作為一個(gè)程序員，經(jīng)常需要閱讀英文論文、文檔、書(shū)籍。對(duì)于一些基礎(chǔ)不好的同學(xué)來(lái)說(shuō)，最主要的攔路虎是英語(yǔ)單詞。計(jì)算機(jī)類(lèi)文檔不同于小說(shuō)，其語(yǔ)法、句式都比較簡(jiǎn)單，可以說(shuō)只要詞匯量有了，閱讀就很簡(jiǎn)單。

如果能在平時(shí)提高詞匯量，那是最好不過(guò)了。雞湯警告!你必須暗自努力，然后驚艷所有人!這句話(huà)打在這里沒(méi)毛病吧，老鐵。但無(wú)所側(cè)重地背普通英語(yǔ)字典，恐怕效率并不高。不提前學(xué)習(xí)單詞，直接上手閱讀，遇到生詞再查，效率也提升不起來(lái)。

這里介紹一個(gè)針對(duì)專(zhuān)業(yè)文檔背單詞的方法：把當(dāng)前文檔的所有單詞，建立一個(gè)專(zhuān)屬字典，先背誦這個(gè)字典，再去看書(shū)，一定能一目十行。

思路

總體思路是文件分詞統(tǒng)計(jì)，查找字典，生成新字典。

首先，有一個(gè)需要閱讀的英文文檔，給它分詞，按照單詞頻率排序;?找一個(gè)已掌握的英語(yǔ)詞匯表(四六級(jí)或考研等)，把上文中的單詞和本詞匯表重復(fù)的項(xiàng)刪除;?再找一個(gè)詞匯量大的字典，在其中查找對(duì)應(yīng)解釋;?把結(jié)果存儲(chǔ)到一個(gè)字典文件中。

得到的字典，就是這本書(shū)的專(zhuān)屬字典了。業(yè)余背這個(gè)字典，相當(dāng)于掌握了計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)。這個(gè)方法也適用于機(jī)械、電子等等任何專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)的地方。

實(shí)現(xiàn)

下面，以Python神作《FluentPython》為例，用Python自帶的庫(kù)實(shí)現(xiàn)分詞、統(tǒng)計(jì)功能。首先看下它的內(nèi)容梗概。

FluentPython

CLEAR,CONCISE,ANDEFFECTIVEPROGRAMMING

LucianoRamalho

......

分詞

首先來(lái)分詞。

fromcollectionsimportCounter

importre

ct2=Counter()

patt=re.compile(r'\w+')

withopen('f1.txt','r',encoding='utf-8')asf:

forlinf.readlines():

ws=(n.lower()forninpatt.findall(l))

ct2.update(ws)

以上代碼中，導(dǎo)入了Counter和re模塊。

Counter負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)單詞詞頻，re正則表達(dá)式分割英語(yǔ)單詞。得到結(jié)果ct2中是所有單詞的詞頻。

下面，把它保存下來(lái)。

withopen('result_f1.txt','w',encoding='utf-8')asf:

f.write(''.join(('%s%s\n'%(a,b)fora,binct2.most_common())))

現(xiàn)在，result_f1.txt中存儲(chǔ)的是這本書(shū)出現(xiàn)的單詞，而且是按照詞頻排序的，如下。

the12414

a5639

of4900

in4837

to4689

is3848

......

和預(yù)想得很像，排名靠前的基本是介詞等常用詞。

另外，比較有意思的數(shù)據(jù)是，《FluentPython》共使用詞匯9118個(gè)，其中出現(xiàn)一次的單詞有3168個(gè)。出現(xiàn)頻次最高的the達(dá)到12000次。

載入字典

下載一個(gè)比較全的字典，十萬(wàn)個(gè)單詞。載入內(nèi)存，存儲(chǔ)在字典數(shù)據(jù)變量dicts中。

這是dict結(jié)構(gòu)第一次真正存儲(chǔ)字典!

dictdicts=dict()

withopen('103976.txt','r',encoding='gbk')asf:

forlinf.readlines():

k=l[0:l.find('\t')]

v=l[l.find('\t')+1:]

dicts.update({k:v})

刪除認(rèn)識(shí)的單詞

字典當(dāng)中大量的theais，相當(dāng)挑戰(zhàn)我們的容忍度，這讓旁人看了，還以為我們小學(xué)沒(méi)畢業(yè)呢。去掉去掉……

眾所周知，我們采用了小學(xué)二年級(jí)就掌握的postgrade.txt英文字典。

postgrade.txt同學(xué)們肯定耳熟能詳。神奇的是第一個(gè)單詞。abandonvt.離棄，丟棄;遺棄，拋棄;放棄……

withopen('postgrade.txt','r',encoding='utf-8')asf:

f.readline()

forlinf.readlines():

k=l[:l.find('')]

try:

deldicts[k]

exceptKeyErrorase:

pass

現(xiàn)在，字典dicts中，僅僅剩下所我們不認(rèn)識(shí)的，103976-5000=98976個(gè)單詞了。

生成新字典

以詞頻單詞來(lái)查找單詞表，再把單詞和釋義存到新單詞表中，就得到新單詞表了。

withopen('f1_res.txt','w',encoding='utf-8')aswf,open('result_f1.txt','r',encoding='utf-8')asf:

forlinf.readlines():

k=l[:l.find('')]

v=dicts.get(k,None)

ifv:

wf.write('%s%s'%(k,v))

wf.close()

這里第一句，兩個(gè)with可以寫(xiě)到一句話(huà)里。這樣代碼看起來(lái)比較和諧。

查字典方法，使用v=dicts.get(k,None)，這樣查不著的單詞，返回None，寫(xiě)入新字典時(shí)判斷這個(gè)值，就可以了。

總結(jié)

除此處介紹的生生單個(gè)文檔字典外，還可多拿幾個(gè)領(lǐng)域?qū)I(yè)文檔，提取它們的常用單詞，然后生成專(zhuān)屬字典，這字典，相當(dāng)于相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)字典。

這里使用Python自帶庫(kù)寫(xiě)程序，效率可能不高。如果需要，可以使用pandas之類(lèi)的庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，提高效率。

以上內(nèi)容為大家介紹了用Python高效背單詞，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://www.kei0345678.cn/