Python 脱机字典程序：查找相似的单词以及以相同开头的单词

我已经写了这个离线字典程序。我想当用户按下一个键时，这个程序进入数据库，找到一个接近用户输入的单词。或者，当用户完全输入一个单词并且该单词在数据库中时，程序将显示该单词及其含义

就这一部分而言，一切进展顺利。然后我想举个例子，当用户输入单词“a”时，程序会显示数据库中以“a”开头的所有单词

下面是我的问题的一个例子：当我们输入“a”时，所有以“a”开头的单词和含义都应该显示出来。但该节目显示了如下内容：

下面是我的一些json格式的数据库：

{"apple": ["Apple", "apple", "Sib", "Apfel", "Des pommes"], "average": ["Average", "average", "Miangin", "Durchschnitt", "Des pommes"], "acknowledge": ["Acknowledge", "acknowledge", "Tasdigh Kardan", "Zu bestatigen", "Pour reconnaître"], "book": ["Book", "book", "Ketab", "Buch", "Livre"], "banana": ["Banana", "banana", "Mouz", "Bananen", "Bananes"], "beach grass": ["Beach Grass", "beach grass", "Chamane Sahel", "Strandhafer", "herbe de plage"], "cat": ["Cat", "cat", "Gorbe", "Katzen", "chatte"], "certificate": ["Certificate", "certificate", "Govahi Name", "Zertifikat", "certificat"], "declaration of conformity": ["Declaration Of Conformity", "declaration of conformity", "Elamie Entebagh", "Konformitatserklarung", "déclaration de conformité"], "database": ["Database", "database", "Paygah Dade", "Datenbank", "base de données"], "dear colleagues": ["Dear Colleagues", "dear colleagues", "Hamkarane Aziz", "Liebe Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter", "Chers collègues"]}

在这本词典中，每个单词都有英语、波斯语、法语和德语的意思

您可以在下面看到我的代码：

导入json
导入msvcrt
导入操作系统
从difflib导入获取\u关闭\u匹配
DataBase=json.load（打开（“DataBase.json”））
定义的含义（w）：
w=w.下（）
n=长度（w）
如果w在数据库中：
返回数据库[w]
elif len（get_close_matches（w，DataBase.keys（），1,0.3））>0:
close_match=get_close_matches（w，DataBase.keys（），1,0.3）[0]
打印（“未找到！\n检查紧密匹配：\n”）
返回数据库[关闭匹配]
其他：
打印（“未找到！\n”）
res=[键的值，数据库中的值。items（）]
对于我在res：
对于i中的j：
如果w在j[0:n]中，则下（）
印刷品（j）
返回“”
单词=“”
尽管如此：
如果msvcrt.kbhit（）：
temp=msvcrt.getwch（）
字+=温度
操作系统（“cls”）
打印（word）
打印（“\n”）
意思=获得意义（单词）
对于具有以下含义的项目：
打印（项目）

---

请注意，您必须在

CMD

中运行此程序才能正常工作，因为

msvcrt.kbhit（）

如果有人输入

a

，您将调用

getmeans

，该程序反过来调用

get\u close\u matches

。然后检查该调用是否有非零长度的返回值，如果有，则执行

返回数据库[关闭匹配]

。这就是

getMeans

的结尾

如果

get\u close\u匹配

生成结果，您将永远无法访问

else

-部分

getmeans

。在您问题的屏幕截图中，我们可以看到用户输入的结果

a

，这是有意义的，因为

get\u close\u匹配的
finds
cat
类似于
a

忽略这一点，如果要测试一个字符串是否以另一个字符串开头，则应该使用。此外，如果
或
elif
具有
返回值，并且我已根据更改了名称，则在上一个
之后，您不需要
elif
或
else

下面是一个可能的解决方案，使用一个过滤器，该过滤器仅在字母与
word
中的字母相同时才接受紧密匹配：

从difflib导入获取\u关闭\u匹配
数据库={“apple”：[“apple”、“apple”、“Sib”、“Apfel”、“Des pommes”]，“average”：[“average”、“average”、“Miangin”、“Durchchnitt”、“Des pommes”]，“acknowledge”：[“acknowledge”、“acknowledge”、“Tasdigh Kardan”、“Zu bestatigen”、“Pour reconnaîître”]，“book”：[“book”、“book”、“book”、“Ketab”、“Buch”、“Livre”]，“banana”：[“banana”、“banana”、“banana”、“Ban，“巴南群岛”]，“海滩草”：[“海滩草”、“海滩草”、“沙曼萨赫勒”、“斯特拉达弗”、“普拉格之草”]，“猫”：[“猫”、“猫”、“戈尔贝”、“卡岑”、“查特”]，“证书”：[“证书”、“证书”、“Govahi名称”、“Zertifikat”、“证书”]，“符合性声明”：[“符合性声明”、“符合性声明”，“Elamie Entebagh”、“Konformitatserklarung”、“déclaration de conformité”]、“数据库”：[“数据库”、“数据库”、“Paygah Dade”、“Datenbank”、“base de données”]、“亲爱的同事”]、“亲爱的同事们”：[“亲爱的同事们”、“亲爱的同事们”、“Hamkarane Aziz”、“Liebe Mitarbeiterinen and Mitarbeiter”]、“Chers collégues”]
def get_含义（单词）：
#使word不区分大小写
word=word.lower（）
#检查word是否已在数据库中
如果数据库中有word：
返回{word:database[word]}
#找到可能的匹配项
close\u matches=get\u close\u matches（word，database.keys（），1，0.3）
#筛选匹配项：仅保留包含相同字母的匹配项
关闭匹配项=[
势均力敌
对于close_匹配中的close_匹配
如果设置（关闭匹配）=设置（字）
]
#如果有剩余的匹配项，则返回结束匹配项
如果close_匹配：
返回{
关闭匹配：数据库[关闭匹配]
对于close_匹配中的close_匹配
}
#返回以单词开头的所有词典条目
返回{
条目：数据库[条目]
用于在数据库中输入
if entry.startswith（word）
}

现在
a
不再产生
cat
：

>>获得意义（“a”）
{'apple'：['apple'、'apple'、'Sib'、'Apfel'、'Des pommes']、'average'：['average'、'Miangin'、'Durchschnitt'、'Des pommes']、'acknowledge'：['acknowledge'、'acknowledge'、'Tasdigh Kardan'、'Zu bestatigen'、'Pour reconnerî238

但是
applle
仍然被识别为
apple
：

>>获取含义（“applle”）
{'apple'：['apple'，'apple'，'Sib'，'Apfel'，'despommes']

或者，您可以修改调用的参数
cutoff
，以获得不同的结果。
在
get\u close\u中，匹配项
可选参数
cutoff
是范围
[0，1]
中的浮点值

不得分至少与word相似的可能性将被忽略

因此，我只需要将
get\u close\u matches
的
cutoff
从
0.3
更改为
0.8


这就解决了我的问题

    elif len(get_close_matches(w,DataBase.keys(),1,0.8)) > 0:
        close_match = get_close_matches(w,DataBase.keys(),1,0.8)[0]
        print("Not Found!\nCheck The Close Match:\n")
        return DataBase[close_match]

如果是这么简单就更好了：）