ola5doc/content/.stversions/jeremie_nuel/sources/infra-ordinaire~20171217-155050.py

# function pour stocker les mots
import nltk
from duckduckpy import query
import random
from googletrans import Translator
from nltk.corpus import wordnet

# ------------------ #
# en-tête du script > déclaration des fonctions et des variables
# ------------------ #

# on crée une liste pour stocker tous les mots
all_words = []
sentences = []

# fonction qui extrait les mots et les stockent dans une liste
def words_extract( str ):
    tokens = nltk.word_tokenize( str )
    words = []
    for word, pos in nltk.pos_tag(tokens):
        if pos == 'NN':
            words.append(word)
    return words

# fonction qui génère un nombre aléatoire à partir de la liste de mots pour pouvoir choisir un mot
def rand_words( list ):
    # test si la longueur du tableau est egal à zero
    list_len = len( list )
    if list_len != 0:
        ran_num = random.randint(0,list_len-1)
        return ran_num
    else:
        return 0;

# fonction pour chercher dans duckduckgo
def srch_engine( list, num ):
    if len(list) != 0:
        print('ok')
        if list not in all_words:
            srch = query(list[num], container='dict')
            res =  srch['related_topics'][0]['text']
            return res
        else:
            srch = query(all_words[num], container='dict')
            res =  srch['related_topics'][0]['text']
            return res
    else:
        print('pas ok', num, len(all_words))
        if num < len(all_words) and num >= 0 :
            srch = query(all_words[num], container='dict')
            res =  srch['related_topics'][0]['text']
            return res
        else:
            syn = wordnet.synsets('computer')
            num = random.randint(0,len(syn)-1)
            print(num)
            res = syn[num].definition()
            return res


# fonction pour générer des définitions avec wordnet
def words_gen(list, num):
    if len(list) != 0:
        print('ok')
        if list not in all_words:
            syn = wordnet.synsets(list[num])
            num = random.randint(0,len(syn)-1)
            print(num)
            res = syn[num].definition()
            return res
        else:
            syn = wordnet.synsets(all_words[num])
            num = random.randint(0,len(syn)-1)
            print(num)
            res = syn[num].definition()
            return res
    else:
        print('pas ok')
        if num < len(all_words) and num >= 0:
            syn = wordnet.synsets(all_words[num])
            num = random.randint(0,len(syn)-1)
            print(num)
            res = syn[num].definition()
            return res
        else:
            syn = wordnet.synsets('computer')
            num = random.randint(0,len(syn)-1)
            print(num)
            res = syn[num].definition()
            return res


# fonction principale
#def main():

# function pour comparer le mot avec le set

# ------------------ #
# corps du script > appel des fonctions, lecture de la source
# ------------------ #

with open('input.txt') as f:
    sentences = f.read().splitlines()

num = rand_words(sentences)

# phrase de départ
sentence = sentences[num]
print(sentence)

# ------------------- #
# niveau 1
# ------------------- #

# 1
print('\n')
print('1. ' + sentence)

# extraction des mots de la phrase de départ
words = words_extract( sentence )

# 1.2 on ajoute à all_words tous les mots trouver
print(words)
if words not in all_words:
    all_words.extend(words)
print(all_words)

# 1.3 - génération du nombre pour le choix du mot
ran_num = rand_words( words )
print(ran_num)

# ------------------- #
# niveau 2
# ------------------- #

# 2 - on va chercher une phrase à partir du mot sélectionné
sentence2 = words_gen(words, ran_num)
print('\t 2. ' + sentence2)


# extraction des mots de la phrase 2
words = words_extract( sentence2 )

# 2.2
print(words)
if words not in all_words:
    all_words.extend(words)
print(all_words)

# 2.3 - génération du nombre pour le choix du mot
ran_num = rand_words( words )
print(ran_num)

# ------------------- #
# niveau 3
# ------------------- #

# 3 - on va chercher une phrase à partir du mot sélectionné
sentence3 = srch_engine(words, ran_num)
print('\t\t 3. ' + sentence3)

# extraction des mots de la phrase 2
words = words_extract( sentence3 )

# 3.2
print(words)
if words not in all_words:
    all_words.extend(words)
print(all_words)

# 3.3 - génération du nombre pour le choix du mot
ran_num = rand_words( words )
print(ran_num)

# ------------------- #
# niveau 4
# ------------------- #

# 4 - on va chercher une phrase à partir du mot sélectionné
sentence4 = words_gen(words, ran_num)
print('\t\t\t 4. ' + sentence4)

# extraction des mots de la phrase 2
words = words_extract( sentence4 )

# 4.2
print(words)
if words not in all_words:
    all_words.extend(words)
print(all_words)

# 4.3 - génération du nombre pour le choix du mot
ran_num = rand_words( words )
print(ran_num)

# ------------------- #
# niveau 5
# ------------------- #

# 5 - on va chercher une phrase à partir du mot sélectionné
sentence5 = srch_engine(words, ran_num)
print('\t\t\t\t 5. ' + sentence5)

# extraction des mots de la phrase 2
words = words_extract( sentence5 )

# 5.2
print(words)
if words not in all_words:
    all_words.extend(words)
print(all_words)

# 5.3 - génération du nombre pour le choix du mot
ran_num = rand_words( words )
print(ran_num)






# ------------------- #
# écriture du fichier
# ------------------- #

translator = Translator()
translations = translator.translate([sentence, '\t'+sentence2, '\t\t'+sentence3, '\t\t\t'+sentence4, '\t\t\t\t'+sentence5], dest='fr')

i = 0

for translation in translations:
    i += 1
    #print(i)
    # on ouvre un fichier
    file = open('ola#5doc/jeremie_nuel/sources/output.txt', 'a')
    # on l'écrit
    file.write('\n\n' + str(i) + '. ' + translation.text )

file.write('\n\n')
file.close()
print('fichier écrit')