MarkovTextGenerator/markov_text_generator.py
def create_base(self):
        """
        Метод создаёт базовый словарь, на основе массива токенов.
        Вызывается из метода обновления.
        """
        self.base_dict = {}
        _start_arrays = []
        for tokens, word in self.chain_generator():
            self.base_dict.setdefault(tokens, []).append(word)
            if tokens[0] == "^":  # Первые ключи, для начала генерации.
                _start_arrays.append(tokens)

        self.start_arrays = tuple(
            frozenset(self.get_corrected_arrays(_start_arrays))
        )
def create_base(self):
        """
        Метод создаёт базовый словарь, на основе массива токенов.
        Вызывается из метода обновления.
        """
        self.base_dict = {}
        _start_arrays = []
        for tokens, word in self.chain_generator():
            self.base_dict.setdefault(tokens, []).append(word)
            if tokens[0] == "^":  # Первые ключи, для начала генерации.
                _start_arrays.append(tokens)

        self.start_arrays = tuple(
            frozenset(self.get_corrected_arrays(_start_arrays))
        )
def create_base ( self ) : self . base_dict = { } _start_arrays = [ ] for tokens , word in self . chain_generator ( ) : self . base_dict . setdefault ( tokens , [ ] ) . append ( word ) if tokens [ 0 ] == "^" : # Первые ключи, для начала генерации. _start_arrays . append ( tokens ) self . start_arrays = tuple ( frozenset ( self . get_corrected_arrays ( _start_arrays ) ) )
Метод создаёт базовый словарь, на основе массива токенов.
        Вызывается из метода обновления.
Метод создаёт базовый словарь на основе массива токенов . Вызывается из метода обновления .