Add markov chain text generator.

markov/histograms.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+import random
+
+class Dictogram(dict):
+    def __init__(self, iterable=None):
+        # Инициализируем наше распределение как новый объект класса, 
+        # добавляем имеющиеся элементы
+        super(Dictogram, self).__init__()
+        self.types = 0  # число уникальных ключей в распределении
+        self.tokens = 0  # общее количество всех слов в распределении
+        if iterable:
+            self.update(iterable)
+
+    def update(self, iterable):
+        # Обновляем распределение элементами из имеющегося 
+        # итерируемого набора данных
+        for item in iterable:
+            if item in self:
+                self[item] += 1
+                self.tokens += 1
+            else:
+                self[item] = 1
+                self.types += 1
+                self.tokens += 1
+
+    def count(self, item):
+        # Возвращаем значение счетчика элемента, или 0
+        if item in self:
+            return self[item]
+        return 0
+
+    def return_random_word(self):
+        random_key = random.sample(self, 1)
+        # Другой способ:
+        # random.choice(histogram.keys())
+        return random_key[0]
+
+    def return_weighted_random_word(self):
+        # Сгенерировать псевдослучайное число между 0 и (n-1),
+        # где n - общее число слов
+        random_int = random.randint(0, self.tokens-1)
+        index = 0
+        list_of_keys = list(self.keys())
+        # вывести 'случайный индекс:', random_int
+        for i in range(0, self.types):
+            index += self[list_of_keys[i]]
+            # вывести индекс
+            if(index > random_int):
+                # вывести list_of_keys[i]
+                return list_of_keys[i]