В современном мире информационных технологий мир заполняется большими объемами информации. Для работы с текстовыми данными и структуризации информации необходимо использовать современные методы.

Язык Python предоставляет возможности работы с текстовыми данными, это реализовано благодаря конструкциям языка. Например, имеется задача о разбиении школьников по 3 классам с разными специализациями (физмат, гуманитарный, химбио). Для этого необходимо воспользоваться вложенными словарями, создать список школьников с соответствующими средними оценками по разным дисциплинам в файле с расширением. py (Рисунок 1).

Для того что бы ученик учился в физмат классе он должен иметь отличные оценки по физике и математики, для гуманитарного класса важны оценки по языковым дисциплинам и литературе, а для химико- биологического класса нужны соответственно химия и биология. Для этого добавим дополнительные данные в словари:

'physics-mathematician': {'Mathematician': 5, 'Physics': 5}, 'humanitarian': {'Russian': 5,'Literature': 5, 'Foreign language': 5}, 'medical': {'Biology': 5,'Chemistry': 5}}

Затем необходимо в этом же файле реализовать программу, сравнивающую оценку ученика с эталонными оценками. Так же нужно воспользоваться математическими методами. В данной работе был метод оценки по евклидовому расстоянию. Данный способ является одном из самых простых для вычисления оценки подобия. В этом случае оценки и школьники, представляются в виде координатных осей. Теперь в этой системе координат можно расположить точки, соответствующие ученикам, и посмотреть, насколько они оказались близки к эталонным оценкам.

Реализация будет иметь следующий вид (Рисунок 2)

Далее написать аналогичные программы для оценки подобия по гуманитарным предметам, химии и биологии, а так же общую программу вызова всех трех функций.

После запуска программы в интерпретаторе необходимо подключить данный файл с функциями и словарем (Рисунок 3).

После чего можно запускать нашу программу, тем самым будет известно, насколько каждый ученик соответствует тому или иному классу (Рисунок 4).

Выводы: В данной работе были рассмотрены возможности языка Python для решения задач обработки текстовой информации. Продемонстрирован результат работы программы, вычисляющие оценку подобия по евклидовому расстоянию. Таким образом, данный язык программирования способен справляться как с обработкой текстов данных, так и с математическими операциями, что делает его удобным инструментом в задачах по обработке информации.

Список литературы

1.     Саммерфилд М. Программирование на Python 3. Подробное руководство. / М Саммерфилд СПб. Символ- Плюс, 2009. — 608 с.

2.     Сегаран Т. Программируем коллективный разум/ T. Сегенран. СПб. Символ-Плюс, 2008. — 368 с.