Подбор библиотеки на питоне

Хорошо, я помогу тебе с этой задачей.

1. Проблема:

Тебе нужен массив всех русских слов без имен собственных. Это не так просто, как найти список в интернете, так как в русском языке много слов, и устоявшийся список всех возможных слов не существует.

2. Решения:

Существует несколько способов решения задачи:

а) Сбор данных:

Использовать существующие словари: Можно найти онлайн-словари (например, словари.Яндекса или Викисловарь) и парсить их, чтобы получить список слов.
Парсинг текстов: Можно собрать тексты из различных источников (книги, статьи, интернет-сайты) и извлечь из них слова.
Использовать API: Существуют API, которые предоставляют доступ к базам данных слов (например, API Яндекса).
б) Фильтрация данных:

Использовать библиотеки NLP: Библиотеки обработки естественного языка (NLP) могут помочь тебе в выделении существительных, прилагательных и других частей речи, а также в удалении имен собственных.
Регулярные выражения: Ты можешь использовать регулярные выражения, чтобы отфильтровать слова, соответствующие определенным шаблонам.
3. Библиотеки:

BeautifulSoup: Для парсинга HTML-кода интернет-страниц.
requests: Для отправки HTTP-запросов.
NLTK: Одна из самых популярных библиотек для обработки естественного языка (NLP) на Python.
SpaCy: Еще одна библиотека для NLP с фокусом на эффективность.
re: Стандартная библиотека Python для работы с регулярными выражениями.
4. Рекомендации:

Пошаговое решение: Разбери задачу на подзадачи. Сначала найди данные (словари или тексты), затем напиши код для парсинга и фильтрации.
Использование NLP: Если ты хочешь сделать более точную фильтрацию, изучи основы обработки естественного языка.
Начни с простого: Сначала попробуй собрать список слов из онлайн-словаря или из небольшого текстового файла.
Экспериментируй: Не бойся пробовать разные подходы и библиотеки, чтобы найти самый удобный для тебя.
5. Пример (простой парсинг):

 from bs4 import BeautifulSoup  
 
import requests  
 
  
 
def get_words_from_wiktionary():  
 
  url = "https://ru.wiktionary.org/wiki/%D0%93%D0%BB%D0%B0%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0"  
 
  response = requests.get(url)  
 
  soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  
 
  words = []  
 
  for link in soup.find_all('a', href=True):  
 
    word = link.text.strip()  
 
    if len(word) > 2 and word.isalpha() and word.lower() != word:  # Убираем слишком короткие слова и небуквенные символы  
 
      words.append(word)  
 
  return words  
 
  
 
words = get_words_from_wiktionary()  
 
print(words)  

Помни: Этот код - всего лишь пример. Ты должен будешь подобрать подходящие для тебя библиотеки и методы фильтрации, чтобы получить именно те слова, которые тебе нужны.