題目

　　如何提升金屬制品加工效率的新方法

　　正文

　　金屬制品加工是一門(mén)復(fù)雜、精密的工藝。 在這門(mén)工藝中，有許多方法可以用于提高效率，提高質(zhì)量，降低成本。

　　最近，一種新的方法被引入到金屬加工領(lǐng)域，可以顯著提高金屬制品加工的效率。 它被稱為'快速金屬加工'，或'RMP'。

　　快速金屬加工技術(shù)的基本原理是通過(guò)使用一種高速、高能的粉末來(lái)精確地研磨金屬表面。 快速金屬加工技術(shù)可以用于多種不同類型的金屬加工應(yīng)用，包括拉伸、延伸、壓縮、旋轉(zhuǎn)和沖壓等。

　　相對(duì)于傳統(tǒng)的金屬加工方法，快速金屬加工技術(shù)具有許多優(yōu)勢(shì)，包括：

　　快速金屬加工技術(shù)可以顯著提高金屬制品的加工速度。

　　快速金屬加工技術(shù)可以提供更高的精度和更細(xì)的粒度。

　　快速金屬加工技術(shù)可以顯著降低加工成本。

　　快速金屬加工技術(shù)可以提供更平滑和更光滑的表面質(zhì)量。

　　采用快速金屬加工技術(shù)進(jìn)行金屬加工，制造商可以顯著提高效率，降低成本，提高質(zhì)量。

　　```

　　## 技術(shù)選型

　　- 爬蟲(chóng)框架：scrapy

　　- 文本生成框架：markovify

　　## 文件結(jié)構(gòu)

　　- `markov.py`：文本生成代碼

　　- `main.py`：入口代碼

　　- `articles/`：文章文件夾（已刪除，共500篇文章）

　　## 使用方法

　　1. 安裝依賴

　　```shell

　　pip install -r requirements.txt

　　```

　　2. 啟動(dòng)爬蟲(chóng)

　　```shell

　　scrapy crawl wangyifeng -o articles.json

　　```

　　3. 生成文本

　　```shell

　　python main.py

　　```

　　## 代碼

　　`main.py`：

　　```python

　　import re

　　import json

　　from markov import MarkovText

　　def is_valid(text):

　　return bool(re.search(r'[\u4e00-\u9fa5]', text))

　　with open('articles.json', encoding='utf8') as f:

　　articles = json.load(f)

　　articles = [article['content'] for article in articles if is_valid(article['content'])]

　　text = ''.join(articles)

　　text_model = MarkovText(text)

　　print(text_model.make_short_sentence(600))

　　```

　　`markov.py`：

　　```python

　　import re

　　import random

　　class MarkovText:

　　def __init__(self, text, state_size=2):

　　self.text = text

　　self.words = self.tokenize_text(text)

　　self.state_size = state_size

　　self.make_pairs()

　　def tokenize_text(self, text):

　　return text.split()

　　def make_pairs(self):

　　for i in range(len(self.words) - self.state_size):

　　yield (self.words[i:i+self.state_size], self.words[i+self.state_size])

　　def gen_sentence(self):

　　word1, word2 = random.choice(list(self.make_pairs()))[0]

　　gen_words = []

　　gen_words.append(word1)

　　gen_words.append(word2)

　　while True:

　　word1, word2 = word2, random.choice(self.make_next_word(word1, word2))

　　gen_words.append(word2)

　　if '。' in word2:

　　return ''.join(gen_words)

　　def make_next_word(self, word1, word2):

　　gen_words = []

　　for item in self.make_pairs():

　　if item[0] == (word1, word2):

　　gen_words.append(item[1])

　　return gen_words

　　def make_short_sentence(self, max_chars):

　　sentence = self.gen_sentence()

　　while len(sentence) > max_chars:

　　sentence = self.gen_sentence()

　　return sentence

　　```