroterəut写 dancer['dɑ:nsə®] 舞蹈演员 foreign['fɔrən]外国的 studied’stʌdid学习 hard[hɑ:d]努力地

Module 3 hamburger['hæmbɜ:gə®]汉堡 English['iŋgliʃ]英国（式）的 breakfast['brekfəst]早餐，早饭 lunch[lʌntʃ]午餐，午饭 sandwich['sænwitʃ]三明治 fish and chips炸鱼加炸薯条 traditional[trə’diʃənl]传统的 dish[diʃ]食品；菜肴 very much['veri mʌtʃ]很，非常 gave[geiv]（give的过去式）给 tonight[tə’nait]今夜，今晚

Module 4 library['laibrəri]图书馆 student['stju:dnt]学生 sentsent发送，寄 *CD 激光唱片，光盘 idea[ai’diə]主意，想法 put[put]放，安放 *shelf[ʃelf]架子 heavy['hevi]重的，沉的 dictionary['dikʃənri]词典;字典 card[kɑ:d]卡片 library card图书卡，借书证 ask[ɑ:sk]邀请 wrong[rɔ:ŋ]错误的 dear[diə®]哎呀 information[ˌinfə’meiʃn]信息 *e-book电子书 project['prɔdʒekt]项目 guide[gaid]介绍，指南，手册 film[film]电影 as well又，还，也 way[wei]方法，方式 on[ɔn]关于 *topic['tɔpik]话题

Module 5 light[lait]轻的 hard[hɑ:d]困难的，费力的 *broken['brəukən]坏的，破的 department store[di’pɑ:tmənt stɔ:]百货商店 pocket['pɔkit]口袋，兜 umbrella[ʌm’brelə]雨伞 sales assistant[seilz ə’sistənt]售货员，营业员 wheel[wi:l]轮子 easy['i:zi]容易的，不费力的 take[teik]选择要，选择购买 too[tu:]太，过于 try[trai]试，尝试 lovely['lʌvli]美丽的，可爱的；令人愉快的

Module 6 moon[mu:n]月亮，月球 get[ɡet]到达 west[west]西，西部，西方；向西方 parent['peərənt]母亲；父亲；家长 stay[stei]停留 July[dʒu’lai]七月 south[sauθ]南，南部，南方；向南方 remember[ri’membə®]记得 June[dʒu:n]六月 east[i:st]东，东部，东方；向东方 best[best]最好的 north[nɔ:θ]北，北部，北方；向北方 rest[rest]休息 have a rest休息一下 rode[rəud]（ride的过去式）骑

Module 7 evening['i:vniŋ]傍晚，晚上 late[leit]近日暮的；近深夜的；时间不早的 worker['wɜ:kə®]工人 factory['fæktri]制造厂；工厂 early['ɜ:li]早的 taxi['tæksi]出租车，计程车 quarter['kwɔ:tə®]一刻钟 to[tu,tə]（距整点）差… worry['wʌri]焦虑，担心

Module 8 paper['peipə®]纸 Chinese[ˌtʃai’ni:z]中国人的 so[səʊ]如此，这样 word[wɜ:d]词，字 drewdru:画 cutkʌt剪，切，割 piece[pi:s]张，片，块 paint[peint]（用颜料）绘画，着色 putput放，安放 stick[stik]小木棍，小木条 tied[taid]（tie的过去式）扎上，系上 *string[striŋ]线，绳子

Module 9 laugh[lɑ:f]笑 worewɔ:®穿 letter['letə®]信，书信 theatre['θiətə]剧院 women’wimin女性，妇女 actor['æktə®]演员 toldtəuld口述，讲(故事等) joke[dʒəuk]笑话 after['ɑ:ftə®]在……以后 showʃəu演出，表演 restaurant['restrɔnt]饭店，餐馆 readri:d读 at all[æt ɔ:l]一点都 in[in]在（将来一段时间）之后 another[ə’nʌðə®]另一个 history['histri]历史 ask[ɑ:sk]问，询问 question['kwestʃən]问题 forget[fə’get]忘，忘记 bring[briŋ]带来，拿来 soon[su:n]不久,很快

Module 10 when[wen]在什么时候 end[end]结束，终止 nervous['nɜ:vəs]紧张的，情绪不安的 all right[ɔ:l rait]没事，没问题 airport['eəpɔ:t]机场 ticket['tikit]票 passport['pɑ:spɔ:t]护照 safe[seif]安全的，平安的 pet[pet]宠物 speak[spi:k]说，讲 building['bildiŋ]建筑物 American[ə’merikən]美国的；美国人的；美国人 find out[faind aut]发现，弄清 more[mɔ:®]更多的（量），较多的（量）

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原始发表：2024-07-29，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

数组