本文最后更新于 2024-09-12，文中内容可能已过时。
作业概述
该作业总分为100分，截止日期为2024年3月28日星期四晚上11:59:59。
本作业包含两部分，每部分各占50分。请下载hw7_files.zip并将其解压到你的HW7目录下。你将找到多个将在两个部分中使用的数据文件。
本次作业的目标是使用字典进行编程。在第一部分中，你需要做一些简单的文件处理工作，请仔细阅读指导说明。在第二部分中，我们已经为你完成了所有的文件操作，因此你应该只需几行代码就可以完成任务了。对于两部分中的每一部分，你将花费大部分时间来操作给定的各种文件中的字典。
请记得将你的文件命名为hw7_part1.py和hw7_part2.py。
一如既往，请确保遵循程序结构的指导方针。我们将根据程序正确性和良好的程序结构进行评分。
同样要提醒的是，我们会继续对作业相似度进行检测。因此，请务必遵守我们关于合作程度的规定。如果你需要复习这些规定，可以从Submitty课程资源部分下载指南。请注意，这包括使用以前学期某位同学的代码。请确保你提交的代码确实是你自己写的。
荣誉声明
在家庭作业中出现了许多学术不端行为，这种情况必须改变。利用自动化工具很容易发现这些案件，并由讲师验证。这种做法会导致严重的分数扣减、不良的学习效果、挫折感以及浪费所有相关人员宝贵的资源时间。为了缓解这一问题，以下是课程诚信政策的重申形式：
我没有向本班级中的任何人展示我的代码，特别是用于指导他们自己的工作。
我没有复制另一位同学或以前学期学生的代码（无论是修改过的还是未修改过的）。
我没有使用在网络上找到或购买的解决方案完成这项作业。
我提交的工作是我自己写的，并且我完全理解并遵守这一承诺
如果我发现违反了上述任何一条，将在这次作业中得到零分，并额外扣除10分总成绩。
在你提交你的家庭作业之前，你需要同意这些单独声明。
请明白如果你是绝大多数遵循规则的学生之一——只是与其他同学一起了解问题描述、Python结构和解决方案方法——那么你就不会遇到任何麻烦。
第一部分：自动更正
我们所有人都使用过自动更正来修正我们在写作时的各种拼写错误，但你是否想过它是如何工作的呢？这里有一个小型的自动更正程序，它会查找一些常见的打字错误。
要解决这个问题，你的程序将读取三个文件的名字：
第一个包含有效单词及其频率的列表，
第二个包含需要自动更正的单词列表，
第三个包含可能的字母替换（如下所述）。
输入单词文件每行有两个条目；第一项是单个有效的英文单词，第二项是一个表示该词在词汇表中的频次的浮点数。这两个值之间用逗号分隔。
读取这个英语字典并将其转换为Python字典：使用单词作为键和频率作为值。你将利用这些频率来决定多个可能更正中最有可能的一个。
键盘文件每一行对应一个字母，第一项是需要替换的字母，其余的是该字母可能的替换选项。这一行中的所有字母之间用空格分隔。这些替代方案基于键盘上的相邻关系计算得出，所以如果你查看一下你的键盘，会发现“a”键周围有“q”，“w”，“s”，和“z”。其他替代方案也是类似方式计算出来的，例如：
这意味着b的可能替换可以是v, f, g, h, 或者 n。读取这个键盘文件并将其转换为字典：第一个字母作为键（如 b），其余字母作为值，存储为列表。
你的程序将遍历输入文件中的每一个单词，对每个单词进行自动更正，并打印出更正结果。为了修正一个单独的单词，你将考虑以下情况：
例如，对于给定的键盘文件来说，b 的可能替换为 v f g h n。因此，如果你在 abar 中替换 b，你应该考虑：avar, afar, agar, ahar, anar。
经过上述所有步骤后，如果有多于一个潜在匹配，则按其在英语字典中的频率进行排序，并返回使用最频繁的前三个值作为最可能的更正结果。如果有三或更少个潜在匹配，请按顺序打印它们。在这种不太可能发生的情况下，两个单词基于频率相等时，你应该选择字典序靠后的那个。
如果没有任何上述更正方法的有效匹配，则打印“未找到”。否则，在一行中打印该词（15个空格），匹配的数量，并且最多三个匹配项。
你程序的一个示例输出包含在文件 part1_output_01.txt 中。注意，我们在Submitty上将使用一个更广泛的字典，因此你的结果可能与你在笔记本电脑上的不同。
当你确定作业正确无误后，请将其提交到 Submitty。你的程序必须命名为 hw7_part1.py 才能正常工作。
注意事项：
不要写循环来搜索字符串（单词或字母）是否在字典中！这将非常慢，并可能导致Submitty终止你的程序（并且你将失去大量分数）。相反，你应该使用 in 操作符。
可能，但不太可能，候选替换词会被生成多次。我们建议你在查找之前先将所有可能的候选替换存储在一个集合中。
通过频率排序潜在匹配项可以简单处理。对于每个潜在匹配项，创建一个元组，首先包含频率值，然后是单词。将其添加到列表中并按反向顺序对列表进行排序。例如，如果列表为 v，则只需使用代码：v.sort(reverse=True)
第二部分：评分高和低的电影…
在这个部分，我们将提供两个数据文件 movies.json 和 ratings.json，格式是 JSON 数据格式。第一个数据文件是从 IMDB 直接获取的电影信息，包括一些但不是所有电影的评分。第二个文件包含来自 Twitter 的评分。
请注意：并非所有的电影在 movies.json 中都有对应的评级，也并非所有的电影在 ratings.json 中都有相关的电影信息。
这些数据可以通过以下五行代码完整读取：
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import json
if __name__ == "__main__" :
movies = json . loads ( open ( "movies.json" ) . read ())
ratings = json . loads ( open ( "ratings.json" ) . read ())
两个文件都以字典的形式存储数据。第一个字典使用电影 ID 作为键，值是一个包含电影属性列表的第二个字典。例如：
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print ( movies [ '3520029' ])
( movie with id '3520029' ) produces the output :
{ 'genre' : [ 'Sci-Fi' , 'Action' , 'Adventure' ], 'movie_year' : 2010 ,
'name' : 'TRON: Legacy' , 'rating' : 6.8 , 'numvotes' : 254865 }
这相当于：
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movies = dict ()
movies [ '3520029' ] = { 'genre' : [ 'Sci-Fi' , 'Action' , 'Adventure' ],
'movie_year' : 2010 , 'name' : 'TRON: Legacy' ,
'rating' : 6.8 , 'numvotes' : 254865 }
如果我们想获取每个电影的单独信息，可以使用以下命令：
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print ( movies [ '3520029' ][ 'genre' ])
print ( movies [ '3520029' ][ 'movie_year' ])
print ( movies [ '3520029' ][ 'rating' ])
print ( movies [ '3520029' ][ 'numvotes' ])
这将提供以下输出：
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[ 'Sci-Fi' , 'Action' , 'Adventure' ]
2010
6.8
254865
第二个字典同样使用电影 ID 作为键，值是一个评分列表。例如，
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print ( ratings [ '3520029' ])
( movie with id '3520029' ) produces the output :
[ 6 , 7 , 7 , 7 , 8 ]
因此，这部电影有五个评分：6、7、7、7 和 8。
现在开始作业：
问题描述
在这个家庭作业中，假设你有两个名为 movies.json 和 ratings.json 的文件。请从这些文件中读取数据，并让用户输入一个年份范围（最小和最大年份）以及两个权重：w1 和 w2。找到在 min 到 max 年之间制作的所有电影（包含 min 和 max）。对于每部电影，计算其综合评分为：
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( w1 * imdb_rating + w2 * average_twitter_rating ) / ( w1 + w2 )
其中 imdb_rating 来自于 movies 文件，而 average_twitter_rating 是 ratings 文件中的平均评分。
如果某部电影没有在 Twitter 上被评分，或者其 Twitter 评分少于三个条目，则跳过该电影。然后反复询问用户输入一个电影类型，并返回该类型的最佳和最差电影（基于给定年份和计算出的评分）。重复此操作直到用户输入“stop”。
程序运行的一个示例（在你使用 Spyder 运行时的样子）包含在文件 hw7_part2_output_01.txt 中（每部电影第二行有8个空格，评分为 {:.2f} 格式）。
我们提供的用于测试的电影是一个子集，在 Submitty 上进行测试时会有所不同，所以当你提交作业时可能会看到不同之处。
当你确定你的程序正确无误后，请将其提交到 Submitty。你的程序必须命名为 hw7_part2.py 才能正常工作。
排序的一般提示
有可能两部电影的评分相同。考虑以下代码：
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>>> example = [( 1 , "b" ), ( 1 , "a" ), ( 2 , "b" ), ( 2 , "a" )]
>>> sorted ( example )
[( 1 , 'a' ), ( 1 , 'b' ), ( 2 , 'a' ), ( 2 , 'b' )]
>>> sorted ( example , reverse = True )
[( 2 , 'b' ), ( 2 , 'a' ), ( 1 , 'b' ), ( 1 , 'a' )]
注意，排序是基于索引 0 的值进行的，但如果出现并列情况，则根据索引 1 的值来决定。如果在索引 0 和索引 1 都有并列时，排序将继续使用索引 2 的值（如果有）以此类推。对列表列表也是一样的关系。
为了确定最佳和最差电影，示例代码中用了一个将评分放在索引 0 处、名字放在索引 1 处的排序方法。在你决定最佳和最差电影时，请记住这一点。
支持文件
HW7.zip
/zh-cn/csci-1100-hw-7/HW7.zip
解决方案
我在这个作业中没有得到满分（只有 96%），所以你不应该相信每一行代码。我可能会重新做一遍以获得满分，之后会将它添加在这里。
hw7_part1.py
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"""
An implementation of HW7 Part 1
"""
# Global Variables
word_path = ""
#word_path = "/mnt/c/Users/james/OneDrive/RPI/Spring 2024/CSCI-1100/Homeworks/HW7/hw7_files/"
# Debugging Variables
dictionary_file = "words_10percent.txt"
input_file = "input_words.txt"
keyboard_file = "keyboard.txt"
def get_dictionary ( file_name ):
words_dict = dict ()
data = open ( file_name , 'r' )
for lines in data :
lines = lines . strip ()
the_key = lines . split ( "," )[ 0 ]
the_value = float ( lines . split ( "," )[ 1 ])
words_dict [ the_key ] = the_value
data . close ()
return words_dict
def get_keyboard ( file_name ):
keyboard_dict = dict ()
data = open ( file_name , 'r' )
for lines in data :
lines = lines . strip ()
the_key = lines . split ( " " )[ 0 ]
keyboard_dict [ the_key ] = []
for i in lines . split ( " " )[ 1 :]:
keyboard_dict [ the_key ] . append ( i )
data . close ()
return keyboard_dict
def check_in_dictionary ( word , dictionary ):
if word in dictionary :
return True
return False
def get_input_words ( file_name ):
input_words = []
file = open ( file_name , 'r' )
for lines in file :
lines = lines . strip ()
input_words . append ( lines )
file . close ()
return input_words
def get_drop_words ( word ):
drop_words = set ()
for i in range ( len ( word )):
drop_words . add ( word [: i ] + word [ i + 1 :])
return drop_words
def get_insert_words ( word ):
insert_words = set ()
alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
for i in range ( len ( word ) + 1 ):
for j in alphabet :
insert_words . add ( word [: i ] + j + word [ i :])
#print("Inserting: ", word[:i] + j + word[i:])
return insert_words
def get_swap_words ( word ):
swap_words = set ()
for i in range ( len ( word ) - 1 ):
swap_words . add ( word [: i ] + word [ i + 1 ] + word [ i ] + word [ i + 2 :])
return swap_words
def get_replace_words ( word , keyboard ):
replace_words = set ()
#print(keyboard)
for i in range ( len ( word )):
for j in range ( len ( word [ i ])):
for k in keyboard [ word [ i ][ j ]]:
replace_words . add ( word [: i ] + k + word [ i + 1 :])
return replace_words
def get_all_possible_words ( word , keyboard ):
all_possible_words = set ()
all_possible_words . update ( get_drop_words ( word ))
all_possible_words . update ( get_insert_words ( word ))
all_possible_words . update ( get_swap_words ( word ))
all_possible_words . update ( get_replace_words ( word , keyboard ))
return all_possible_words
def get_suggestions ( word , dictionary , keyboard ):
suggestions = dict ()
all_possible_words = get_all_possible_words ( word , keyboard )
for i in all_possible_words :
if i in dictionary :
suggestions [ i ] = dictionary [ i ]
topx = sorted ( suggestions , key = lambda x : ( suggestions [ x ], x ), reverse = True )
#print(topx)
return topx
def construct_output ( input_words , dictionary , keyboard ):
output = ""
max_length = max ([ len ( i ) for i in input_words ])
for i in input_words :
output += " " + " " * ( max_length - len ( i )) + i + " -> "
if check_in_dictionary ( i , dictionary ):
output += "FOUND"
elif len ( get_suggestions ( i , dictionary , keyboard )) == 0 :
output += "NOT FOUND"
else :
output += "FOUND {:2d} " . format ( len ( get_suggestions ( i , dictionary , keyboard ))) + ": "
suggestions = get_suggestions ( i , dictionary , keyboard )[: 3 ]
for j in suggestions :
output += " " + j
output += " \n "
return output
if __name__ == "__main__" :
dictionary_file = input ( "Dictionary file => " ) . strip ()
print ( dictionary_file )
input_file = input ( "Input file => " ) . strip ()
print ( input_file )
keyboard_file = input ( "Keyboard file => " ) . strip ()
print ( keyboard_file )
dictionary = get_dictionary ( word_path + dictionary_file )
#print(dictionary)
keyboard = get_keyboard ( word_path + keyboard_file )
#print(keyboard)
#print(get_input_words(word_path + input_file))
#print(get_drop_words("hello"))
#print("shut" in get_insert_words("shu"))
#print(get_swap_words("hello"))
#print("integers" in get_replace_words("inteters", keyboard))
#print(get_all_possible_words("hello", keyboard))
#print(get_suggestions("doitd", dictionary, keyboard))
print ( construct_output ( get_input_words ( word_path + input_file ), dictionary , keyboard ), end = "" )
hw7_part2.py
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"""
An implementation of HW7 Part 2
"""
import json
# Global Variables
word_path = ""
#word_path = "/mnt/c/Users/james/OneDrive/RPI/Spring 2024/CSCI-1100/Homeworks/HW7/hw7_files/"
genre = ""
# Debugging Variables
#min_year = 2000
#max_year = 2016
#imdb_weight = 0.7
#twitter_weight = 0.3
#genre = "sci-fi"
def get_movie_ids ( movies , min_year , max_year ):
ids = set ()
for i in movies . keys ():
if movies [ i ][ 'movie_year' ] >= min_year and movies [ i ][ 'movie_year' ] <= max_year :
ids . add ( int ( i ))
return ids
def get_imdb_rating ( movies , movie_id ):
return float ( movies [ str ( movie_id )][ 'rating' ])
def get_twitter_rating ( ratings , movie_id ):
if str ( movie_id ) in ratings . keys ():
return ratings [ str ( movie_id )]
else :
return []
def get_num_twitter_ratings ( ratings , movie_id ):
return len ( get_twitter_rating ( ratings , movie_id ))
def get_weighted_rating ( movies , ratings , movie_id , imdb_weight , twitter_weight ):
imdb = get_imdb_rating ( movies , movie_id )
twitter = 0.0
for i in get_twitter_rating ( ratings , movie_id ):
twitter += i
twitter /= len ( get_twitter_rating ( ratings , movie_id ))
return ( imdb * imdb_weight + twitter * twitter_weight ) / ( imdb_weight + twitter_weight )
def get_movie_name ( movies , movie_id ):
return movies [ str ( movie_id )][ 'name' ]
if __name__ == "__main__" :
movies = json . loads ( open ( word_path + "movies.json" ) . read ())
ratings = json . loads ( open ( word_path + "ratings.json" ) . read ())
"""
movies['3520029'] = {'genre': ['Sci-Fi', 'Action', 'Adventure'],
'movie_year': 2010, 'name': 'TRON: Legacy',
'rating': 6.8, 'numvotes': 254865}
"""
min_year = int ( input ( "Min year => " ) . strip ())
print ( min_year )
max_year = int ( input ( "Max year => " ) . strip ())
print ( max_year )
imdb_weight = float ( input ( "Weight for IMDB => " ) . strip ())
print ( imdb_weight )
twitter_weight = float ( input ( "Weight for Twitter => " ) . strip ())
print ( twitter_weight )
ids = get_movie_ids ( movies , min_year , max_year )
#print(ids)
while genre . lower () != "stop" :
genre = input ( " \n What genre do you want to see? " ) . strip ()
print ( genre )
if genre == "stop" :
break
min_rating = 10000.0
max_rating = 0.0
min_name = ""
max_name = ""
mv_min_year = 10000
mv_max_year = 0
for i in ids :
if get_num_twitter_ratings ( ratings , i ) <= 3 :
continue
genres = movies [ str ( i )][ 'genre' ]
genres = [ x . lower () for x in genres ]
#print("Debug", i, genres)
if genre . lower () in genres :
rating = get_weighted_rating ( movies , ratings , i , imdb_weight , twitter_weight )
#print("Debug", rating)
if rating < min_rating :
min_rating = rating
min_name = get_movie_name ( movies , i )
mv_min_year = movies [ str ( i )][ 'movie_year' ]
if rating > max_rating :
max_rating = rating
max_name = get_movie_name ( movies , i )
mv_max_year = movies [ str ( i )][ 'movie_year' ]
if min_name == "" or max_name == "" :
print ( " \n No {} movie found in {} through {} " . format ( genre , mv_min_year , mv_max_year ))
else :
print ( " \n Best: \n Released in {} , {} has a rating of {:.2f} " . format ( mv_max_year , max_name , max_rating ))
print ( " \n Worst: \n Released in {} , {} has a rating of {:.2f} " . format ( mv_min_year , min_name , min_rating ))
genre = genre
#genre = "stop" # Debugging Only
James