學了python，但是又不知道可以用來干嘛。開發一個計算器？太low了。開發一個網站？感覺網站涉及太多知識點，一個人搞不定。不用慌，本文介紹一個最近很火的一個文章自動生成器，它是用python寫的，能夠在一秒內生成一篇6000字的文章，而且看起來有模有樣的。

人工智能寫文章

故事要從一個論壇說起，起初，該論壇上有這樣一個問題“學生會退會申請六千字怎么寫？”。然后，就被我們討厭形式主義的熱心網友看見了。再然后，就有了這個“狗屁不通文章生成器”

某論壇的問題

鑒于頭條上有很多python初學者，我把代碼整理一下，寫成類的形式，方便大家學習。好了，廢話不多說，那就讓我們開始吧。

首先是環境配置：

python版本： 3.6.0

編輯器： pycharm

ps: 每一步都有代碼和排版截圖，方便學習

第一步： 導入相關python包

# encoding:utf-8import randomimport json

random包是用來生成隨機數，主要是為了生成文章時，隨機從指定數據源獲取句子進行組裝。json包是一種文本序列化，是人類可讀的，方便你對其進行修改(記事本打開，可以看到里面所有內容，而且都認識。)

第二步：參數設置

class CONF: path = "data.json" # 數據路徑 article_length = 6000 # 文章字數 repeat_rate = 2 # 句子重復度

這里是個人編程的習慣，我習慣把一些配置，例如：文件路徑、配置參數統一放在一個類中。當然，實際項目開發的時候，是用config 文件存放，不會直接寫在代碼里，這里為了演示方便，就寫在一起，也方便運行。

第三步：一個簡單的文件讀取工具函數

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

文件讀取在實際工作中經常會用到，所以建議寫一個工具類，累積起來，每次使用的時候直接調用，就不用重復寫了。

第四步：模型類的初始化

class Model: def __init__(self, famous, before, after, bosh, config): self.famous = famous # a 代表前面墊話，b代表后面墊話 self.before = before # 在名人名言前面弄點bosh self.after = after # 在名人名言后面弄點bosh self.bosh = bosh # 代表文章主要bosh來源 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): # 獲取數據源 data = read_json(config.path) famous = data["famous"] # a 代表前面墊話，b代表后面墊話 before = data["before"] # 在名人名言前面弄點bosh after = data['after'] # 在名人名言后面弄點bosh bosh = data['bosh'] # 代表文章主要廢話來源 return cls(famous, before, after, bosh, config) 。。。

initialize() 函數和 __init__() 函數 是對象初始化和實例化，其中包括基本參數的賦值、模型的導入、模型的訓練、模型的保存、最后返回用戶一個對象。這里作為一個類的基本操作，是屬于一個通用模板，在大多數項目中，都可以這么去寫。

第五步：繼續完善模型類，增加一些常用模塊

class Model: 。。。 def __shuffle_for_each(self, data_list): """ 洗牌遍歷(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, ): """ 來點名人名言 """ 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 "。 "

比較難理解的就是洗牌遍歷函數__shuffle_for_each() ，用到了一個關鍵字 yield。 如果你還沒有對yield有個初步分認識，那么你先把yield看做“return”，這個是直觀的，它首先是個return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某個值。而yield每次返回一個值都是基于原來的狀態下進行的，可以簡單理解為一個迭代器。

第六步：給模型類添加一個最重要的函數 -- 生成文章的主流程

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 另起一個段落 section_flag = False elif flag < 20: content += self.__get_famous() # 15%的概率 生成一個名人名言 section_flag = True else: content += next(self.next_bosh) # 80%的概率 生成廢話 section_flag = True content = " " + content.replace("x", title) article = "《%s》%s" % (title, content) return article

get_article() 是一個文章生成的函數，根據不同概率，在每次循環時，隨機生成段落、或者名人名言、或者一大段話。

第七步：主函數調用

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

主函數main()， 就是你整個程序運行的起點，它控制著所有步驟。雖然main函數不用寫也行，但是為了規范化編程，每次程序都要寫main函數。

好了，讓我們把代碼跑起來。輸入一個主題：“好好學習”，不到一秒就生成一篇文章啦。

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前端頁面輸出：

后端輸出：

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如果有疑問想獲取源碼(其實代碼都在上面)，可以后臺私信我，回復：python文章生成。 我把源碼發你。最后，感謝大家的閱讀，祝大家工作生活愉快！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mybatis代码自动生成器_最近很火的文章自动生成器，python源码公开了（内附python代码）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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