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  • 诗词大会-C语言版(实现查找、随机出诗句、登录注册) 采用本地txt存储账号密码、诗句 没有采用MySQL来管理相关的代码 C语言没有好好学,功能都能实现,但是代码书写不规范,仅供参考,可以修改。
  • 正月十六,中国诗词大会第五季落下帷幕。从2016年2月12日第一季于开播,迄今恰好四周年。在这个舞台上,时年16岁的才女武亦姝、雨无阻的外卖小哥雷海为、端庄美丽的北京大学博士生陈更,不留遗憾的三季老将彭敏,都...

    1. 意犹未尽的诗词大会

    正月十六,中国诗词大会第五季落下帷幕。从2016年2月12日第一季于开播,迄今恰好四周年。在这个舞台上,时年16岁的才女武亦姝、雨无阻的外卖小哥雷海为、端庄美丽的北京大学博士生陈更,不留遗憾的三季老将彭敏,都以精彩表现给我们留下了深刻印象。中国诗词大会潜移默化地影响了一大批中国人,激发了很多人对诗词的热爱。
    在这里插入图片描述

    因为喜欢,就想到了用 Python + ElasticSearch 这个大数据的手段搞一个“诗词大会”。如果你也喜欢,就请跟我一起来体验一下吧。读完了文末的飞花令,相信你一定会萌生出足够的勇气和信心报名参加下一季的中国诗词大会!

    2. Python + ElasticSearch的环境搭建

    2.1 安装ElasticSearch

    ElasticSearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。

    ElasticSearch采用的是NoSql数据库,其基本概念与传统的关系型数据库的概念有所不同。我们先了解一下这两个概念:

    • 文档
      NoSql数据库又叫做文档型数据库。文档就相当于关系型数据库的记录(行)。

    • 索引
      在关系数据库中的索引,是为了加速查询设置的一种数据结构。不同于关系数据库的索引,Elasticsearch会为每个字段创建这个含义的索引,而且Elasticsearch中的索引是透明的,因此Elasticsearch不再谈论这个含义的索引,而是赋予索引两个含义:

      • 名词:一个索引类似于传统关系数据库中的一个数据库,是一个存储关系型文档的地方
      • 动词:索引一个文档,就是存储一个文档到一个索引(名词)中以便它可以被检索和查询到,相当于关系数据库的insert

    ElasticSearch是使用java编写的,安装ElasticSearch之前,首先要安装java运行环境。为了减轻电脑的负担,可以不安装JDK,只安装JRE即可。

    安装完成后,需要设置环境变量。我安装的是jre1.8.0_241,安装路径在C:\Program Files\Java\,如果你安装的版本路和路径有所不同,请根据实际安装情况填写:

    • JAVAHOME:C:\Program Files\Java\jre1.8.0_241
    • CLASSPATH:.;%JAVA_HOME%\lib
    • PATH: %JAVA_HOME%\bin

    环境变量设置好后,就可以安装ElasticSearch了。ElasticSearch安装很简单,从官方网站下载下载以后解压, 在其解压路径下的bin文件中运行elasticsearch.bat,即可启动ElasticSearch服务。

    2.2 安装Python的Elasticsearch客户端

    万能的pip:

    pip install elasticsearch
    

    安装成功后,即可使用该客户端连接Elasticsearch服务器。

    >>> from elasticsearch import Elasticsearch
    >>> es = Elasticsearch()
    >>> es.info()
    {'name': 'LAPTOP-8507OGEN', 'cluster_name': 'elasticsearch', 'cluster_uuid': 'OwrXmbSwTk6LB-q9lFDV0w', 'version': {'number': '7.5.2', 'build_flavor': 'default', 'build_type': 'zip', 'build_hash': '8bec50e1e0ad29dad5653712cf3bb580cd1afcdf', 'build_date': '2020-01-15T12:11:52.313576Z', 'build_snapshot': False, 'lucene_version': '8.3.0', 'minimum_wire_compatibility_version': '6.8.0', 'minimum_index_compatibility_version': '6.0.0-beta1'}, 'tagline': 'You Know, for Search'}
    

    3. 使用Python爬取诗词数据

    这次我爬取的目标是古诗文网,这里面很多诗词的分类方法。我要爬取的是有唐诗三百首和宋词三百首。

    3.1 创建索引

    ElasticSearch可以不创建索引直接索引数据,不过,要使用一些高级聚合功能,自动创建的索引并不理想,而索引在创建之后不能更改。最好在索引数据之前,先创建索引。

    >>> from elasticsearch import Elasticsearch, client
    >>> es = Elasticsearch()
    >>> ic = client.IndicesClient(es)
    >>> doc = {
            "mappings": {
                "properties": {
                    "title": { # 题目 
                        "type":  "keyword" 
                    },
                    "epigraph": { # 词牌名 
                        "type":  "keyword" 
                    },
                    "dynasty": { # 朝代  
                        "type":  "keyword" 
                    },
                    "author": { # 作者 
                        "type":  "keyword" 
                    },
                    "content": { # 内容 
                        "type":  "text" 
                    }
                }
            }
        }
    >>> ic.create(index='poetry', body=doc)
    {'acknowledged': True, 'shards_acknowledged': True, 'index': 'poetry'}
    

    3.2 爬取诗词(以唐诗为例)

    Python访问http的库有很多,使用最方便的是requests,我就用requests来获取网页的内容,用bs4来解析网页的内容。

    1. 取得唐诗三百首列表
      取得唐诗三百首列表页面的html:

      >>> import requests
      >>> html = requests.get('https://so.gushiwen.org/gushi/tangshi.aspx').text
      

      然后使用BeautifulSoup模块对html代码进行解析,得到诗名和诗文地址的列表:

      >>> from bs4 import BeautifulSoup
      >>> import lxml
      >>> soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
      >>> typecont = soup.find_all(attrs={"class":"typecont"})
      >>> index = 1
      >>> for div in typecont:    
              for ch in div.children:
                  if ch.name == 'span':
                      print(index, ch.a.text, ch.a.attrs['href'])
                      index += 1
      

      这样,就取到了唐诗的地址列表,共320首

    2. 取得唐诗的内容
      访问https://so.gushiwen.org/shiwenv_c90ff9ea5a71.aspx,取到《登鹳雀楼》的页面,并用bs4解析:

      >>> html = requests.get('https://so.gushiwen.org/shiwenv_c90ff9ea5a71.aspx').text    
      >>> soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
      
    3. 取得唐诗标题:

      >>> cont = soup.select('.main3 .left .sons .cont')[0]
      >>> title = cont.h1.text
      >>> title
      '登鹳雀楼'
      
    4. 取得朝代和作者:

      >>> al = cont.p.select('a')
      >>> dynasty = al[0].text
      >>> dynasty
      '唐代'
      >>> author = al[1].text
      >>> author
      
    5. 取得诗文内容:

      >>> content = cont.select('.contson')[0].text
      >>> content
      '\n白日依山尽,黄河入海流。欲穷千里目,更上一层楼。\n'
      >>> content.strip()
      '白日依山尽,黄河入海流。欲穷千里目,更上一层楼。'
      

    3.3 索引诗词数据

    数据拿到了,我们就可以将它们保存到ElasticSearch中了。用ElasticSearch的术语,这叫做“索引诗词数据”。

    >>> from elasticsearch import Elasticsearch
    >>> es = Elasticsearch()
    >>> doc = {
        'title':title,
        'dynasty':dynasty, 
        'author':author,
        'content':content
    }
    >>> ret = es.index(index='poetry', body=doc)
    >>> print(json.dumps(ret, indent=4, separators=(',', ': '), ensure_ascii=False))
    {
        "_index": "test",
        "_type": "test",
        "_id": "bp3tNnABnXfYifgM_GRI",
        "_version": 1,
        "result": "created",
        "_shards": {
            "total": 2,
            "successful": 1,
            "failed": 0
        },
        "_seq_no": 0,
        "_primary_term": 1
    }
    

    根据返回的id,查询一下刚才保存的数据:

    >>> ret = es.get(index='poetry', id='bp3tNnABnXfYifgM_GRI')
    >>> print(json.dumps(ret, indent=4, separators=(',', ': '), ensure_ascii=False))
    {
        "_index": "test",
        "_type": "test",
        "_id": "bp3tNnABnXfYifgM_GRI",
        "_version": 1,
        "_seq_no": 0,
        "_primary_term": 1,
        "found": true,
        "_source": {
            "title": "登鹳雀楼",
            "dynasty": "唐代",
            "author": "王之涣",
            "content": "白日依山尽,黄河入海流。欲穷千里目,更上一层楼。"
        }
    }
    

    3.4 完整的爬取代码

    全部爬取代码不足100行,可直接复制保存为本地文件。只要环境安装没问题,ElasticSearch服务正常启动,代码可直接运行。

    #!/usr/bin/env python
    # coding:utf-8
    
    import lxml
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    from elasticsearch import Elasticsearch, client
    
    def create_index():
        es = Elasticsearch()
        ic = client.IndicesClient(es)
    
        # 判断索引是否存在
        if not ic.exists(index="poetry"):
            # 创建索引
            doc = {
                "mappings": {
                    "properties": {
                        "title": {
                            "type":  "keyword" 
                        },
                        "epigraph": {
                            "type":  "keyword" 
                        },
                        "dynasty": {
                            "type":  "keyword" 
                        },
                        "author": {
                            "type":  "keyword" 
                        },
                        "content": {
                            "type":  "text" 
                        }
                    }
                }
            }
    
            ic.create(index='poetry', body=doc)
    
    def get_poetry(list_url):
        es = Elasticsearch()
    
        # 取得列表页面
        html = requests.get(list_url).text
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
        typecont = soup.find_all(attrs={"class":"typecont"})
    
        # 遍历列表
        for div in typecont:
            for ch in div.children:
                if ch.name == 'span':
                    # 取得诗词内容
                    print('get:', ch.a.text, ch.a.attrs['href'])
                    html = requests.get('https://so.gushiwen.org' + ch.a.attrs['href']).text
                    soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
                    cont = soup.select('.main3 .left .sons .cont')[0]
    
                    # 标题
                    title = cont.h1.text
    
                    # 词牌
                    epigraph = ""
                    if '·' in title:
                        epigraph = title[:title.index('·')]
    
                    al = cont.p.select('a')
    
                    # 朝代
                    dynasty = al[0].text
    
                    # 作者
                    author = al[1].text
    
                    # 内容
                    content = cont.select('.contson')[0].text.strip()
    
                    # 索引数据
                    doc = {
                        "title": title,
                        "epigraph": epigraph,
                        "dynasty": dynasty,
                        "author": author,
                        "content": content
                    }
                    # ret = es.index(index='poetry', doc_type='poetry', body=doc)
                    ret = es.index(index='poetry', body=doc)
                    print(ret)
    def main():
        create_index()
        get_poetry('https://so.gushiwen.org/gushi/tangshi.aspx')
        get_poetry('https://so.gushiwen.org/gushi/songsan.aspx')
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    4. 诗词数据分析

    4.1 牛刀小试

    有了诗词数据,我们就可以进行统计分析了。先牛刀小试一下,查询我一共收录了多少篇诗词:

    >>> from elasticsearch import Elasticsearch
    >>> es = Elasticsearch()
    >>> ret = es.search(index='poetry')
    >>> ret.keys() # 查询结果是一个字典,可以逐一查看其数据
    dict_keys(['took', 'timed_out', '_shards', 'hits'])
    >>> ret['hits']['total']['value'] # 这是查询到的文档总数
    613
    >>> for item in ret['hits']['hits']: # 这里是部分查询到的文档(ElasticSearch默认只返回前10条)
    	print(item['_source']['title'], '--', item['_source']['author'])
    	
    早发白帝城 / 白帝下江陵 -- 李白
    夜上受降城闻笛 -- 李益
    贾生 -- 李商隐
    隋宫 -- 李商隐
    瑶池 -- 李商隐
    芙蓉楼送辛渐 -- 王昌龄
    闺怨 -- 王昌龄
    春宫曲 -- 王昌龄
    九月九日忆山东兄弟 -- 王维
    凉州词 -- 王翰
    

    返回结果中的ret[‘hits’][‘total’][‘value’]是我们要的统计结果,ret[‘hits’][‘hits’]是查询到的文档。ElasticSearch默认只返回前10条,可以使用参数指定返回的数量。下面指定返回2个文档:

    >>> ret = es.search(index='poetry', body={'size':2})
    >>> ret['hits']['total']['value'] # 查询总数任然是613
    613
    >>> for item in ret['hits']['hits']:  # 返回2个文档
    	print(item['_source']['title'], '--', item['_source']['author'])
    	print(item['_source']['content'])
    	print()
    	
    早发白帝城 / 白帝下江陵 -- 李白
    朝辞白帝彩云间,千里江陵一日还。两岸猿声啼不住,轻舟已过万重山。
    
    夜上受降城闻笛 -- 李益
    回乐烽前沙似雪,受降城外月如霜。(回乐烽 一作:回乐峰)不知何处吹芦管,一夜征人尽望乡。
    

    那么这里面有多少是李白写的呢:

    >>> condition = {"query":{"match":{"author":"李白"}},"size":0}
    >>> ret = es.search(index='poetry', body=condition)
    >>> ret['hits']['total']['value']
    37
    

    哇,竟然有37篇之多!

    4.2 诗词作品收录排行榜

    唐宋两代,是中国诗词的鼎盛时期,名篇佳作灿若星河,诗词大家群星璀璨。在这613篇作品中,究竟谁的作品最多呢?是诗仙李白?或者诗圣杜甫?抑或是开一代词风的李清照、苏东坡?让他们来一场PK吧。

    >>> ret = es.search(index='poetry', body={'size':0, 'aggs': {'authors':{"terms": { "field": "author"}}}})
    >>> for item in ret['aggregations']['authors']['buckets']:
    	print(item['key'], item['doc_count'])
    	
    杜甫 39
    李白 37
    王维 29
    李商隐 24
    苏轼 16
    辛弃疾 16
    孟浩然 15
    李清照 14
    周邦彦 12
    韦应物 12
    

    恭喜以上选手获得了本次比赛前10名。请看大屏幕:
    在这里插入图片描述

    4.3 最热门词牌排行榜

    词的特点之一是词牌名,而几乎每一个词牌名的背后,都隐藏着一个故事。在我们的诗词库中,哪些词牌最受诗词达人的欢迎呢?对上面的检索条件略加修改,就可以很快知道结果了。这里检索结果取前11个,因为有些词是没有词牌名的(也许本事就是词牌吧)。

    >>> ret = es.search(index='poetry', body={'size':0, 'aggs': {'epigraphs':{"terms": { "field": "epigraph",'size':11 }}}})
    >>> for item in ret['aggregations']['epigraphs']['buckets']:
    	print(item['key'], item['doc_count'])
    	
     273
    清平乐 11
    浣溪沙 9
    蝶恋花 9
    鹧鸪天 9
    卜算子 8
    西江月 8
    菩萨蛮 7
    贺新郎 7
    长相思 7
    临江仙 6
    

    最热门词牌排行榜为:
    在这里插入图片描述

    4.4 文字频率排行榜

    创建索引时,有些朋友应该发现content字段的类型与其他的不一样,其他的都是keyword,而content是text。这么做是因为ElasticSearch有个分词机制,分词机制会将keyword类型的视为一个词,而对于text的字段,英文每个单词是一个词而中文则是每个字为一个词。

    对于text字段,ElasticSearch使用了Fielddata缓存技术,要对这样的字段进行聚合,首先要开启字段的Fielddata:

    >>> es.index(index='poetry', doc_type='_mapping', body={"properties": {"content": {"type": "text","fielddata": True}}})
    {'acknowledged': True}
    

    然后就可以进行聚合操作了:

    >>> ret = es.search(index='poetry', body={'size':0, 'aggs': {'content':{"terms": { "field": "content",'size':20 }}}})
    >>> 
    >>> for item in ret['aggregations']['content']['buckets']:
    	print(item['key'], item['doc_count'])288287280265217208205205185184182178177171168166166163155146
    

    文字频率TOP20,按照顺序写出来,几乎就是一首五言绝句:

    一人不风山,无月花天来。
    春时云日上,何水夜有雨。

    奇也不奇?难怪!因为每一个汉字,本身就是一幅画、一个故事。有请TOP20出场:
    在这里插入图片描述

    4.5 飞花令

    中国诗词大会最精彩的环节莫过于飞花令了。第八场彭敏绝地反击,与百人团进行飞花令的场景让人印象深刻。当时飞的是“江”字,那我们就来看一个包含有“江”字的诗词都有哪些。

    上面的实例都是使用的ElasticSearch的聚合分析功能,这个例子则是使得全文检索功能。

    >>> ret = es.search(index='poetry', body={"query":{"match":{"content":"江"}}, "highlight":{"fields":{"content":{}}}})
    >>> ret['hits']['total']['value']
    138
    >>> for item in ret['hits']['hits']:
    	print(item['_source']['title'], item['_source']['author'])
    	print(item['highlight']['content'])
    	print()
    

    body增加了高亮选项,“highlight”:{“fields”:{“content”:{}}},可以高亮显示关键词。包含“江”字的诗词,一共138首,这里只显示了前10首。

    忆江南 白居易
    南好,风景旧曾谙。日出花红胜火,春来水绿如蓝。能不忆南?

    忆江南词三首 白居易
    南好,风景旧曾谙。日出花红胜火,春来水绿如蓝。能不忆南?
    南忆,最忆是杭州。山寺月中寻桂子,郡亭枕上看潮头。何日更重游!
    南忆,其次忆吴宫。吴酒一杯春竹叶,吴娃双舞醉芙蓉。早晚复相逢!

    遣怀 杜牧
    落魄南载酒行,楚腰纤细掌中轻。(南 一作:湖;纤细 一作:肠断)十年一觉扬州梦,赢得青楼薄幸名。

    长干行·家临九江水 崔颢
    家临九水,来去九侧。同是长干人,生小不相识。

    卜算子·我住长江头 李之仪
    我住长头,君住长尾。日日思君不见君,共饮长水。
    此水几时休,此恨何时已。只愿君心似我心,定不负相思意。

    长相思·吴山青 林逋
    (谁知离别情 一作:争忍有离情)君泪盈,妾泪盈,罗带同心结未成,边潮已平。(边 一作:头)’]

    霜天晓角·仪真江上夜泊 黄机
    夜宿。长啸之曲。水底鱼龙惊动,风卷地、浪翻屋。 诗情吟未足。酒兴断还续。草草兴亡休问,功名泪、欲盈掬。

    菩萨蛮·人人尽说江南好 韦庄
    人人尽说南好,游人只合南老。春水碧于天,画船听雨眠。垆边人似月,皓腕凝霜雪。未老莫还乡,还乡须断肠。

    采桑子·恨君不似江楼月 吕本中
    恨君不似楼月,南北东西,南北东西,只有相随无别离。恨君却似楼月,暂满还亏,暂满还亏,待得团圆是几时?

    清平乐·独宿博山王氏庵 辛弃疾
    平生塞北南,归来华发苍颜。布被秋宵梦觉,眼前万里山。

    再来一个超级飞花令,同时包含“江”和“水”的诗词有哪些呢?

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    我们的诗词库中,共有52首同时包含“江”和“水”的诗词,这里只显示了前10首。

    忆江南 白居易
    南好,风景旧曾谙。日出花红胜火,春来绿如蓝。能不忆南?

    卜算子·我住长江头 李之仪
    我住长头,君住长尾。日日思君不见君,共饮长。 此几时休,此恨何时已。只愿君心似我心,定不负相思意。

    长干行·家临九江水 崔颢
    家临九,来去九侧。同是长干人,生小不相识。

    竹枝词·山桃红花满上头 刘禹锡
    山桃红花满上头,蜀拍山流。花红易衰似郎意,流无限似侬愁。

    忆江南词三首 白居易
    南好,风景旧曾谙。日出花红胜火,春来绿如蓝。能不忆南?\n南忆,最忆是杭州。山寺月中寻桂子,郡亭枕上看潮头。何日更重游!\n南忆,其次忆吴宫。吴酒一杯春竹叶,吴娃双舞醉芙蓉。早晚复相逢!

    霜天晓角·仪真江上夜泊 黄机
    夜宿。长啸之曲。底鱼龙惊动,风卷地、浪翻屋。 诗情吟未足。酒兴断还续。草草兴亡休问,功名泪、欲盈掬。

    菩萨蛮·人人尽说江南好 韦庄
    人人尽说南好,游人只合南老。春碧于天,画船听雨眠。垆边人似月,皓腕凝霜雪。未老莫还乡,还乡须断肠。

    望江南·梳洗罢 温庭筠
    梳洗罢,独倚望楼。过尽千帆皆不是,斜晖脉脉悠悠。肠断白蘋洲。

    寄扬州韩绰判官 杜牧
    青山隐隐迢迢,秋尽南草未凋。二十四桥明月夜,玉人何处教吹箫?

    泊秦淮 杜牧
    烟笼寒月笼沙,夜泊秦淮近酒家。商女不知亡国恨,隔犹唱后庭花。

    有了这个武器,是不是也想报名参加下一期的诗词大会了?那就赶快去报名吧!

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  • 初中生“诗词大会”基本比赛规则.docx
  • 很多诗友因为看到我在诗词大会的样子,也想要来诗词大会;很多小朋友、青少年说因为看到我念诗的样子,发现中国诗词的美好,也开始念诗。 我觉得,为了传播中国古典诗词,所有的付出都是值得的! ——《中国诗词大会...

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    很多诗友因为看到我在诗词大会的样子,也想要来诗词大会;很多小朋友、青少年说因为看到我念诗的样子,发现中国诗词的美好,也开始念诗。

    我觉得,为了传播中国古典诗词,所有的付出都是值得的!

    ——《中国诗词大会》第四季总冠军 陈更

    1. 天道酬情,实至名归
      经过10天残酷比拼,央视《中国诗词大会》第四季终于落下帷幕,“四朝元老”陈更夺得冠军,为她的诗词舞台画上完美句点。

    这位北京大学机器人女博士,连续四年,以一身温婉民国学生装与大家如约见面。

    “我带着被吐槽的勇气再度来到诗词大会。我只是在做我喜欢的事情,不关注输赢,但也不能丢人。诗词大会在进步,我也要进步,和诗词大会一起成长。”
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    回顾参加《中国诗词大会》的经历,陈更坦言:第一季的她觉得自己是“沧海一粟”;第二季自己胜负心太强;第三季希望自己能够收敛锋芒,她的心中更多的都是感谢。

    如今,与诗词大会一起走过四季,“天道酬勤,水到渠成”,四季的诗词大会见证了陈更的成长与蜕变,这个冠军实至名归!

    诗意人生,无问输赢,陈更这份“骨子里的诗意”,喜欢诗词的心又柔软又浪漫又纯粹又闪亮,读诗的样子是那样的淡定从容与气定神闲,她是真正享受畅游诗词海洋的过程。

    2.腹有诗书,是最美的气质
    你读过的书,终将化成你的气质修养。而这种美,并非与生俱来。

    陈更出身于书香门第,其父母都酷爱读书,耳闻目濡,在家庭氛围的影响下,陈更自然而然形成了良好的阅读习惯。
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    “那种‘文字从纸张上袅袅升起,给看字人带来慷慨的气息与画面’的感受令人着迷,看文字会带来自由而神奇的大脑反应,真是‘悠然心会,妙处难与君说’。”

    《中国诗词大会》第三季总冠军、我校课程研发中心全职教研老师雷海为,也是源于父辈启蒙。父亲在他很小时候就注意培养对古诗的兴趣,用毛笔在小纸片上抄写古诗贴在厨房里,每每进出都能看到,在雷海为心里埋下了爱诗的种子。
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    还有博学而知性的主持人董卿,诗词歌赋信手拈来,名著典故脱口而出。据说,董卿稍能识字时,父亲就督促她每天抄写成语,古诗,大声朗读并且背诵下来。

    确然,不论是董卿也好,雷海为老师、陈更也罢,他们的光彩都是学出来的。那些读过的诗词和书籍,都融进了骨肉和血液,变成了由内而外散发迷人光彩的气质。

    3.无为之用,方为大用
    很多人说读诗不过是陶冶情操,没实质用处。殊不知无用之用,方为大用。诗词,是塑造丰厚灵魂的最佳土壤,古诗词中熏陶的气质,与应付式的背诵之间的区别,自是一目了然。

    “诗词记录了很多中国文人不怕挫折、百折不挠的品性,这些优秀的品质可以感染我们。”陈更看来,诗词给她带来的最大改变,就是让自己更平和、更淡然地面对生活,尤其是生活中的挫折。
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    我们学习诗词,就是要去读、去背、去全面感受,就是要从短短的诗词中延伸出去,去汲取中华文化的精华。让孩子爱上诗词,是在潜意识中为孩子构建精神上的高地,丰盈内心、滋养气质。

    正如情商语文始终秉承的教育理念:让孩子会学语文,会生活。我们致力于提升孩子的语文学习能力,更要增强孩子的生活本领,以诗词充盈内心,用知识和涵养让孩子受益一生,从而更好地面对生活,更好地独立行走于世,学会与自己相处,与社会相融。
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    雨润心田,文泽花开。心田花开愿意与家长携手,共同呵护孩子学习成长。

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  • 中国诗词大会,第三季 我看了。 前面应该也看了,但是已经忘光了。 我不知道后面还要不要做。 我提一点个人的意见做参考。 第一,这六个字的重心是中国,其次是诗词,最后是大会。我看网上有人说,后面要加外国...

    中国诗词大会,第三季 我看了。

    前面应该也看了,但是已经忘光了。

    我不知道后面还要不要做。

    我提一点个人的意见做参考。

    第一,这六个字的重心是中国,其次是诗词,最后是大会。我看网上有人说,后面要加外国来的翻译的诗词,这样意思就不多了。再一个,比赛的时候,按照正常的比赛,但是播出的时候,侧重播出诗词,把大会给淡化掉。

    第二,现在的节目定位是诗词爱好者的盛宴,这个做为大会肯定是没有问题的,但是播出的时候,是面向普通观众的,像我这种,就懂几个诗词,就懂李白的静夜思。把讲解的部分给加重一些,讲给普通观众听的,而不是你们那些高手,专家听的。我对诗词就是个一般了解,连熟悉都谈不上,小学,初中,高中,都学过,但唯独高中复习班的语文老师讲解的内容让我听的最舒坦,最贴心,可见讲解的功夫还是每个人不一样的,接收的程度和吸收的程度与讲解的老师有关系的。我这么大的年龄了,看你的节目是能跟的上的一个程度,我没有调研过,不知道小学生,初中生看你的节目是什么感受,我想看能不能把一些对诗词入门级别水平的人,小学生水平的人能不能看完你的节目产生比较好的兴趣,这样你的收视率也会有提高的。

    第三,诗词选择稍微给看一下,文以载道,我也不懂你们这诗词,我大概这么说一下,一个是家国情怀,一个人生际遇,一个大美中国,一个名山景点,还有什么我就不知道了,举例子,忽如一夜春风来,千树万树梨花开,让南方的一些观众朋友想去北方给感受一下,再比如,风吹草低见牛羊,让人就想去草原上给看看,再比如,人生自古谁无死,留取丹青照汗青,就这意思。给人一种精气神,精神食粮,而不是单纯的诗词和比赛。还有就是感受的这种,下一步的旅游业,也是朝这个方向发展的,让人真的是旅游的,以前的旅游是商业,购物,上车睡觉,下车拍照,这个肯定是没有前途了。大概就这意思。

    总结起来,第一,重点是诗词,第二,是扩大受众面,提高收视率,第三,精神方面的东西,还有就是带动旅游业。

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  • 这次诗词大会的主题词是:孝亲、忠信、礼义、廉耻、仁爱、勤俭。评委:方笑一:华东师范大学古籍研究所教授、央视《中国诗词大会》命题专家;杨先国:上海市语文特级教师、上海楹联学会学术顾问;杨焄:华东师范大学...

    去年,我公司有幸承办了中共上海市嘉定区纪律检查委员会、中共上海市嘉定区委宣传部、上海市嘉定区文化和旅游管理局共同主办的廉洁修身传统文化大赛的决赛。

    以前一直认为这类活动只能中央电视台才承办得了,没想到只要有相关软件和硬件,随便一家文化公司或学校都是可以办的。

    这次诗词大会的主题词是:孝亲、忠信、礼义、廉耻、仁爱、勤俭。评委:方笑一:华东师范大学古籍研究所教授、央视《中国诗词大会》命题专家;杨先国:上海市语文特级教师、上海楹联学会学术顾问;杨焄:华东师范大学中文系教授、中国《文心雕龙》学会副秘书长。

    大赛分三轮进行:第一轮12进6,第二轮6进4、第三轮4进1。详细流程如下:

     

    (一)开场

    主持人开场白

    邀请参赛选手登台(大屏同步介绍选手)

    参赛选手选择对应主题字(座位)

    参赛选手就座(同步大屏效果跟进)

    进入比赛环节(大屏过场效果)

     

    (二)12进6

    比赛规则:本轮比赛分两个环节,第一环节为12名选手共同答题。第二环节为当同组分数相同时分组抢答。

    1、12名选手同步答题(系统计个人分数)。答题6题,大屏跟进显示题目及选手答题得分。(题型为单项选择题、9宫或12宫字题,内容限定在诗词范围内。)

    2、同组不同分,高分者晋级;同组同分则再抢答1题,抢答成功答对者晋级,答错者对方晋级。

    3、胜者按照主题词顺序分别组队进入2组对抗赛。

     

    (三)6进4

    比赛规则:本轮为分组对抗赛,共3个环节。(题库范围为诗词文赋成语楹联)

    1、第一环节为战队分别答题,计划每组至多答题5题,如果答题过程中出现3人都不能或答题错误,可启动自救环节(自救环节分3个可选项,坚强后盾-场外求助、一往无前-战胜场内第一轮失败的6名选手、你说我猜-专家互动),自救成功可继续答题,自救失败则结束答题(系统计入个人总分)。获胜队得1分。

    2、第二环节战队分组对抗,采用抢答形式,限定题量5题,抢答成功答对得分,答错对方得分。最终获胜队得1分,题型线索题。

    3、第三环节飞花令。每队只要有一人接住即转下一队,循环,未能完成的战队为输,获胜队得1分。三个环节得分高的战队成员获得下一轮资格。输的战队成员和场上其他6名选手中系统积分最高者获得晋级下一轮资格。

     

    (四)决胜局4进1

    比赛规则:本轮比赛分三个环节

    1、成语飞花令(4进3)

    2、超级飞花令(3进2)

    4、冠军争夺战(2进1),不限题量抢答,抢答成功答对者得1分,答错者对方得1分,先得5分者获胜。

     

    下面是几个现场画面:

     

     

    本次活动,我们采用了天纵国际软件的诗词大赛软件和其配套的抢答器等设备,选手用触摸一体机进行答题。这款软件可以自行定义界面和竞赛规则。有了这款软件,办诗词大会这样的活动也就显得不那么难了。其实这款软件还支持百人团平板或答题器答题,由于投入太大,我们这次就没用此功能,以后的竞赛活动中考虑用上,以增强现场互动效果和观众参与感。

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空空如也

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