단어 쿠키 퍼즐 풀기: 파이썬 모험
게임을 하는 것은 하루의 스트레스로부터 뇌를 이완시키는 방법일 수도 있고, 업무를 잠시 쉬는 방법이기도 합니다. 그러나 때로 게임 자체가 스트레스가 될 수 있으므로, 스크램블된 글자 세트를 받고 그 안에 포함된 단어를 풀어야 하는 재미있는 퍼즐 게임인 '워드 쿠키'의 경우도 마찬가지라고 생각합니다.
게임을 진행하면서 도움을 줄 수 있는 리소스가 거의 또는 전혀 없어서 해결하기가 점점 어려워지고 여러 번 막혔습니다. 그런데 잠깐만요. 저는 Python으로 코딩하는데 왜 방법을 찾을 수 없나요? Python 언어가 빛을 발하는 곳이 바로 여기입니다.
이제 Python을 사용하여 뒤죽박죽된 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까? 뒤섞인 글자의 단어를 확인하는 방법이 필요했고 구현을 간단한 단계로 나누었습니다.
계획:
- 단어사전을 구해서 뒤섞인 글자를 확인해 보세요.
- n자 단어만 포함하는 csv를 생성합니다. 이 경우 3자 단어부터 7자 단어까지 포함하는 csv를 생성했습니다
- CSV의 단어에 뒤섞인 문자에 모든 문자가 포함되어 있는지 확인하세요
- 자체 수의 단어 목록에 저장합니다. 예를 들어 단어가 'age'인 경우 3글자 단어 목록에 저장됩니다.
- 결과 표시
일하러 가자:
우선 온라인에서 검색한 결과 csv 형식으로 다운로드할 수 있는 사전을 찾았고 이를 각 문자가 포함된 별도의 CSV 파일로 나눌 수 있었습니다. 그 모습은 다음과 같습니다.
다음으로, A~Z까지의 CSV를 확인하고 3글자 단어를 골라내고, 공백이 있는 단어와 기타 사용할 수 없는 형식을 생략하는 Python 코드를 받았습니다. 4, 5, 6, 7자 단어까지 동시에 진행되었습니다.
다음과 같습니다.
import os import csv import re import pandas as pd # Define folder paths input_folder = 'C:\Users\Zenbook\Desktop\Word lists in csv' output_folder = 'C:\Users\Zenbook\Desktop\Word list output' # Function to find words of specific lengths in text def find_words_of_length(text, length): words = re.findall(r'\b\w+\b', text) return [word for word in words if len(word) == length] # Initialize dictionaries to store words of each length words_by_length = {3: set(), 4: set(), 5: set(), 6: set(), 7: set()} # Loop through all CSV files in the input folder for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith('.csv'): filepath = os.path.join(input_folder, filename) # Read each CSV file with a fallback encoding with open(filepath, 'r', encoding='ISO-8859-1') as file: reader = csv.reader(file) for row in reader: # Loop through each cell in the row for cell in row: for length in words_by_length.keys(): words = find_words_of_length(cell, length) words_by_length[length].update(words) # Save words of each length to separate CSV files for length, words in words_by_length.items(): output_file = os.path.join(output_folder, f'{length}_letters.csv') with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) for word in sorted(words): # Sort words for neatness writer.writerow([word]) print("Words have been saved to separate CSV files based on their length.")
지정한 출력 폴더의 결과는 다음과 같습니다.
이제 이 출력 폴더를 사용하여 그 안에 있는 단어가 뒤섞인 문자에 포함되어 있는지 확인하면 됩니다. 이를 수행하는 코드는 다음과 같습니다.
import csv # Define the string to check against check_string = 'langaur' # Define the folder path for CSV files input_folder = 'C:\Users\Zenbook\Desktop\Word list output' # Function to check if all letters in word can be found in check_string def is_word_in_string(word, check_string): # Check if each letter in the word is in the string for letter in word: if word.count(letter) > check_string.count(letter): return False return True # Check words for 3, 4, 5, 6 and 7-letter CSVs for length in [3, 4, 5, 6, 7]: input_file = f'{input_folder}/{length}_letters.csv' print(f"\nLength {length}:") with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as file: reader = csv.reader(file) found_words = [] for row in reader: word = row[0].strip() # Remove any extra whitespace if is_word_in_string(word, check_string): found_words.append(word) # Print all found words for the given length for i in found_words: print(i)
빠른 분석:
이전 코드의 출력 폴더를 가져와 위의 실제 솔루션 코드에서 입력 폴더로 사용합니다. 이 솔루션의 장점은 'is_word_in_string' 함수의 단순성에 있습니다. 개별 문자가 뒤섞인 단어에 포함되어 있는지 확인할 필요가 없습니다. 두 번 이상 나타나는 문자에 대해 추가 논리가 작성되기 때문입니다.
사전 단어의 각 문자가 뒤섞인 단어의 횟수보다 작거나 같은지 확인하기만 하면 되고, 사전 단어의 각 문자가 실제로 존재하는지 확인할 수 있습니다. 뒤섞인 편지 속에.
실제 코드를 살펴보겠습니다.
만세! 이제 막혔을 때 앞으로 나아갈 수 있는 방법이 생겼습니다. 항상 시스템을 속이는 것뿐만 아니라 재미도 없지만 정말 필요할 때 이 솔버는 유용합니다. 또한 가능한 한 많은 추가 단어를 얻을 수 있으므로 그 병을 채우고 멋진 리소스를 얻을 수 있습니다.
그리고 거기에 있습니다. Python은 빠른 작업을 자동화하는 다재다능한 언어입니다. 이와 같은 일상적인 활동에서 간단히 사용할 수도 있고, 복잡한 작업과 기계 학습과 같은 훨씬 더 고급 작업에도 사용할 수 있습니다. 오늘 작업할 Python 프로젝트를 찾아보세요. 건배.
안녕하세요. Ifedolapo라고 하면 저는 프론트엔드 개발자이자 Python 프로그래머입니다(저는 디자인도 합니다). 저에 대한 더 많은 정보는 포트폴리오 홈페이지에서 만나보실 수 있습니다
이 게시물을 읽어주셔서 감사합니다.
위 내용은 단어 쿠키 퍼즐 풀기: 파이썬 모험의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
