Wikipedia CLI를 만드는 방법
Python 및 Wikipedia API를 사용하여 Wikipedia 명령줄 도구 구축
Wikipedia 명령줄 인터페이스(CLI) 도구를 만드는 것은 Python의 단순성과 Wikipedia의 방대한 지식 기반을 결합한 매우 만족스러운 프로젝트였습니다. 이 튜토리얼에서는 API를 사용하여 Wikipedia에서 정보를 가져오는 CLI 도구를 구축하는 과정을 단계별로 안내합니다.
전제조건
시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요.
- 시스템에 Python 3.7 이상이 설치되어 있습니다.
- Python에 대한 기본 지식과 API 사용 경험.
- Wikipedia API에 액세스하기 위한 인터넷 연결입니다.
1단계: Wikipedia API 이해
Wikipedia는 https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f에서 RESTful API를 제공합니다. 이 API를 사용하면 개발자는 Wikipedia에 콘텐츠, 메타데이터 등을 쿼리할 수 있습니다. 우리가 사용할 주요 엔드포인트는 다음과 같습니다.
-
action=query
: Wikipedia에서 일반 콘텐츠를 가져옵니다. -
list=search
: 키워드로 기사를 검색합니다. -
prop=extracts
: 기사 초록을 검색합니다.
모든 API 요청의 기본 URL은 다음과 같습니다.
<code>https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f</code>
2단계: Python 환경 설정
먼저 Python 가상 환경을 만들고 필요한 라이브러리를 설치하세요. requests
을 사용하여 HTTP 요청을 만들고 argparse
을 사용하여 CLI 매개변수를 처리합니다.
<code># 创建虚拟环境 python -m venv wikipedia-cli-env # 激活环境 # 在Windows上: wikipedia-cli-env\Scripts\activate # 在Mac/Linux上: source wikipedia-cli-env/bin/activate # 安装依赖项 pip install requests argparse</code>
3단계: CLI 기능 계획
CLI 도구에는 다음 기능이 포함됩니다.
- 위키피디아 기사 검색 : 사용자가 키워드로 기사를 검색할 수 있습니다.
- 기사 요약 가져오기: 특정 기사에 대한 간단한 요약을 검색합니다.
- CLI 도움말 보기: 사용 지침을 표시합니다.
4단계: CLI 도구 구현
다음은 CLI 도구용 Python 코드입니다.
import argparse import requests # 定义维基百科API的基本URL WIKIPEDIA_API_URL = "https://www.php.cn/link/27bf6226213cf288dfbf62ffc02bad4f" def search_articles(query): """搜索与查询匹配的维基百科文章。""" params = { 'action': 'query', 'list': 'search', 'srsearch': query, 'format': 'json', } response = requests.get(WIKIPEDIA_API_URL, params=params) response.raise_for_status() # 对错误的响应引发错误 data = response.json() if 'query' in data: return data['query']['search'] else: return [] def get_article_summary(title): """获取维基百科文章的摘要。""" params = { 'action': 'query', 'prop': 'extracts', 'exintro': True, 'titles': title, 'format': 'json', } response = requests.get(WIKIPEDIA_API_URL, params=params) response.raise_for_status() data = response.json() pages = data.get('query', {}).get('pages', {}) for page_id, page in pages.items(): if 'extract' in page: return page['extract'] return "No summary available." def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="一个与维基百科交互的CLI工具。") subparsers = parser.add_subparsers(dest="command") # 子命令:search search_parser = subparsers.add_parser("search", help="在维基百科上搜索文章。") search_parser.add_argument("query", help="搜索查询。") # 子命令:summary summary_parser = subparsers.add_parser("summary", help="获取特定维基百科文章的摘要。") summary_parser.add_argument("title", help="维基百科文章的标题。") args = parser.parse_args() if args.command == "search": results = search_articles(args.query) if results: print("搜索结果:") for result in results: print(f"- {result['title']}: {result['snippet']}") else: print("未找到结果。") elif args.command == "summary": summary = get_article_summary(args.title) print(summary) else: parser.print_help() if __name__ == "__main__": main()
5단계: CLI 도구 테스트
스크립트를 wikipedia_cli.py
로 저장하세요. 이제 터미널에서 도구를 실행할 수 있습니다.
- 기사 검색:
<code>python wikipedia_cli.py search "Python programming"</code>
- 기사 요약 보기:
<code>python wikipedia_cli.py summary "Python (programming language)"</code>
6단계: 도구 강화
도구를 더욱 강력하고 사용자 친화적으로 만들려면 다음을 추가해 보세요.
-
오류 처리
- : 실패한 API 요청에 대한 자세한 오류 메시지를 제공합니다. 형식 : 와 같은 라이브러리를 사용하여 더 아름다운 출력을 얻으십시오. 캐시 : 반복적으로 쿼리 된 API 호출을 반복하지 않도록 캐시를 달성하십시오. 추가 함수 : 관련 기사, 카테고리 또는 이미지를 얻기위한 지원 추가.
-
결론
당신은 Python과 API를 성공적으로 사용하여 Wikipedia CLI 도구를 구축했습니다! 이 도구는 다른 응용 프로그램에 통합하거나 GUI 버전 생성과 같은 고급 프로젝트의 좋은 출발점으로 사용할 수 있습니다. 나는 당신에게 행복한 코드를 기원합니다!
rich
위 내용은 Wikipedia CLI를 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
