（五）实现更多功能

中期检查顺利通过，因为要赶在新版本的系统集成前完成，所以这两天加紧进度，为词典scope 添加了例句和自动纠错的功能，分别用两个类实现。

例句功能：

一开始的想法是通过合适的接口返回例句，但是不幸的是，现有的翻译接口都不返回例句，返回例句的接口早就已经停止了服务，这个方法行不通，那就只有爬去网页然后解析html的内容，python3中的原生类是HTMLparser，继承这个类然后重写其中的方法。通过看有道词典的html源码，发现里面的例句都在<div class=examples>标签里，而且又在<p>标签中，所以我们就处理这两个标签的内容

class get_examples(HTMLParser):      def __init__(self):          self.data=[]          self.showlist = []          self.flag=0          self.getdata=0          HTMLParser.__init__(self)      def handle_starttag(self,tag,attrs):          if tag =='div':             for name,value in attrs:                  if name == 'class' and value == 'examples':                      self.flag=1          if tag == 'p':            if self.flag == 1:              self.getdata = 1            return      def handle_data(self,data):          if self.getdata:              self.data.append(data)      def handle_endtag(self,tag):          if tag=='p':              self.getdata = 0          if tag =='div':              self.flag=0      def getresult(self):          data_len = len(self.data)          if data_len <= 4:            for i in self.data:                self.showlist.append(i)          else:            for i in range(0,4):              if self.data[i]:                self.showlist.append(self.data[i])          return self.showlist

其中 handle_starttag和handle_endtag 分别表示遇到开始和结束标签的时候进行什么动作，handle_data表示遇到数据时进行什么处理，所以整个的逻辑就是当遇到class为examples的div标签时，将flag标志置1，表示进入了这个标签，当遇到p标签且flag标志位为1时，置getdata标志位为1，表示可以对class为examples的div标签中的p标签中的内容进行处理。处理过程很简单，因为可能有很多例句，我们只选前两个。然后在search中实例一个类然后调用

    strUrl = 'http://dict.youdao.com/search?q=%s&keyfrom=dict.index' % query    req = urllib.request.urlopen(strUrl)#通过网络获取网页    the_page = req.read()    geter = get_examples()    geter.feed(the_page.decode('utf-8'))    examples_list = geter.getresult()

自动纠错：

自动纠错的话我选择了使用别的现成的算法，即最小距离法，就是根据原单词经过对字母的增删改几次变化变成目的单词，进行概率的估计，不过算法这个我不擅长，就靠拿来主义了：

class correct_word():      def __init__(self):          self.alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'      def words(self,text): return re.findall('[a-z]+', text.lower())       def train(self,features):          model = collections.defaultdict(lambda: 1)          for f in features:              model[f] += 1          return model      def NWORDS(self): return self.train(self.words(open('/usr/share/unity-scopes/isgd/big.txt').read()))      #NWORDS = self.train(words(open('big.txt').read()))      def edits1(self,word):          n = len(word)          return set([word[0:i]+word[i+1:] for i in range(n)] +                     # deletion                     [word[0:i]+word[i+1]+word[i]+word[i+2:] for i in range(n-1)] + # transposition                     [word[0:i]+c+word[i+1:] for i in range(n) for c in self.alphabet] + # alteration                     [word[0:i]+c+word[i:] for i in range(n+1) for c in self.alphabet])  # insertion      def known_edits2(self,word):          nwords = self.NWORDS()          return set(e2 for e1 in self.edits1(word) for e2 in self.edits1(e1) if e2 in nwords)      def known(self,words):           nwords = self.NWORDS()          return set(w for w in words if w in nwords)      def correct(self,word):          candidates = self.known([word]) or self.known(self.edits1(word)) or self.known_edits2(word) or [word]          nwords = self.NWORDS()          return max(candidates, key=lambda w: nwords[w])

然后在search中调用，整体的逻辑是首先进行一次查询，如果返回的结果和查询的单词是一样的，说明单词有错误，就进行纠错，然后再一次查询，如果是中文的翻译，那么就正常进行处理，得到结果如下：