python进阶练习题:狗推荐系统【难度：2级】--景越Python编程实例训练营,不同难度Python习题，适合自学Python的新手进阶
python进阶练习题:狗推荐系统【难度:2级】:
很多人都喜欢狗.此外,很多人都有或曾经有一只狗,并希望得到一个新的狗有相似的个性作为其当前或以前的狗,但他们不知道去哪里找.值得庆幸的是,你来这里是为了帮助.
你在这个习题任务是贯彻落实狗推荐系统.您将获得一只狗的品种(字符串)的名称,以便您将不得不返回设置最相似到这个品种在品种回火的(不包括自身)即可.为了帮助您在这个任务中,您将得到一本字典,<代码>狗,映射犬种(例如,<代码>“吉娃娃” )到设置的形容词描述该品种的典型气质(例如,<代码> {“活泼”,“倾注”,“勇敢的”,“警报”,“快速”} ).这本字典是预装,因此你可以访问它,如果你已经在自己的代码中定义它.
要清楚,两个品种是在回火的多个形容词它们共享更相似.例如,如果狗品种A具有形容词<代码> {“活泼”,“倾注”} ,它更类似于狗品种B(<码> {“活泼”,“倾注”} 在常见的,两个形容词)比狗品种C(<码> {“活泼”,“警报”} ,在一个共同的形容词)或甚至狗品种d(<码> {“警报”,“快速”} ,零个形容词常见).如果一个品种具有共同多个形容词与原始品种比任何其他,返回一个设置仅包含这个品种.如果一个以上的品种有相同数量的公共形容词与原始品种的,返回一个设置这些品种的即可.
犬种采取这里.从谷歌(搜索,例如, “吉娃娃气质” )采取狗的性情.
编程目标:
def find_similar_dogs(breed):
return#a set of the dog breeds that are most similar in temper to the given breed
测试样例:
test.describe('Edge cases')
# Boxer has 12 adjectives listed
test.assert_equals(find_similar_dogs('Boxer'), {'Lhasa Apso'})
# Treeing Cur has 3 adjectives listed
test.assert_equals(find_similar_dogs('Treeing Cur'), {'Black Norwegian Elkhound', 'Canaan Dog', 'Canadian Eskimo Dog', 'Lancashire Heeler', 'American Hairless Terrier', 'Australian Kelpie', 'Lhasa Apso', 'Jack Russell Terrier', 'Airedale Terrier', 'Plott Hound', 'Miniature Schnauzer', 'Greyhound', 'Siberian Husky', 'Kai Ken', 'Croatian Sheepdog', 'English Springer Spaniel', 'Shih Tzu', 'Basenji', 'Swedish Vallhund', 'Mudi', 'Kooikerhondje', 'Doberman Pinscher', 'Nova Scotia Duck-Tolling Retriever', 'Russell Terrier', 'Border Terrier', 'Borzoi', 'French Bulldog', 'English Toy Terrier', 'Indian Spitz', 'American Eskimo Dog', 'Maremma Sheepdog', 'Spanish Water Dog', 'Shetland Sheepdog', 'Blue Lacy', 'Peruvian Hairless Dog', 'Italian Greyhound', 'Irish Water Spaniel', 'Japanese Chin', 'Welsh Terrier', 'Prazsky Krysarik', 'Bearded Collie', 'German Shepherd Dog', 'Sakhalin Husky', 'Toy Fox Terrier', 'Mexican Hairless Dog', 'Rat Terrier', 'Australian Stumpy Tail Cattle Dog', 'Sloughi', 'Danish Swedish Farmdog', 'Weimaraner', 'Eurasier', 'Papillon', 'Poodle', 'Border Collie'})
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