如何用 Python 一键搞定 CET 4 最爱考的 5000 个单词？
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）。
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：
出现次数最多的简单词：
出现次数较少，值得一背的词：
作者简介：小詹，一名双一流高校在读研究生 ，目前维护个人订阅号[小詹学Python]。主要涉及图像处理、网络爬虫、leetcode刷题和一些有趣的Python骚操作。
本文系作者投稿，版权归作者所有。
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