Add markov chain text generator.

markov/gen.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+from .histograms import Dictogram
+import random
+from collections import deque
+import re
+
+
+class MarkovChain:
+    def __init__(self, text=str()):
+        self.length = 25
+        self.text = text
+        self.text_list = None
+        self._prepare_list()
+        self.model = self._gen_model()
+
+    def _prepare_list(self):
+        if isinstance(self.text, str):
+            self._clean_text()
+            self.text_list = self.text.split()
+        else:
+            raise TypeError
+
+    def _clean_text(self):
+        text = self.text.replace('—','')
+        text = self.text.replace('«','')
+        text = self.text.replace('»','')
+        text = self.text.replace('(','')
+        text = self.text.replace(')','')
+        text = self.text.replace('.','')
+        text = self.text.replace(',','')
+        self.text = text
+        print(self.text)
+
+    def _gen_model(self):
+        data = self.text_list
+        if data is None:
+            raise TypeError
+        markov_model = dict()
+        for i in range(0, len(data)-1):
+            if data[i] in markov_model:
+                markov_model[data[i]].update([data[i+1]])
+            else:
+                markov_model[data[i]] = Dictogram([data[i+1]])
+        return markov_model
+
+    def _generate_random_start(self):
+        model = self.model
+        # Чтобы сгенерировать любое начальное слово, раскомментируйте строку:
+        return random.choice(list(model.keys()))
+
+        # Чтобы сгенерировать "правильное" начальное слово, используйте код ниже:
+        # Правильные начальные слова - это те, что являлись началом предложений в корпусе
+        if 'END' in model:
+            seed_word = 'END'
+            while seed_word == 'END':
+                seed_word = model['END'].return_weighted_random_word()
+            return seed_word
+        return random.choice(list(model.keys()))
+
+
+    def generate_random_sentence(self):
+        markov_model = self.model
+        length = self.length if len(self.text_list) > self.length else len(self.text_list) - 1
+        current_word = self._generate_random_start()
+        sentence = [current_word]
+        for i in range(0, length):
+            try:
+                current_dictogram = markov_model[current_word]
+                random_weighted_word = current_dictogram.return_weighted_random_word()
+                current_word = random_weighted_word
+                sentence.append(current_word)
+            except KeyError:
+                pass
+        sentence[0] = sentence[0].capitalize()
+        return ' '.join(sentence) + '.'