python创建属于自己的单词词库 便于背单词

在Python编程语言中，创建自己的单词词库是一个实用的方法，特别是在学习英语或其他语言时，能够根据个人需求定制记忆单词的方式。以下将详细讲解如何利用Python实现这个功能。 我们需要一个基础的单词列表，这里使用的是COCA两万单词表。你可以从相关资源网站下载这个列表，或者使用Python爬虫技术获取。接着，我们将使用Python的requests库来发送HTTP请求到金山词霸网站，获取单词的相关信息，包括词性、词义和发音（音频）。 1. **创建数据库** 在Python中，我们可以使用sqlite3库来创建和操作SQLite数据库。在示例代码中，执行`create table` SQL语句创建了一个名为`test`的表，包含五个字段：`id`（主键，自动递增），`dc`（单词），`cx`（词性），`cy`（词义），以及`mp3`（音频文件路径）。 ```python cu.execute('create table test (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,dc varchar(20),cx varchar(20),cy varchar(50),mp3 varchar(50));') ``` 2. **爬取单词信息** 使用requests库发送GET请求到金山词霸的单词页面，然后使用BeautifulSoup解析HTML内容。通过查找特定的CSS类名，我们可以提取出词性、词义和发音的URL。在这里，我们使用正则表达式来提取符合MP3格式的音频URL。 ```python response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml") cx = soup.find(class_='base-list switch_part')(class_='prop') mp3 = soup.find_all(class_='new-speak-step')[1] mp3url = re.findall(pattern, mp3['ms-on-mouseover'])[0] ``` 3. **下载音频文件** 获取到MP3 URL后，我们可以再次使用requests库下载音频文件，并保存到本地。 ```python r = requests.get(mp3url) with open(mp3path, 'wb') as f: f.write(r.content) ``` 4. **处理词义** 对于每个单词的词性，我们找到对应的词义并输出，同时将这些信息存储到数据库中。 ```python meanings = soup.find_all(class_='prop') for i in range(len(meanings)): # ... (提取词义和词性的代码) # 存入数据库 conn = sqlite3.connect("word.db") cu = conn.cursor() sql = cu.execute("INSERT INTO test (id,dc,cx,cy,mp3) VALUES(NULL,'%s','%s','%s','%s');"%(word,c,a,mp3path)) conn.commit() ``` 5. **优化和扩展** 这段代码虽然实现了基本功能，但效率可能不高，因为每次请求都会创建新的数据库连接。为了提高性能，可以考虑使用连接池管理数据库连接，或者批量插入数据。此外，还可以增加错误处理机制，如重试失败的请求，或者使用更强大的网络爬虫库如Scrapy。 总结，通过以上步骤，我们使用Python创建了一个单词词库，包括单词、词性、词义和音频。这样的词库不仅方便个人学习，还可以用于开发定制化的背单词应用。在实际应用中，可以根据需要对代码进行优化和扩展，以适应不同的场景和需求。