python生成器图解 最近很火的文章自动生成器

学了python，但是又不知道可以用来干嘛。开发一个计算器？太low了。开发一个网站？感觉网站涉及太多知识点，一个人搞不定。不用慌，本文介绍一个最近很火的一个文章自动生成器，它是用python写的，能够在一秒内生成一篇6000字的文章，而且看起来有模有样的。

人工智能写文章

故事要从一个论坛说起，起初，该论坛上有这样一个问题“学生会退会申请六千字怎么写？”。然后，就被我们讨厌形式主义的热心网友看见了。再然后，就有了这个“狗屁不通文章生成器”

某论坛的问题

鉴于头条上有很多python初学者，我把代码整理一下，写成类的形式，方便大家学习。好了，废话不多说，那就让我们开始吧。

首先是环境配置：

python版本： 3.6.0

编辑器： pycharm

ps: 每一步都有代码和排版截图，方便学习

# encoding:utf-8 import random import json

random包是用来生成随机数，主要是为了生成文章时，随机从指定数据源获取句子进行组装。json包是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改（记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。）

class CONF: path = "data.json" # 数据路径 article_length = 6000 # 文章字数 repeat_rate = 2 # 句子重复度

这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、配置参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config 文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。

def read_json(file_name): """ 读取json文件 :param file_name: :return: """ with open(file_name,mode='r',encoding="utf-8") as file: return json.loads(file.read())

文件读取在实际工作中经常会用到，所以建议写一个工具类，累积起来，每次使用的时候直接调用，就不用重复写了。

class Model: def __init__(self, famous, before, after, bosh, config): self.famous = famous # a 代表前面垫话，b代表后面垫话 self.before = before # 在名人名言前面弄点bosh self.after = after # 在名人名言后面弄点bosh self.bosh = bosh # 代表文章主要bosh来源 self.article_length = config.article_length self.repeat_rate = config.repeat_rate self.next_bosh = self.__shuffle_for_each(self.bosh) self.next_famous = self.__shuffle_for_each(self.famous) """模型初始化""" @classmethod def initialize(cls, config): # 获取数据源 data = read_json(config.path) famous = data["famous"] # a 代表前面垫话，b代表后面垫话 before = data["before"] # 在名人名言前面弄点bosh after = data['after'] # 在名人名言后面弄点bosh bosh = data['bosh'] # 代表文章主要废话来源 return cls(famous, before, after, bosh, config) 。。。

initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。这里作为一个类的基本操作，是属于一个通用模板，在大多数项目中，都可以这么去写。

class Model: 。。。 def __shuffle_for_each(self, data_list): """ 洗牌遍历(迭代器) """ pool = list(data_list) * self.repeat_rate while True: random.shuffle(pool) for line in pool: yield line def __get_famous(self, ): """ 来点名人名言 """ t_famous = next(self.next_famous) t_famous = t_famous.replace("a", random.choice(self.before)) t_famous = t_famous.replace("b", random.choice(self.after)) return t_famous @staticmethod def __another_section(): return "。\r\n "

比较难理解的就是洗牌遍历函数__shuffle_for_each() ，用到了一个关键字 yield。 如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值。而yield每次返回一个值都是基于原来的状态下进行的，可以简单理解为一个迭代器。

def get_article(self, title): """ 生成一篇文章 :param title: :return: """ section_flag = False content = str() while len(content) < self.article_length: flag = random.randint(0, 100) if flag < 5 and section_flag: content = self.__another_section() # 5% 的概率 另起一个段落 section_flag = False elif flag < 20: content = self.__get_famous() # 15%的概率 生成一个名人名言 section_flag = True else: content = next(self.next_bosh) # 80%的概率 生成废话 section_flag = True content = " " content.replace("x", title) article = "\t\t\t\t《%s》\r\n%s" % (title, content) return article

get_article() 是一个文章生成的函数，根据不同概率，在每次循环时，随机生成段落、或者名人名言、或者一大段话。

if __name__ == '__main__': model = Model.initialize(config=CONF) while True: title = input("请输入文字主题：") if '退出' == title: break article = model.get_article(title) print(article)

主函数main()， 就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。虽然main函数不用写也行，但是为了规范化编程，每次程序都要写main函数。

好了，让我们把代码跑起来。输入一个主题：“好好学习”，不到一秒就生成一篇文章啦。

前端页面输出：

后端输出：

如果有疑问想获取源码（其实代码都在上面），可以后台私信我，回复：python文章生成。 我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！