python RTL自动生成_最近很火的文章自动生成器，python源码公开了（内附python代码）

学了python，但是又不知道可以用来干嘛。开发一个计算器？太low了。开发一个网站？感觉网站涉及太多知识点，一个人搞不定。不用慌，本文介绍一个最近很火的一个文章自动生成器，它是用python写的，能够在一秒内生成一篇6000字的文章，而且看起来有模有样的。

人工智能写文章

故事要从一个论坛说起，起初，该论坛上有这样一个问题“学生会退会申请六千字怎么写？”。然后，就被我们讨厌形式主义的热心网友看见了。再然后，就有了这个“狗屁不通文章生成器”

某论坛的问题

鉴于头条上有很多python初学者，我把代码整理一下，写成类的形式，方便大家学习。好了，废话不多说，那就让我们开始吧。

首先是环境配置：

python版本： 3.6.0

编辑器： pycharm

ps: 每一步都有代码和排版截图，方便学习

第一步： 导入相关python包

# encoding:utf-8import randomimport json

random包是用来生成随机数，主要是为了生成文章时，随机从指定数据源获取句子进行组装。json包是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改(记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。)

第二步：参数设置

class CONF:    path = "data.json"      # 数据路径    article_length = 6000   # 文章字数    repeat_rate = 2         # 句子重复度

这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、配置参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config 文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。

第三步：一个简单的文件读取工具函数

def read_json(file_name):    """    读取json文件    :param file_name:     :return:     """    with open(file_name,mode='r',encoding="utf-8") as file:        return json.loads(file.read())

文件读取在实际工作中经常会用到，所以建议写一个工具类，累积起来，每次使用的时候直接调用，就不用重复写了。

第四步：模型类的初始化

class Model:    def __init__(self, famous, before, after, bosh, config):        self.famous = famous        # a 代表前面垫话，b代表后面垫话        self.before = before        # 在名人名言前面弄点bosh        self.after = after          # 在名人名言后面弄点bosh        self.bosh = bosh             # 代表文章主要bosh来源        self.article_length = config.article_length        self.repeat_rate = config.repeat_rate        self.next_bosh = self.__shuffle_for_each(self.bosh)        self.next_famous = self.__shuffle_for_each(self.famous)    """模型初始化"""    @classmethod    def initialize(cls, config):        # 获取数据源        data = read_json(config.path)        famous = data["famous"]     # a 代表前面垫话，b代表后面垫话        before = data["before"]     # 在名人名言前面弄点bosh        after = data['after']       # 在名人名言后面弄点bosh        bosh = data['bosh']         # 代表文章主要废话来源        return cls(famous, before, after, bosh, config)        。。。    

initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。这里作为一个类的基本操作，是属于一个通用模板，在大多数项目中，都可以这么去写。

第五步：继续完善模型类，增加一些常用模块

class Model:        。。。        def __shuffle_for_each(self, data_list):    """ 洗牌遍历(迭代器) """    pool = list(data_list) * self.repeat_rate    while True:        random.shuffle(pool)        for line in pool:            yield line    def __get_famous(self, ):        """ 来点名人名言 """        t_famous = next(self.next_famous)        t_famous = t_famous.replace("a", random.choice(self.before))        t_famous = t_famous.replace("b", random.choice(self.after))        return t_famous    @staticmethod    def __another_section():        return "。    "

比较难理解的就是洗牌遍历函数__shuffle_for_each() ，用到了一个关键字 yield。 如果你还没有对yield有个初步分认识，那么你先把yield看做“return”，这个是直观的，它首先是个return，普通的return是什么意思，就是在程序中返回某个值。而yield每次返回一个值都是基于原来的状态下进行的，可以简单理解为一个迭代器。

第六步：给模型类添加一个最重要的函数 -- 生成文章的主流程

def get_article(self, title):    """    生成一篇文章    :param title:     :return:     """    section_flag = False    content = str()    while len(content) < self.article_length:        flag = random.randint(0, 100)        if flag < 5 and section_flag:            content += self.__another_section()  # 5% 的概率 另起一个段落            section_flag = False        elif flag < 20:            content += self.__get_famous()  # 15%的概率 生成一个名人名言            section_flag = True        else:            content += next(self.next_bosh)  # 80%的概率 生成废话            section_flag = True    content = "    " + content.replace("x", title)    article = "《%s》%s" % (title, content)    return article

get_article() 是一个文章生成的函数，根据不同概率，在每次循环时，随机生成段落、或者名人名言、或者一大段话。

第七步：主函数调用

if __name__ == '__main__':    model = Model.initialize(config=CONF)    while True:        title = input("请输入文字主题：")        if '退出' == title:            break        article = model.get_article(title)        print(article)

主函数main()， 就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。虽然main函数不用写也行，但是为了规范化编程，每次程序都要写main函数。

好了，让我们把代码跑起来。输入一个主题：“好好学习”，不到一秒就生成一篇文章啦。

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前端页面输出：

后端输出：

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如果有疑问想获取源码(其实代码都在上面)，可以后台私信我，回复：python文章生成。 我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！