题目

　　如何提升金属制品加工效率的新方法

　　正文

　　金属制品加工是一门复杂、精密的工艺。 在这门工艺中，有许多方法可以用于提高效率，提高质量，降低成本。

　　最近，一种新的方法被引入到金属加工领域，可以显著提高金属制品加工的效率。 它被称为'快速金属加工'，或'RMP'。

　　快速金属加工技术的基本原理是通过使用一种高速、高能的粉末来精确地研磨金属表面。 快速金属加工技术可以用于多种不同类型的金属加工应用，包括拉伸、延伸、压缩、旋转和冲压等。

　　相对于传统的金属加工方法，快速金属加工技术具有许多优势，包括：

　　快速金属加工技术可以显著提高金属制品的加工速度。

　　快速金属加工技术可以提供更高的精度和更细的粒度。

　　快速金属加工技术可以显著降低加工成本。

　　快速金属加工技术可以提供更平滑和更光滑的表面质量。

　　采用快速金属加工技术进行金属加工，制造商可以显著提高效率，降低成本，提高质量。

　　```

　　## 技术选型

　　- 爬虫框架：scrapy

　　- 文本生成框架：markovify

　　## 文件结构

　　- `markov.py`：文本生成代码

　　- `main.py`：入口代码

　　- `articles/`：文章文件夹（已删除，共500篇文章）

　　## 使用方法

　　1. 安装依赖

　　```shell

　　pip install -r requirements.txt

　　```

　　2. 启动爬虫

　　```shell

　　scrapy crawl wangyifeng -o articles.json

　　```

　　3. 生成文本

　　```shell

　　python main.py

　　```

　　## 代码

　　`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

　　```