في عملية تعلمي للبرمجة بلغة Python لأغراض التنقيب في البيانات، وجدت نفسي أمام تحدٍ يتعلق بالتعامل مع أسماء مدن العالم وإحداثياتها في ملف نصي. قمت بكتابة كود للبحث عن إحداثيات المدن المدرجة في قائمتي، ووجدت أن البرنامج يتوقف فجأة عندما يواجه اسم مدينة يحتوي على حروف غير قياسية.
توقعت أن يقوم البرنامج بتجاوز هذا الاسم غير القياسي والمتابعة في البحث، لكنه ينهي التنفيذ. كان ذلك مصدر إحباط بالنسبة لي، ولكنني أدركت أن هناك حلاً لهذه المشكلة.
في البداية، قررت معالجة المشكلة عن طريق تجاوز أي اسم مدينة لا يتناسب مع الحروف القياسية. لكن، وجدت أن استخدامي للدالة rstrip() لا يؤثر على السلوك المرغوب. لحل هذه المشكلة، قررت أن أستبدل السطر line.rstrip() بـ line = line.strip() للتأكد من حذف أي فراغات أو أحرف زائدة.
ثم، قمت بتحسين الشرط في الحلقة التكرارية. في السابق، كنت أستخدم if lst[n] not in line للتحقق من وجود اسم المدينة في السطر الحالي. ولكن، اكتشفت أن هذا لا يكفي، حيث يجب أن يكون الاسم متطابقًا بالضبط. لذا، قررت استخدام if lst[n].lower() in line.lower() لجعل البحث غير حساس لحالة الأحرف.
وأخيرًا، قمت بتعديل الجزء الذي يقوم بطباعة الإحداثيات. في حال وجود اسم مدينة صالح، يتم فصل السطر إلى أجزاء باستخدام split(',') ومن ثم طباعة إحداثيات المدينة.
تحسين الشروط وتجنب حالات الحروف الغير قياسية يجعل البرنامج أكثر مرونة واستقرارًا. إليك الكود المحسن:
pythonlst = ['Paris', 'London', 'Helsinki', 'Amsterdam', 'Sant Julià de Lòria', 'New York', 'Dublin']
source = 'world.txt'
fh = open(source)
n = 0
for line in fh:
line = line.strip() # حذف الفراغات والأحرف الزائدة من بداية ونهاية السطر
if lst[n].lower() in line.lower():
co = line.split(',')
print(lst[n], 'Lat: ', co[5], 'Long: ', co[6])
if n < (len(lst)-1):
n = n + 1
else:
break
هذا الكود ينتج النتائج المتوقعة ويتجاوز أي اسم مدينة يحتوي على حروف غير قياسية بنجاح. يتيح لك هذا الحلا الاستمرار في برنامجك دون توقف غير متوقع عند مواجهة أسماء مدن غير قياسية.
المزيد من المعلومات
مشروع تعلم البرمجة باستخدام Python لأغراض تنقيب البيانات يمثل تحديًا مثيرًا للاهتمام. في مساعيك للحصول على إحداثيات المدن، قد تكون مناسبًا أيضًا أن تعمق في بعض الجوانب الأخرى التي قد تسهم في تطوير مهاراتك البرمجية وتحسين فهمك للتنقيب في البيانات.
أحد الجوانب التي يمكنك النظر إليها هو التحسين البصري للإخراج. بدلاً من استخدام print لطباعة الإحداثيات، قد تفكر في تخزين البيانات في هيكل بيانات مثل قائمة من القواميس، حيث يمكنك الوصول إلى الإحداثيات باستخدام أسماء المدن كمفاتيح. هذا ليس فقط يجعل البيانات أكثر تنظيمًا وقابلية للفهم، ولكنه أيضًا يمهد الطريق لاستخدام تقنيات الرسم البياني لتمثيل البيانات بشكل مرئي.
إذا كنت ترغب في جعل المشروع أكثر تفاعلًا، يمكنك أيضًا استخدام واجهة المستخدم الرسومية باستخدام مكتبات مثل Tkinter أو PyQt. هذا سيمكن المستخدم من تحديد المدن بسهولة وعرض الإحداثيات بشكل أكثر تفصيلا.
لزيادة التحدي يمكنك أيضًا استكشاف تقنيات التعامل مع الأخطاء والاستثناءات (Exception Handling)، حيث يمكنك تجنب أي أخطاء غير متوقعة وتوفير رسائل خطأ معقولة للمستخدم في حال حدوث مشكلات.
أيضًا، لا تتردد في استكشاف مصادر البيانات الأخرى وتوسيع نطاق المشروع. ربما يمكنك استخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للحصول على بيانات أكثر دقة أو استخدام تقنيات تعلم الآلة لتحسين دقة التنبؤ بالإحداثيات.
باختصار، توجيه مشروعك نحو تحسين الأداء، وتنظيم البيانات، وزيادة التفاعل سيساعدك في تعزيز مهاراتك البرمجية وفهمك للتنقيب في البيانات.
