新技能get！用 Python 高效背单词

背景

作为一个程序员，经常需要阅读英文论文、文档、书籍。对于一些基础不好的同学来说，最主要的拦路虎是英语单词。计算机类文档不同于小说，其语法、句式都比较简单，可以说只要词汇量有了，阅读就很简单。

如果能在平时提高词汇量，那是最好不过了。鸡汤警告！你必须暗自努力，然后惊艳所有人！这句话打在这里没毛病吧，老铁。但无所侧重地背普通英语字典，恐怕效率并不高。不提前学习单词，直接上手阅读，遇到生词再查，效率也提升不起来。

这里介绍一个针对专业文档背单词的方法：把当前文档的所有单词，建立一个专属字典，先背诵这个字典，再去看书，一定能一目十行。

思路

总体思路是文件分词统计，查找字典，生成新字典。

•首先，有一个需要阅读的英文文档，给它分词，按照单词频率排序；•找一个已掌握的英语词汇表（四六级或考研等），把上文中的单词和本词汇表重复的项删除；•再找一个词汇量大的字典，在其中查找对应解释；•把结果存储到一个字典文件中。

得到的字典，就是这本书的专属字典了。业余背这个字典，相当于掌握了计算机专业英语。这个方法也适用于机械、电子等等任何专业英语的地方。

实现

下面，以 Python 神作《Fluent Python》为例，用 Python 自带的库实现分词、统计功能。首先看下它的内容梗概。

Fluent Python CLEAR, CONCISE, AND EFFECTIVE PROGRAMMINGLuciano Ramalho......

分词

首先来分词。

from collections import Counterimport rect2 = Counter()patt = re.compile(r'\w+')with open('f1.txt','r',encoding='utf-8') as f:    for l in f.readlines():        ws = (n.lower() for n in patt.findall(l))        ct2.update(ws)

以上代码中，导入了 Counter 和 re 模块。

Counter 负责统计单词词频，re 正则表达式分割英语单词。得到结果 ct2 中是所有单词的词频。

下面，把它保存下来。

with open('result_f1.txt','w',encoding='utf-8') as f:    f.write(''.join(('%s %s\n'%(a,b) for a,b in ct2.most_common()))) 

现在，result_f1.txt 中存储的是这本书出现的单词，而且是按照词频排序的，如下。

the 12414a 5639of 4900in 4837to 4689is 3848......

和预想得很像，排名靠前的基本是介词等常用词。

另外，比较有意思的数据是，《Fluent Python》共使用词汇 9118 个，其中出现一次的单词有 3168 个。出现频次最高的 the 达到 12000 次。它的分布图如下。

载入字典

下载一个比较全的字典，十万个单词。载入内存，存储在字典数据变量 dicts 中。

这是 dict 结构第一次真正存储字典！

dicts = dict()with open('103976.txt','r',encoding='gbk') as f:    for l in f.readlines():        k = l[0:l.find('\t')]        v = l[l.find('\t')+1:]        dicts.update({k:v})

删除认识的单词

字典当中大量的 the a is，相当挑战我们的容忍度，这让旁人看了，还以为我们小学没毕业呢。去掉去掉……

众所周知，我们采用了小学二年级就掌握的 postgrade.txt 英文字典。

postgrade.txt 同学们肯定耳熟能详。神奇的是第一个单词。abandon vt.离弃，丢弃;遗弃，抛弃;放弃

with open('postgrade.txt','r',encoding='utf-8') as f:    f.readline()    for l in f.readlines():        k = l[:l.find(' ')]        try:            del dicts[k]        except KeyError as e:            pass

现在，字典 dicts 中，仅仅剩下所我们不认识的，103976 - 5000 = 98976 个单词了。

生成新字典

以词频单词来查找单词表，再把单词和释义存到新单词表中，就得到新单词表了。

with open('f1_res.txt','w',encoding='utf-8') as wf,open('result_f1.txt','r',encoding='utf-8')as f:    for l in f.readlines():        k = l[:l.find(' ')]        v = dicts.get(k,None)        if v:            wf.write('%s %s'%(k,v))wf.close()

这里第一句，两个 with 可以写到一句话里。这样代码看起来比较和谐。

查字典方法，使用v = dicts.get(k,None)，这样查不着的单词，返回 None，写入新字典时判断这个值，就可以了。

总结

除此处介绍的生生单个文档字典外，还可多拿几个领域专业文档，提取它们的常用单词，然后生成专属字典，这字典，相当于相关领域的专业英语字典。

这里使用 Python 自带库写程序，效率可能不高。如果需要，可以使用 pandas 之类的库来实现，提高效率。

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