Project 2: CS 61A Autocorrected Typing Software(1)

• 이 프로젝트에서는 타이핑 속도를 측정하는 프로그램을 작성할 것이다.
• 사용자가 단어를 입력한 후 맞춤법을 수정하는 기능인 autocorrect(자동 수정 입력)기능을 구현할 수 있다.
• 이 프로젝트는 typeracer에서 영감을 받았다.

 

• Getting Started Video 참고 가능

Phase 1: Typing 

Problem 1: pick함수 구현

• 3개인수 받는다
  • paragraphs: strings의 list
  • select 함수: 선택될 수 있는 string들에 true반환하는 함수
  • k: 인덱스로 쓰이는 음이 아닌 정수 k
• 리턴값은 select에서 true만족하는 것들 모아서 만든 리스트
  • k가 너무 커서 만족하는 paragraph가 없으면 empty string을 리턴한다. => 새로 만든 리스트에서 out of list range되면 '' 리턴하라는 뜻

def pick(paragraphs, select, k):
    """Return the Kth paragraph from PARAGRAPHS for which SELECT called on the
    paragraph returns True. If there are fewer than K such paragraphs, return
    the empty string.

    Arguments:
        paragraphs: a list of strings
        select: a function that returns True for paragraphs that can be selected
        k: an integer

    >>> ps = ['hi', 'how are you', 'fine']
    >>> s = lambda p: len(p) <= 4
    >>> pick(ps, s, 0)
    'hi'
    >>> pick(ps, s, 1)
    'fine'
    >>> pick(ps, s, 2)
    ''
    """
    # BEGIN PROBLEM 1
    # paragraphs의 원소들 하나씩 접근하면서 select만족하면 new리스트에추가
    # 리턴 조건 맞춰서 리턴
    new_paragraphs = []
    for i in paragraphs:
        if select(i):
            new_paragraphs.append(i)
    if k < len(new_paragraphs):
        return new_paragraphs[k]
    else: return ''

    # END PROBLEM 1

Problem 2: about함수 구현

• topic 단어들의 리스트를 받음
• 리턴값은 함수인데, 이것은
  • paragraph를 받고 불리언을 리턴함
  • paragraph가 topic안에 있는 단어를 하나라도 포함 했는지 안 했는지에 대한 불리언
• 일단 우리가 about함수를 구현하고 나면 우리는 반환된 함수를 pick함수의 select인수에 사용할 수 있다. 
• 비교 정확하게 하려면 문단에서 대소문자를 무시하고, 문장부호를 무시함
• 대문자와 소문자가 그게 어떤 단어인지를 바꾸지 않는다.
• 추가적으로, paragraph의 토픽 안에 있는 단어들과의 정확한 매칭만 확인해라.
• 힌트: utils.py에 있는 utility functions를 사용할 수 있다.
  • 그것의 docstrings를 보면서 어떻게 쓰는지 알 수 있다.

def about(topic):
    """Return a select function that returns whether
    a paragraph contains one of the words in TOPIC.

    Arguments:
        topic: a list of words related to a subject

    >>> about_dogs = about(['dog', 'dogs', 'pup', 'puppy'])
    >>> pick(['Cute Dog!', 'That is a cat.', 'Nice pup!'], about_dogs, 0)
    'Cute Dog!'
    >>> pick(['Cute Dog!', 'That is a cat.', 'Nice pup.'], about_dogs, 1)
    'Nice pup.'
    """
    assert all([lower(x) == x for x in topic]), 'topics should be lowercase.'
    # BEGIN PROBLEM 2
    def func(paragraph): 
            paragraph = split(remove_punctuation(lower(paragraph)))
            contains = False
            for i in topic: 
                if (i in paragraph):
                    contains = True 
            return contains
    return func    
    # END PROBLEM 2

Problem 3: accuracy 함수 구현

• Input: typed paragraph(첫번째 인수)와 reference paragraph(두번째 인수)
• return: 전자에서 후자의 단어들과 정확히 매칭되는 정도를 리턴한다. => 단어마다로 봐야 한다!!
  • 대소문자와 구두점(, . ( ) 등등)도 역시 똑같아야 한다.
  • 여기서 "corresponding"의 의미는 typed와 reference 두 단어가 반드시 같은 인덱스에 있어야 한다는 뜻이다.
    • 두 단어의 첫 글자는 반드시 서로 매칭되어야 하고, 두번째 단어도 일치해야 한다.
• 여기서 word란 공백으로 다른 단어와 구분된 문자의 순서이다. ex) "dog;" 는 하나의 단어이다.
• 만약 typed가 reference보다 길다면, typed에 있는 추가 단어들(reference와 일치하지 않는)이 모두 올바르지 않다.
• 만약 typed와 reference가 둘 다 empty라면 accuracy는 100.0이다.
• 만약 typed가 empty인데 reference가 비어있지 않으면 accuracy는 0이다.

def accuracy(typed, reference):
    """Return the accuracy (percentage of words typed correctly) of TYPED
    when compared to the prefix of REFERENCE that was typed.

    Arguments:
        typed: a string that may contain typos
        reference: a string without errors

    >>> accuracy('Cute Dog!', 'Cute Dog.')
    50.0
    >>> accuracy('A Cute Dog!', 'Cute Dog.')
    0.0
    >>> accuracy('cute Dog.', 'Cute Dog.')
    50.0
    >>> accuracy('Cute Dog. I say!', 'Cute Dog.')
    50.0
    >>> accuracy('Cute', 'Cute Dog.')
    100.0
    >>> accuracy('', 'Cute Dog.')
    0.0
    >>> accuracy('', '')
    100.0
    """
    typed_words = split(typed)
    reference_words = split(reference)
    # BEGIN PROBLEM 3

    # split돼서 저장된 word list의 원소들을 비교
    # 정확히 똑같은 것의 개수를 세서 count 변수를 +1하기
        # if 두 리스트가 모두 empty라면 return 100.0
        # elif 두 리스트 중 하나라도 empty라면 return 0.0
        # else 두 리스트 중 짧은 길이만큼 인덱스로 단어에 접근해서 똑같은 것의 개수를 센다.
    # 최종 리턴은 typed의 전체word list의 개수로 count변수를 나눈 값
    count = 0
    if typed_words == [] and reference_words == []: return 100.0
    elif typed_words == [] or reference_words == []: return 0.0
    else:
        for i in range(len(typed_words)):
            if i >= len(reference_words): break
            if typed_words[i] == reference_words[i]: count += 1
    return (count / len(typed_words)) * 100

    # END PROBLEM 3

Problem 4: wpm구현하기

• wpm: word per minute, 타이핑 속도 측정.
  • string인 typed와 초로 주어지는 경과시간 elapsed를 input으로 받는다.
  • 이름이 wpm이지만 이건 타이핑된 글자에 따라서 정해지지 않는다. 대신에, 5개의 문자 그룹을 기준으로 생각한다. 그러므로 이 타이핑 테스트는 단어의 길이에 기반을 두고 있지 않다.
  • 분당 단어의 공식은, 입력된 문자 수(공백 포함)를 5(일반적인 단어 길이)로 나눈 시간(분)이다.
• 예를 들어, 문자열 "I am glad!"는 3단어와 10개의 문자(""는 포함X)를 포함한다.
  • 분당 단어 수는 입력된 단어 수를 2로 사용한다(10/5=2).
  • 이 문자열을 30초(1분의 반)만에 입력한 경우, 그 속도는 분당 4단어이다.

def wpm(typed, elapsed):
    """Return the words-per-minute (WPM) of the TYPED string.

    Arguments:
        typed: an entered string
        elapsed: an amount of time in seconds

    >>> wpm('hello friend hello buddy hello', 15)
    24.0
    >>> wpm('0123456789',60)
    2.0
    """
    assert elapsed > 0, 'Elapsed time must be positive'
    # BEGIN PROBLEM 4
    return (len(typed) / 5) / elapsed * 60
    # END PROBLEM 4