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用Python来写一个男女相亲小程序|码农的情人节

用Python来写一个男女相亲小程序|码农的情人节

作者: 菜鸟学python | 来源:发表于2017-02-13 22:18 被阅读2762次

    阅读本文大概需要5分钟

    码农的情人节

    一年一度的情人节要来啦,这个浪漫温馨的节日,走在大街小巷,走在地铁里,走在商场里,走在电影院,姑娘们手里几乎都捧着一束花,心里都是乐滋滋的,一脸幸福的样子,忽然想起来很多年前我第一次送花的时候,好吧一晃都十几年过去了,在这么一个特别的日子,我也凑个热闹,也来参与一下这个情人节,于是我写一个Python相亲择偶的小程序,算是码农特有的方式过情人节吧~~

    码农这个群体,高学历,高工资,高智商,但是不善于交流,圈子也很小,相信很多小伙伴或者周围的小伙伴,都有相亲的经历,或者被父母逼去相亲的经历,一般都是问年龄,你要找什么样的,有的还特讲究生肖匹配,记得网上有一个段子,说男的20-60岁都只喜欢一种类型的女孩,而20岁到60岁的女孩相亲需求却不断的变化,好我们的小程序就实现这样的功能

    功能:

    你输入你的性别,年龄,生日,我程序就给匹配一下你喜欢的类型,下面我们具体来讲讲怎么用Python写

    第一部分:用户输入部分

    1.获取用户的输入:我们用raw_input()

    args =raw_input('Please input your info:sex[man,woman],age[20..60],birthday[month-day]\n')

    我们希望用户输入3个参数,男或者女,年龄在20-60岁之间,生日,这个有3个问题需要解决

    1).检查用户的输入,首先是长度

    len(args.split())判断一下是不是3个参数

    2).若长度对了,检查第一个参数是man还是woman

    sexs = ['man', 'woman']

    args.split()[0] not in sexs:

    3).若第一个参数也对了,检查第二个参数

    int(args.split()[1]) < 20 or int(args.split()[1]) > 60

    也可以用int(args.split()[1]) not in range(20,61)

    有一个要注意,因为输入的都是字符串,所以比如输入的20,其实是字符串'20',必须要强制转换成20才能进行比较,而且range值接受integer

    4).若第二个参数读对了,检查第三个参数也就是日期

    其实的合法性检查需要用datetime.datetime.strptime()若成功就返回True,否则会报错,然后我们用try/except来捕捉,若捕到了就返回False.

    我这边还是很温柔的用if/elif/else这样的判断,当然你也可以暴力的用raise TypeError这样抛出一些错误.

    第二部分:生日和星座的映射

    2.我们让用户输入的是性别,年龄和生日,我们需要把生日转换成星座,然后才好进一步调用

    1).生日和星座的mapping这个很简单,构造2个表格

    constellation_name_list = [u'摩羯座',u'水瓶座',u'双鱼座',u'白羊座',

    u'金牛座',u'双子座',u'巨蟹座',u'狮子座',

    u'处女座',u'天秤座',u'天蝎座',u'射手座']

    constellation_date_range = [(1,20),(2,19),(3,21),(4,21),

    (5,21),(6,22),(7,23),(8,23),

    (9,23),(10,23),(11,22),(12,22)]

    2),判断生日落在哪个区间

    这个解法有很多种,有一种比较讨巧的解法,是用python自带的列表比较,比如(2,1)<(2,19),利用这一点,再加上filter函数,只需要1行代码搞定,这一点非常巧妙

    res=filter(lambdaeach_constellation: each_constellation <= (month,day),constellation_date_range)

    会返回一个过滤的序列,比如输入的生日在3.10,那么(3,10)比(3,21)小,这样就过滤得到一个列表是[(1,20),(2,19)],取其长度为2,然后把2作为星座列表index,取constellation_name_list[2]就可以了

    return constellation_name_list[len(res) %12]

    有一点要注意的是星座的列表长度是12,但是下标最大是[11]

    第三部分:男女择偶样本

    3.我这边用一个简单的网络段子构造样本,都说男的从20到60岁都一直喜欢一种类型的就是"年轻漂亮的",而女孩喜欢的对象,随着自己年龄和阅读的增长,需求是不断的变的

    25岁左右的女孩喜欢=>高大,帅气的

    30岁左右的女孩喜欢=>事业有成,潇洒多金

    35岁左右的女性喜欢=>成熟稳重,有责任感

    40岁左右的女性喜欢=>性格温和,有共同的生活目标

    50岁左右的女性喜欢=>身体健康,会照顾家庭的

    60岁左右的女性喜欢=>有相同话题的,说的来的

    25岁左右的男孩喜欢=>年轻漂亮的

    30岁左右的男人喜欢=>年轻漂亮的

    35岁左右的男人喜欢=>年轻漂亮的

    40岁左右的男人喜欢=>年轻漂亮的

    50岁左右的男性喜欢=>年轻漂亮的

    60岁左右的男性喜欢=>年轻漂亮的

    果然男的很专业~~哈哈

    1).我们构造2个函数

    一个处理男的择偶需求,一个处理女的择偶需求,程序就是算法+数据结构,我们这边的数据结构用字典,列表都可以,我这边用一个列表构造一下

    woman_choice_25 = [u'帅气',u'个子高']

    woman_choice_30 = [u'有钱',u'事业有成']

    woman_choice_35 = [u'稳重',u'有责任心']

    woman_choice_40 = [u'对我好',u'有共同的生活目标']

    woman_choice_50 = [u'身体健康',u'顾家']

    woman_choice_60 = [u'有共同语言']

    woman_chocies = [woman_choice_25,woman_choice_30,woman_choice_35,

    woman_choice_40,woman_choice_50,woman_choice_60]

    woman_ages = [25,30,35,40,50,60]

    2).逻辑部分

    入口肯定是自己的年龄了,内部逻辑很简单,一个age判断就可以了

    但是这样有点麻烦,我用了一个filter函数,把age的判断封装到filter里面去,看上去会简单一点filter(lambda age: age < your_age, woman_ages)

    第四部分: 男女星座的匹配

    4.星座的匹配网上有成熟的mapping关系,我们直接写死在一个字典里面,当然是字典套字典的

    constellation_mapping_dict = {u'白羊座': [u'狮子座',u'白羊座',u'金牛座'],

    u'金牛座': [u'处女座',u'摩羯座',u'巨蟹座'],

    u'双子座': [u'水瓶座',u'射手座',u'天秤座'],

    u'巨蟹座': [u'双鱼座',u'天蝎座',u'摩羯座'],

    u'狮子座': [u'射手座',u'白羊座',u'水瓶座'],

    u'处女座': [u'摩羯座',u'金牛座',u'双鱼座'],

    u'天秤座': [u'双子座',u'水瓶座',u'狮子座'],

    u'天蝎座': [u'双鱼座',u'处女座',u'射手座'],

    u'射手座': [u'白羊座',u'狮子座',u'双子座'],

    u'摩羯座': [u'金牛座',u'处女座',u'双鱼座'],

    u'水瓶座': [u'天秤座',u'双子座',u'狮子座'],

    u'双鱼座': [u'天蝎座',u'巨蟹座',u'摩羯座']}

    我们只要输入一个星座,然后查这个表就可以得到匹配的星座

    第五部分:程序的交互输出(中英文版)

    5.一般程序的输出不外乎,终端打印,文件输出,GUI,网页

    1).我们这个是小程序,就简单的用打印输出吧

    2).为了让用户体检好一些,我用中英文两个版本

    大家要注意输出中文的时候,一定要用下面两行

    reload(sys)

    sys.setdefaultencoding('utf-8')

    3).用户交互

    我这边用了一个while来hold住死循环,里面不断的打印输出结果,然后提示一些信息,用户根据提示,输入相应的信息,若是q就退出

    好最后看一下结果:

    总结:

    其实这个程序比较简单了,但是这个话题其实很有趣,真正要调查研究挖掘一下的话,需要用爬虫去婚恋网爬几千几万个样本数据,然后数据清洗之后,存到数据库里面,再把这些数据抽取特征值,用一些数据挖掘,机器学习的算法进行分析,然后画出一些直观的柱状图,圆饼图,这样才过瘾~~哈哈,放心后面我们会实例讲数据分析的~~

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