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    --文章来自简七理财

    我们看到的《细节决定成败》等大量书籍,声称"魔鬼藏在细节中",但是很多人,只是看到了细节,却没有发现细节中的魔鬼!没有"魔鬼"这一灵魂,所谓的"细节"只是一个海市蜃楼的空壳。

    按照"错层"的思路想来,只有错开表层,才能发现本质。细节肯定是外在表现,那么,到底是什么细节?又是什么决定细节呢?

    "细节决定成败"已经成为一句流行语,我在这里不想批驳这句话,另外提出比如"战略决定成败"之类的口号。其实, 成败之事,往往不是某一个因素能决定的,"细节决定成败"这句话过分强调了细节的重要性。很多时候,人们并不知道到底是什么决定的成败。如果一定要说成败是由"某某"决定的,反而是 吹毛求疵了。

    在这里,我们先承认细节的重要性。但是,我想问的是:如果说"细节决定成败",那么,又是什么决定了细节?即使提出"细节决定成败"的汪中球先生本人,似乎对此也没有深究。其实 决定细节的,并非是国人所想当然的细心、严谨、认真等人为因素。从根本上讲,细节是一种贵族精神。

    只有追求并坚持贵族精神的人,才会在细节上下功夫。德国人注重细节、日本人注重细节,是因为他们很早就解决了温饱问题,从而可以有更多的时间和精力放在对细节的琢磨上。

    中国并不是一个天生粗枝大叶的民族,即使上千年之前出土的很多玉器、青铜器等古董,那种精湛的工艺和繁复的细节依然令我们赞叹。但是,无一例外,这些都是在王宫贵族的墓葬中出土的。普通老百姓使用的器具还是非常粗糙。

    细节不是来自性格,而是来自经济条件背后的贵族精神。一个生活在温饱边缘的人是不会在乎细节的。在乎细节的都是有钱有闲的贵族。哪怕是没落的贵族,但是细节精神却已经渗进骨子里。

    比如邓友梅先生的一篇小说《那五》中的清朝没落贵族那五。那五没落之后,穷了仍然有穷的讲究。窝头个儿大了不吃,咸菜切粗了难咽。衣服换一回叫云奶奶洗一回,洗一回还要烫一回。稍有点不平整,就皱着眉说:"像牛嘴里嚼过似的,叫人怎么穿哪?"

    这就是细节和贵族精神。老百姓是不会在乎窝头大小、咸菜粗细、衣服平整与否的——有口饭吃就不错了。

    现在很多机关与企业都开始注重细节,但是很多人并不知道细节不是来自细心,而是来自温饱之后的贵族精神。 细心的结果是少出错误,而很难提前注意并预先设计好所有的细节

    让我在此处"长篇"引用一些文字,因为这些关于上海地铁的文字是《细节决定成败》等书籍所津津乐道的:

    上海的地铁一号线是由德国人设计的,看上去并没有什么特别的地方,直到中国人自己设计的二号线投入运营,才知道其中有那么多的细节被二号线忽略了。结果二号线的运营成本远高于一号线,就像遍布中国的收费公路,似乎至今仍未实现收支平衡。现将众所周知的二号线忽略的细节罗列于下。

    1、三级台阶:地铁一号线的每一个室外出口都不是和地面齐平的,要进入地铁口,必须要踏上三级台阶,然后再往下进入地铁站。不要小看这三级台阶,在下雨天它可阻挡雨水倒灌,从而减轻地铁的防洪压力。事实也如此,一号线内的那些防汛设施几乎从没动用过,与之相较的地铁二号线曾雨天被淹。

    2、转弯:地铁一号线的每一个出口都会转一个弯,不会直接通到室外,而二号线显然没有注意到这一点。这一个转弯大大减少了地铁站台和外部的热量交换,从而减轻了空调的压力,使得一号线的电费大大小于二号线。

    3、地面装饰线:一号线的站台最外边采用金属装饰,里面又用黑色大理石嵌了一条边,在最里面铺设同一色彩地砖。这样的装饰,给予乘客心理上暗示,从而使所有的人都会下意识地站在地砖所在的范围内,和地铁保持了大约50厘米的距离,保证了乘客的安全。而二号线的地面全部用同色的地砖铺成,稍不注意就会过于靠近轨道,使得地铁公司不得不安排专门的人员来提醒乘客。

    4、小缺口:地铁一号线在设计的时候留有站台门,地铁到达的时候,地铁门和站台门会对准,同时打开。没有地铁的时候站台门关闭。这进一步保存了站台的热量,节省电费。同时也保证了旅客的安全,使得旅客根本不可能跳下站台。

    5、其他:地铁一号线每一个站台的楼梯、柱子的位置基本是相同的。从德国进口的地铁的照明度得到了精确的测量,当车厢壁上没悬挂任何东西时,其亮度相当舒适。而目前由于张贴了大量广告,使得车厢内的照明偏暗。

    一个地铁就有如此多的细节需要掌握,那么学习和引入一种社会或企业制度呢?又有多少细节需要掌握,又有多少政客真正努力去研究和思考这些细节呢?

    不难看出, 上文中提到的所有细节,都不是细心、认真、严谨就可以做到的。因为这些细节都需要提前考虑到,只有出于以人为本的思考,才能想到这些"细节"。这已经不再是"细节"的问题了,而是一种 高瞻远瞩的战略精神在细节方面的表现。遗憾的是,国人往往只是肯定了细节本身,并没有去追溯这些细节的来由。

    我们中国人自己设计的地铁为什么存在很多问题?就是因为我们觉得地铁能跑就行了,把交通当成问题的根本,没有考虑到人才是目的。这是一种典型的"温饱思维"——能吃饱就不错了。另一方面,我们从来没有修筑地铁的经验,谁能在第一次尝试之前就能预料所有的问题?

    所以这不是表面的细节问题。说的极端一点,对"细节"做一个错位解读: 细节的反义词不是粗心,而是贫穷。贫穷的状态就是会自动产生温饱主义思维。很多例子都能说明:细节不是细心与否的问题,而是一个社会发展程度的问题。保暖后大家才有心思以人的价值为目的,细节才可以充分被注意到。因为所有细节,从根本上都是一种人性化思维的体现。

    当然,有些细节自然是需要细心的,例如绣花、校对。但是,真正想把"细节"提升到"决定成败"的层面上,只凭细心就远远不够了。

    五年前,我去日本做学术交流,住在一家八十美元一天的宾馆,当时对不菲的价格十分愤慨:觉得小鬼子真是欺负人,这能有什么啊,竟然这么贵。

    当时正值冬天,我晚上在浴缸洗澡,当我洗完澡,从浴缸出来,伸手去抓浴巾要来擦身体的时候,当我的手抓到浴巾的一刹那,我一下子服了——大浴巾竟然是热的。

    除了所谓的精美之外,这个浴室最大的"细节"体现在:不锈钢的毛巾架是电加热的。也就是说,这个电加热的毛巾架会烤得上面的毛巾处于热乎乎的状态,这样,当客人在沐浴之后,浑身带着水珠哆哆嗦嗦从浴缸出来,一条热乎乎的大浴巾裹在身上不是很温暖?

    也许对于国内的不少宾馆而言,你问服务员:毛巾为什么不是热的?他估计会大吃一惊:啊?毛巾还要热的?管它什么凉的热的,有毛巾用就不错了啊。你毛病还不少!所以,决定细节的不是细心,而是境界和观念。

    细节体现在对人的尊重上,贵族化、人性化的思维方式,才能真正有细节。自己没有受到过贵族一样的尊重,又怎么知道如何把别人像贵族一样去尊重呢?

    因为 在穷人(无论是精神还是物质上)的世界里,是没有细节的!一个穷人再细心,也不会留意到上流社会的那些讲究。

    傲娇了,其实对我们普通人而言,细节之间的较量,是人生观的较量;而这种观念的较量,又来自于心理期望值之间的较量。

    你所做的事,超越了对方的心理期望值,那么对方就会觉得你有细节——哇,连这个你都想到了!如果没有达到对方的期望值,对方就认为你没有细节。这就是为什么有些企业在面试时,会在走廊的地上放一张废纸,看看哪个应试者会主动拾起来。其实这就是一种心理期望值的考验,你达不到,我就不愿录取你。

    所以, 想用细节打动人,那你就必须超越对方的心理期待——多想一步,多提醒自己,提前考虑到对方的心理期望值在哪个层面,能否让自己在某一点上努力超越对方的心理期望值,想到对方都没有想到的事情,才能让对方感到意外的惊喜。于此,在对方眼里,你的细节才能决定你的成败!
    展开全文
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    O GoldenDict 原文链接

    昨天简单列举了一些 thesaurus,今天谈谈汉语里的类似英语 thesaurus 的书籍。

    中国图书馆图书分类法(Chinese Library Classification - CLC) 第五版
    Z 综合性图书
    Z1 丛书
    Z2 百科全书、类书
    Z3 辞典

    现代汉语词典(第 4、5、6、7 版)
    类书
    摘录各种书上有关的材料并依照内容分门别类地编排起来以备检索的书籍, 例如《太平御览》、《古今图书集成》。

    现代汉语规范词典(第3版)
    类书
    我国古代的一种工具书。辑录各门类或某一门类的资料,并按一定方式编排,以供查检、征引。如《艺文类聚》《太平御览》《佩文韵府》等。

    中分表
      《中国分类主题词表》是在《中图法》编委会的主持下,从 1987 年开始由全国 40 个图书情报单位共同参加编制,1994年出版的一部大型文献标引工具书。它是在《中图法》第三版(包括《资料法》第三版)和《汉语主题词表》(以下简称《汉表》)的基础上,为实现分类主题一体化标引,为机助标引、自动标引提供条件,降低标引难度,提高检索效率和标引工作效率,编制而成的分类检索语言和主题检索语言兼容互换的工具。《中国分类主题词表》于1996年通过文化部鉴定,同年荣获由国家科委、国防科工委、中国科学院、中国科协、国家自然科学基金会五部门联合颁发的”国家优秀科技信息成果”二等奖。于1999年10月又荣获国家社会科学基金项目二等奖。
      2000年4月《中图法》第六届编委会成立,决定开始修订《中国分类主题词表》,并确立了《中国分类主题词表》修订的指导思想和原则。2001年5月在国家社科基金委员会批准立项为“数字信息资源组织工具的研发与应用”,《中国分类主题词表》第二版和电子版是该项目的主要研制成果,现已于2005年9月由北京图书馆出版社出版。

    汉英大辞典,1999
    叙词表
    thesaurus

    评:叙词表也叫主题词表,在旧版《汉英大辞典》里,叙词表就等于 thesaurus ,不过 2010 年新版《汉英大词典》(第 3 版)已经删除这个词条。《汉语主题词表》的英文名就叫 Chinese Thesaurus 。

    在计算机、互联网尚未普及的年代,曾经耗费大量时间人工编制叙词表,且都印刷出来了。综合性叙词表有《汉语主题词表》和《国防科学技术主题词典》,专业性叙词表有《计算机科学技术汉语叙词表》、《航空科技资料主题词表》、《化学工业主题词表》等等。

    四十年来中文叙词表修订情况概览 鲍秀林 吴雯娜(中国科学技术信息研究所),2013
    我国最早使用和借鉴国外叙词表始于 20 世纪 60 年代,80 年代到 90 年代间,为满足用户对科技文献检索的需要,编制出版了不少专业或综合性叙词表,其数量达到 150 多部。

    不过叙词表主要用在信息检索等专业领域,和我们普通人距离较远。下面整理下更接地气的汉语类同义词、反义词及相关辞书。

    梅家驹
    同义词词林(1983,1996)
    现代汉语搭配词典,1999
    写作语库,1999
    学生汉语活用词典,2006
    新编同义词词林,亢世勇,上海辞书出版社,2015
    苏新春(1953-)
    常用字词辨析词典,上海辞书出版社,2002
    现代汉语造句词典,上海辞书出版社,2009
    现代汉语组词词典,上海辞书出版社,2009
    现代汉语分类词典(A Thesaurus of Modern Chinese,简称TMC),商务印书馆,2013
    董大年
    现代汉语分类词典,上海辞书出版社,1998
    现代汉语分类大词典 辞海版,上海辞书出版社,2007
    张志毅(1937 - 2014 )
    反义词大词典 · 辞海版 张庆云,张志毅 上海辞书出版社,2009-03
    新华同义词词典(中型本)
    新华反义词词典(中型本)
    其他
    同义词大词典 · 辞海版 程荣;王金鑫 上海辞书出版社 /2010-10 共收录13461条词条。
    简明同义反义词典 林玉山 海天出版社 /1986-12 共收录11223条词条。
    现代汉语同义词词典 朱景松 语文出版社 /2009-01 共收录1901条词条。
    现代汉语同义词典 贺国伟;厉琳,顾颖 上海辞书出版社 /2009-07 收录3313条词条。
    现代汉语反义词典 贺国伟;谈蓓丽,张少云 上海辞书出版社 /2009-07
    同义词反义词词典 周永惠 四川出版集团:四川辞书出版社 /2008-01 共收录2486条词条。
    学生同义词反义词辨析词典 李军华 崇文书局 /2006-04 共收录3747条词条。
    新编学生同义反义词典 任超奇 崇文书局 /2006-01 共收录4766条词条。
    中华同义词词典 · 双色本 陈泊西 中华书局 /2009-05 共收录578条词条。
    中华反义词词典 · 双色本 李小凡等 中华书局 /2009-05
    反义词词典 林玉山 黑龙江人民出版社 /1988-10 共收录4131条词条。
    同义词辨识手册 丁熙翰等 陕西人民出版社 /1984-05 共收录1548条词条。
    小学生同义词近义词反义词组词造句词典 · 全新版 汉语大字典编纂处 四川辞书出版社 /2014-05 共收录4891条词条。
    商务馆小学生同义词近义词反义词词典
    商务馆学汉语近义词词典
    1700对近义词语用法对比
    反义词应用词典 徐安崇 语文出版社 /2000-01
    常用词语搭配词典,赵培庠,首都师范大学出版社,1999
    诗词同义类聚词典
    ……
    李开荣
    汉英分类词典,译林出版社,1996
    汉英分类词典,中国书籍出版社,2002
    该词典同期曾一分为八出版,虽然名为汉英词典,其实也是有主题分类信息的。

    汉英工业技术词典 李开荣 中国书籍出版社
    汉英经济科学词典 李开荣 中国书籍出版社
    汉英医疗卫生词典 李开荣 中国书籍出版社
    汉英现代科学词典 李开荣 中国书籍出版社
    汉英政治法律词典 李开荣 中国书籍出版社
    汉英广播电视词典 苗新萍,李开荣 中国书籍出版社
    汉英人类生活词典 李开荣 中国书籍出版社
    汉英文化教育词典 李开荣 中国书籍出版社
    河南科学技术出版社
    汉英医学分类词典 张娜;段平,朱子龙 河南科学技术出版社,2004-01
    汉英计算机分类词典 李核心;万振凯 河南科学技术出版社,2004-01
    汉英经贸分类词典 苑春鸣;杨长荣,朱虹,孙维等 河南科学技术出版社,2004-01
    汉英法律分类词典 苑春鸣;葛亚军,傅林,张谡 河南科学技术出版社,2004-01
    昨天提到,英语词典界 Dictionary + Thesaurus all-in-one 是主流,其实汉语词典也有这种。如

    商務新詞典
    明白
    错[[明百]]
    mínɡbɑi
    同 清楚 理解 知悉 知道 分明 分曉 領略 知覺 體會
    反 含糊 費解 糊塗
    1 清楚,明確▷看得明白 | 必須把事情弄明白。
    2 聰明,懂道理▷她是個明白人,不必多說。
    3 了解,知道▷明白事理。
    4 公開地,明確地▷請明白指教 | 明白地表達意見。

    汉典 http://www.zdic.net 也提供同义词、反义词、相关词。

    另有一些无纸版的同义词、反义词资源。

    同义词词林(扩展版)
    哈工大社会计算与信息检索研究中心 同义词词林(扩展版) http://www.ltp-cloud.com/download/

    评:这个算是经典资源了。

    中文詞彙網路| Chinese Wordnet - LOPE Lab @ NTU
    中文詞彙網路 (Chinese Wordnet, 以下簡稱中文詞網) 計畫,目的是在提供完整的中文詞義 (sense) 區分與詞彙語意關係知識庫。我們相信詞義的區分與表達,必須建立在完善的詞彙語意學 (lexical semantics) 理論與知識本體 (ontology) 架構基礎上。在詞義理論與認知研究方面,這個詳細分析的詞彙知識庫系統,將成為語言學研究的基本參考資料。在實際的應用上,這個資料庫可望成為中文語言處理與知識工程不可或缺的基底架構。

    商务印书馆精品工具书数据库
    → 据意查词:根据想要表达的意思输入关键词,可查询到意义相关词,提供词汇选择,是写作和表达的助手。

    张潮生
    CSC 中文语义词库(原 CWB)

    董振东 董强
    HowNet 知网(非 CNKI)
    東東同義詞詞典
    http://www.kwuntung.net/synonym/
    謝冠東(中大翻譯系畢業,滿腔熱誠想做網上字典幫助廣大學生和文字工作者,東東心思社社長)
    詞典使用方法:
    本詞典收錄大量近義詞,旨在幫助學生寫作。比如你想寫「悲哀」,卻又想這個詞語不足以形容你的哀傷,就可以輸入「悲哀」去查查其他近義詞,在這個例子裡你會查到諸如「椎心泣血」、「傷心欲絕」、「肝腸寸斷」等詞語。按「反義詞類」則可以找到如「樂不可支」、「喜上眉梢」等相反詞,足以形容多變的你。

    同义词库
    http://chinese.abcthesaurus.com/
    欢迎来到 同义词库
    我们收集了超过 14,500 同义词和几乎 6,000 反义词为您搜索或浏览找到那个特别的词,或仅仅提高你的写作技巧。同义词库是完全免费的每个人都和我们有结成超级同义词库,以帮助为你的眼睛带来更多的同义词。选择要浏览的同义词、反义词或直接搜索你的一句话。

    复旦大学知识图谱研究组 knowledgeworks
    http://www.knowledgeworks.cn:30001/
    2017-3-22 更新 1435876 同义词

    ……

    胡乱整理一番,发现资源还是挺多的,但是感觉还是缺少精品,像叙词表那种,都是学术或商业工具,和普通人距离太远。

    Want to Read
    信息检索 作者:陈雅芝
    经济信息检索与利用 作者:武三林
    信息检索导论 Introduction to Information Retrieval
    Managing Gigabytes: Compressing and Indexing Documents and Images
    GB/T 13715-1992 信息处理用现代汉语分词规范
    统计自然语言处理 第二版 2版 中文信息处理丛书 汉语自动分词与词性标注 句法分析 宗成庆 著
    中文文本自动分词和标注
    自然语言叙词表自动构建研究,2009
    -EOF-

    展开全文
  • 我们仔细分析一下可以发现,近反义词的词汇都在“layout nfo”>里,近反义词的词汇都存储在各自的里,如果通过的位置顺序来判断近反义词,也许会出错。例如data这个单词,只有近义词。 所以我们需要另外一种方法 ...

    前期准备

    运行环境:jupyter notebook 或者 pycharm
    python版本:python3.x
    浏览器:chrome
    需要用到的库:

    requests
    bs4
    os
    enchant
    json
    time

    可能需要安装的库

    pip install requests -i https://pypi.tsinghua.edu.cn/simple
    pip install Beautifulsoup4 -i https://pypi.tsinghua.edu.cn/simple
    pip install pyenchant -i https://pypi.tsinghua.edu.cn/simple
    

    思路

    先找到有考研单词的网站,爬取词汇。
    将爬取的词汇放进单词搜索网站上检索,爬取其近反义词及其例句
    最终保存到json格式的文件里。
    在这里插入图片描述

    爬取流程

    爬取词汇

    爬取网址:http://word.iciba.com/?action=courses&classid=13

    导入相应的库
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import os
    import enchant
    import json
    from time import sleep
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36", 
              "cookie": "UM_distinctid=1785a4cc9f7303-069f2552a41de7-5771031-144000-1785a4cc9f856b", 
               "upgrade-insecure-requests": "1"
              }
    
    获取网页源代码
    # 获取网页源代码
    def get_html(url):
        try:
            r = requests.get(url=url, headers=headers)
            r.raise_for_status()
            print("text状态:", r.raise_for_status)
            r.encoding = r.apparent_encoding
            return r.text
        except Exception as result:
            print("错误原因0:", result)
            return ''
    
    获取单词和意思

    这部分是爬取单词的核心部分,我们一步一步分析看看.
    打开网址,可以看到这里有一个词汇列表。

    在这里插入图片描述
    按Ctrl+Shitf+i,打开开发者调试页面,按Ctrl+Shift+C,然后将鼠标悬空在列表页面上
    在这里插入图片描述
    可以快速定位到我们需要分析的内容
    我们可以发现course_id是有规律的在变化。
    我们点开第一个列表
    在这里插入图片描述
    可以看到url里也有一个course将course=1改成course=2
    在这里插入图片描述
    我们就跳转到第二页,这个规律就找到了。我们就可以通过遍历的方式爬取所有单词。

    接下来就是爬取每一个单词和词汇。
    按Ctrl+Shift+i,再定位到某个单词上
    在这里插入图片描述
    可以看到这里有个< li>列表,点开看看里面有什么。

    在这里插入图片描述
    可以看到我们想要的东西就在< span>里(音标在< strong>里, 这里就不爬音标了,想要的可以自行添加代码)。
    通过以上分析我们可以得出分析结果:

    我们可以通过修改course的值来进行翻页。每个单词和意思都在< li>里,而单词和意思在< li>里的< span>里

    所以代码可以如下这样写

    # 获取单词和意思
    def get_words(text):
        word_dict = dict()
        soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
        for each in soup.find_all('li' ):
            span = each.select('span')
            word_dict[span[0].attrs['title']] = span[1].attrs['title']
        return word_dict
    

    一个小细节
    本来可以直接span.text.strip()来获取文本,为什么最终是用了span.arrts[‘title’]来获取文本呢?
    看了这图就不言而喻了。
    在这里插入图片描述
    爬取词汇的核心部分解决了,那么就来分析后面该怎么做了。
    方案一
    先爬取所有的词汇,然后保存。然后将单词从本地取出来放入单词搜索网站上,一个一个爬下来,最后再保存。
    方案二
    爬一页词汇列表,然后将该页词汇列表里的单词放入搜索网站上搜索,爬取后保存。

    这两个方法都有利有弊,因为我都试过了。第一次用的是方案一,因为忘记设置sleep,导致爬取速度过快,被封ip了。所以我这次就用第二种,交替爬取两个网站,再设置sleep,降低访问频率。

    爬取单词的近反义词及其例句

    网址:http://dict.cn/
    在这里插入图片描述
    随便输入一个单词
    在这里插入图片描述
    可以看到搜索后就是在网址后直接加入被搜索单词,那么这个也可以通过遍历搜索所有单词的近反义词和例句。

    分析例句

    在这里插入图片描述

    通过定位可以找到在< div class=“layout sort”>容器里的< ol>下有< li>这< li>里就是例句
    在这里插入图片描述
    核心代码就可以这样写

    div = soup.find('div', class_="layout sort")
    for li in div.select('li'):
    	print(li.text)
    
    爬取近反义词

    定位到近反义词部分
    在这里插入图片描述
    我们仔细分析一下可以发现,近反义词的词汇都在< div class=“layout nfo”>里,近反义词的词汇都存储在各自的< ul>里,如果通过< ul>的位置顺序来判断近反义词,也许会出错。例如data这个单词,只有近义词。
    在这里插入图片描述
    所以我们需要另外一种方法
    比如在< div class=“layout nfo”> 里还有< div>,里面存放的就是**【近义词】和【反义词】**,那么我们可以通过这个来顺藤摸瓜,直到遇见< ul>节点。然后我们就可以爬到< ul> 节点下的所有< li>子节点
    在这里插入图片描述
    < li>里还有一个< a>,里面既有英文又有中文,但是good这个单词里的近反义词就没有中文。
    在这里插入图片描述
    所以就需要用列表来存储。

    word_li = []
    for i in soup.find_all('li'):
        if i.text.strip():
            word_li.append(i.text.strip().split())
    

    那么核心部分都分析完了,就要分析存储结构了。

    word_all_dict[word] = {"translate":"", 
                            "homoionym":{[英文单词列表]}, 
                            "antonym":{[英文单词列表]},
                            "sentence":[英文句子中文翻译]}
    

    这是我的存储结构。

    开始撸代码

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import os
    import enchant
    import json
    from time import sleep
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36", 
              "cookie": "UM_distinctid=1785a4cc9f7303-069f2552a41de7-5771031-144000-1785a4cc9f856b", 
               "upgrade-insecure-requests": "1"
              }
    
    # 获取网页源代码
    def get_html(url):
        try:
            r = requests.get(url=url, headers=headers)
            r.raise_for_status()
            print("text状态:", r.raise_for_status)
            r.encoding = r.apparent_encoding
            return r.text
        except Exception as result:
            print("错误原因0:", result)
            return ''
    
    # 获取单词和意思
    def get_words(text):
        word_dict = dict()
        soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
        for each in soup.find_all('li' ):
            span = each.select('span')
            word_dict[span[0].attrs['title']] = span[1].attrs['title']
        return word_dict
    
    # 获取近反义词的关键函数
    def check_word(tag):
        soup = BeautifulSoup(str(tag), 'lxml')
        word_li = []
        for i in soup.find_all('li'):
            if i.text.strip():
                word_li.append(i.text.strip().split())
        return word_li
    
    def get_word_all(word, translate, search_text):
        """
        word: 关键词
        translate: word的中文意思
        search_text:word的爬虫文本
        """
        # 创建一个字典
        word_all_dict = dict()
    #     word_all_dict[word] = {"translate":"", 
    #                            "homoionym":{[英文单词列表]}, 
    #                            "antonym":{[英文单词列表]},
    #                            "sentence":[英文句子中文翻译]}
        word_all_dict[word] = {"translate":translate, "homoionym":list(), "antonym":list(), "sentence":list()}
        # 制作一碗毒鸡汤
        soup = BeautifulSoup(search_text, 'lxml')
        # 获取例句
        for each in soup.find('div', class_="layout sort").select('li'):
            word_all_dict[word]["sentence"].append(each.text)
        # 爬取近反义词
        soup = soup.find('div', class_="layout nfo")
        for tmp in soup.select('div'):
            print(tmp.text)
            if "近义词" in tmp.text:
                word_all_dict[word]["homoionym"] = check_word(tmp.next.next.next)
            if "反义词" in tmp.text:
                word_all_dict[word]["antonym"] = check_word(tmp.next.next.next)
        return word_all_dict
    
    # 保存成json格式
    def save_word_json(word, word_dict):
        path = 'D:/English/'
        if not os.path.exists(path):
            os.makedirs(path)
        str_dict = json.dumps(word_dict)
        fp = open(path+'Words.json', 'a+')
        fp.write(str_dict)
        fp.write('\n')
        fp.close()
        print(f"{word}保存成功!")
    
    # 读取加载json文件
    def load_json():
        path = 'D:/English/WordPhonetic.json'
        with open(path, 'r') as fp:
            data = fp.readlines()
        for each in data:
            word_dict = json.loads(each)
            print(word_dict)
    
    def main():
        count = 0
        for i in range(1, 275):
            print(f"正在爬取第{i}个单词网页")
            url = f'http://word.iciba.com/?action=words&class=13&course={i}'
            text = get_html(url)
            all_word_dict = get_words(text)
            for word in all_word_dict:
                print(f"正在爬取第{count+1}个单词:{word}")
                wurl = 'http://dict.cn/'+word
                search_text = get_html(wurl)
                if not search_text:
                    continue
                try:
                    word_all = get_word_all(word, all_word_dict[word], search_text)
                    save_word_json(word, word_all)
                except Exception as result:
                    print(f"{word}保存失败,错误为:", result)
                sleep(2)
                count += 1
    
    
    main()
    

    注意

    1. 需要读取的话就用load_json()函数读取。
    2. 最终爬取的结果会被保存到D:/English/目录下,没有此目录,代码也会自动创建
    3. 写入模式是追加模式,切不可重复运行,不然内容只会追加,不会覆盖。
    4. 可以修改for i in range(1, 275)里的数字,进行分步爬取。
    5. 可以下载一个Visual Studio Code 软件,打开json文件。
    6. 要花大概两个小时才能运行完
    展开全文
  • 近义词反义词).doc

    2021-07-15 06:05:54
    《近义词反义词).doc》由会员分享,提供在线免费全文阅读可下载,此文档格式为doc,更多相关《近义词反义词).doc》文档请在天天文库搜索。1、四 延安我把你追寻1 追寻你延安叮咚的流水 在课文中流水暗指了什么?2 ...

    《近义词反义词).doc》由会员分享,提供在线免费全文阅读可下载,此文档格式为doc,更多相关《近义词反义词).doc》文档请在天天文库搜索。

    1、四 延安我把你追寻1 追寻你延安叮咚的流水 在课文中流水暗指了什么?2 “我们永远告别了破旧的茅屋,却忘不了延安窑洞温热的土炕。”破旧的茅屋,延安窑洞温热的土炕分别说明了什么?3 文中的延安精神是什么精神,并举例说明4 航天飞机探索宇宙的奥秘,电子计算机奏出美妙的交响,我们毫不犹豫丢掉了老牛破车,却不能丢掉宝塔山顶天立地的脊梁。说说你怎么理解老牛破车,和宝塔山顶天立地的脊梁5 追寻信念,追寻金色的理想;追寻温暖,追寻明媚的春光;追寻光明,追寻火红的太阳!几个追寻的意义。6延安我把你追寻,像翩翩归来的燕子,在追寻昔日的春光;像茁壮成长的小树,在追寻雨露和太阳。像( )在追寻( )。依照此句式试写一句。7 联系自己的资料,说说为什么要追寻延安,追寻延安的什么? 一、近义词。温馨( )恍如( ) 邻近 ( ) 敬重 ( ) 接济( )锋利( ) 佩服 ( )恬静 ( ) 犹如( ) 宁静 ( 。

    2、) 瑰丽 ( ) 赞叹( )惊讶 ( ) 正经 ( ) 启示 ( ) 迷恋 ( ) 激励 ( ) 意志( ) 沉着 ( ) 机敏 ( ) 担忧 ( ) 依偎 ( ) 羞愧 ( ) 恼恨 ( )推辞( ) 炫耀 ( ) 请求 ( ) 凝视 ( ) 友谊( ) 慰劳( )  教诲( ) 恳切 ( ) 普通 ( ) 企盼 ( ) 滥竽充数 ( )  竟然 ( ) 扫兴 ( ) 万籁俱寂 ( ) 神奇 ( ) 展示 ( )  持之以恒 ( ) 半途而废 ( ) 胆战心惊 ( ) 专心致志 ( ) 不由自主( ) 理睬 ( ) 结识 ( )  依然 ( ) 残酷 ( )  二、反义词。  明亮 ( ) 苦难 ( ) 喜欢 ( ) 扩大 ( ) 紧张 ( ) 前进( )  强壮( ) 坚强 ( ) 强大 ( ) 美好( ) 经验 ( ) 勇敢( )  机敏 ( ) 沉着 ( ) 小心 ( ) 热情 (。

    3、 ) 热闹 ( ) 沉甸甸( )  清洁 ( ) 整齐 ( ) 自豪 ( ) 低小( ) 仰望( ) 恼恨 ( )  推辞 ( ) 暂时( ) 成功 ( ) 聚集 ( ) 敞开( ) 娓娓动听 ( )  普通 ( ) 恬静 ( ) 沉重 ( ) 急匆匆( ) 身临其境 ( )  高、低 ( ) 清( ) 抑 ( ) 三心二意 ( )  持之以恒( ) 胆战心惊( ) 专心致志 ( )  迫不及待( ) 卓越 ( ) 伟大( ) 白昼 ( ) 密集 ( )  一、近义词。  温馨 温暖 恍如 犹如 邻近 靠近 敬重 尊重 接济 救济 锋利 锐利  佩服 敬佩 恬静 安静 犹如 好像 宁静 寂静 瑰丽 艳丽 赞叹 称赞  惊讶 惊奇 正经 严肃 启示 启发 迷恋 着迷 激励 鼓励 意志 毅力  沉着 镇定 机敏 机灵 担忧 担心 依偎 依靠 羞愧 羞惭 恼恨 恼怒  推辞 拒绝 炫耀 夸耀 请。

    4、求 恳求 凝视 注视 友谊 友情 慰劳 慰问  教诲 教导 恳切 诚恳 普通 平凡 企盼 期望 滥竽充数 鱼目混珠  竟然 居然 扫兴 失望 万籁俱寂 鸦雀无声 神奇 奇妙 展示 显示  持之以恒 坚持不懈 半途而废 有始无终 胆战心惊 提心吊胆  专心致志 聚精会神 不由自主 情不自禁 理睬 理会 结识 认识  依然 依旧 残酷 残忍  二、反义词。  明亮 阴暗 苦难 幸福 喜欢 讨厌 扩大 缩小 紧张 松弛 前进 后退  强壮 虚弱 坚强 软弱 强大 弱小 美好 丑陋 经验 教训 勇敢 懦弱  机敏 迟钝 沉着 慌张 小心 大意 热情 冷淡 热闹 冷清 沉甸甸 轻飘飘  清洁 肮脏 整齐 凌乱 自豪 自卑 低小 高大 仰望 俯视 恼恨 怜爱  推辞 接受 暂时 长久 成功 失败 聚集 分散 敞开 关闭 娓娓动听 枯燥无味  普通 特殊 恬静 喧闹 沉重 轻松 急匆匆 慢腾腾 身临其境。

    5、 道听途说  高、低 缓、 急 清、浊 抑 、扬 三心二意 一心一意  持之以恒 半途而废 胆战心惊 满不在乎 专心致志 三心二意迫不及待 慢条斯理 卓越 平凡 伟大 渺小 白昼 夜晚 密集 稀疏反义词名副其实──名不副实 雪中送炭──雪上加霜歪歪斜斜──端端正正 风平浪静──狂风恶浪迷迷糊糊──清清楚楚 全神贯注──心不在焉断断续续──连续不断 赏心悦目──触目惊心一丝不苟──粗心大意 力倦神疲──精力充沛万马奔腾──无声无息 暖暖和和──冷冷清清吞吞吐吐──干干脆脆 毫不犹豫──犹豫不决别具一格──普普通通 熙熙攘攘──冷冷清清心惊肉跳──镇定自如 理直气壮──理屈词穷一朝一夕──日久天长 悔过自新──执迷不悟群策群力──孤掌难鸣 废寝忘食──饱食终日沸沸扬扬──鸦雀无声 翻来覆去──简单明了吵吵嚷嚷──冷冷清清 唇枪舌剑──心平气和正常──异常 非凡──平凡 特别──一般粗制滥造──。

    6、精雕细刻 安居乐业──颠沛流离扫兴──高兴 轻蔑──敬重 开心──苦闷 寻常──异常 违背──遵循 怀疑──相信强盛──衰败 尊重──侮辱 激烈──平静 嘈杂──寂静 美丽──丑陋 信奉──背弃失信──守信 率领──追随 退化──进化 凝结──溶解 伟大──渺小 聚拢──分散增添──减少 活泼──呆板 鲜艳──暗淡 严寒──酷暑 安谧──嘈杂 温暖──凉爽柔和──严厉 拒绝──同意 清醒──糊涂 荒芜──耕种 清晰──浑浊 坚强──软弱微云──浓云 纯熟──生疏 陌生──熟悉 平坦──崎岖 光滑──粗糙 慎重──随便喜欢──厌恶 痛快──难受 幽静──喧闹 崎岖──平坦 刚强──软弱 慌忙──镇定熟识──生疏 伶俐──笨拙 怕羞──大方镇定──慌张 团结──分裂 羞涩──大方严寒──炎热 洒脱──拘谨 明朗──阴沉沉重──轻盈 迂回──径直 清澈──浑浊脆弱──坚强 饱满──干瘪 衰弱──。

    7、强健 犹豫──坚定 丰收──歉收 复杂──简单淡妆──浓抹 相宜──不宜 自在──拘束 平常──奇特 勤劳──懒惰 喜欢──讨厌密集──稀疏 胜利──失败 挺进──撤退 宽敞──狭窄 倾斜──竖直 闻名──无名认识──陌生 有趣──乏味 舒畅──苦闷 结束──开始 紧张──轻松 整齐──纷乱安全──危险 撒谎──诚实 慈祥──凶恶 可爱──可恶 紧张──轻松 仔细──粗心附近──远方 赞许──反对 淡水──咸水 高兴──难过 飞快──缓慢 精彩──平淡笨重──轻便 紧张──松弛 有趣──乏味 听从──违抗 诚实──虚伪 承认──否认高兴──伤心 起劲──没劲 简单──复杂 容易──困难 熟练──生疏 准确──错误温和──严厉 暴躁──温和 近处──远处 气愤──欢喜 粗心──细心 美丽──丑陋洁白──乌黑 高兴──痛苦 宽阔──狭窄 新款──陈旧 兴旺──衰败 团结──分裂敏捷──迟钝 危。

    8、险──安全 常常──偶尔 幼稚──老练 含糊──清楚 严重──轻微茂密──稀疏 光明──黑暗 微弱──强大 杰出──平庸 恶劣──良好 灿烂──暗淡特殊──普通 异常──平常 简陋──豪华 诚意──假意 理屈──理直 拒绝──接受惩罚──奖励 迟延──提前 示弱──逞强 好心──恶意 破碎──完整 酥软──坚硬炎热──寒冷 诚实──撒谎 仔细──马虎 聪明──愚笨 空虚──充实 伶俐──笨拙狭窄──宽阔 晦暗──明亮 勇敢──懦弱 宽容──严格 表扬──批评 一向──偶尔善良──凶恶 寂静──热闹 聪明──愚笨 穷苦──富裕 精致──粗糙 健康──虚弱忧虑──放心 糟糕──精彩 潮湿──干燥 喜欢──讨厌 危险──安全 寂寞──喧闹奴隶──主人 紧张──松弛 统一──分裂 繁荣──衰败 精致──粗糙 权利──义务1至4单元近义词迫切 积攒 咄咄逼人 艳羡气概 张牙舞爪 阻拦 嘱咐诱惑 变幻。

    9、无穷 爽快 辛劳干脆 索性 友善 富裕崭新 昔日 茁壮 犹豫奥秘 残暴 摇撼 殷切魂飞魄散 意气风发 流传 耸立疲劳 机警 异口同声 隐秘想望 枯干 痴想 执著幼稚 或许 委屈 时隐时现邀请 深思 友好 聚集疲劳 闷闷不乐 光滑 纯净尊贵 隐藏 特殊 干涸初出茅庐 娓娓动听 争执 冷漠照例 沉寂 快活 覆盖严密 端详 讲究 流行司空见惯 赞同 巴结 引人入胜葱茏 摇曳 泯灭 萦绕饱经风霜 势不可当 珍贵 宏大繁华 高超 鳞次栉比 反义词讲究 赞同 司空见惯 强健 平衡 引人入胜 争执 冷漠 苏醒 沉寂 活泼 结实严密 覆盖 光滑 纯净尊贵 初出茅庐 隐藏 特殊干涸 娓娓动听 热闹 友好闷闷不乐 暂时 聚集 兴高采烈消失 幼稚 渺小 混乱时隐时现 轰轰烈烈 隐秘 幻想失望 喧腾 怪罪 寂静清脆 隐隐约约 异口同声破旧 辉煌 毫不犹豫辛劳 微薄 爽快 干脆友善 富裕 崭新 精致精打细算 兢兢业业 阻拦 隐瞒奋不顾身 追求 剧烈 变幻无穷积攒 侵犯 庄重 咄咄逼人艳羡 张牙舞爪。

    展开全文
  • 20900个汉字,,拼音,部首,笔画,五行,繁体,五笔,基本释义,详细释义,反义词,谜语,百科解释,mysql数据库 { "word": "周", "pinyin": "[zhōu]", "radical": "冂", "stroke_count": 8, "wuxing": "金...
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    2013-09-16 04:29:34
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    2021-01-27 00:05:32
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空空如也

空空如也

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反义词二字