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整理日语N2单词(新标准日本语初级和中级)

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日语单词整理

Motivation

在学习日语的过程中,背单词是一个绕不去的砍。

对于不同的语言,单词的特点也不相同。对日语而言,有以下几个特点:

  • 汉字可以通过音读记忆
  • 同一个汉字可能对应不同的音读
  • 同一个音读可能对应不同的汉字

在我背单词的过程中,发现一个很有趣也很普遍的问题,在经过一段时间的 记忆后,看到汉字我可以回忆起假名,不用太费功夫。但是当我尝试看假名去回忆汉字时,却屡屡受挫。

通过看假名回忆汉字,是为了训练听力,因为你在听听力时,只能听到假名

Target

为了达到我们的目的,看到假名就能回忆起对应的日文和中文意思,首先需要进行分类。

我认为分类记忆会强化记忆,所以我会把不同的假名发音分类,在该类别下是该发音对应的假名和组词。 以下是一个例子:

假名 日语 组词
こう 高校
天候
効果
幸運
講演

RoadMap

1. Read Excel

使用pandas的表格处理功能,我们可以读取excel中的行列,并将读取所有的单词的

  • 假名
  • 日文
  • 汉字意思

所以get_words_list.py的输出为一个word_list.

技术细节:每个词条用Dict表示,分别为{'假名':, '日文':, '意思':},所有词条装在一个list

2. 分类

构建一个词汇表类,类的数据成员为希望得到的各个类别,初始化为空。
例如: self.kou = {'こう': []} # こう} ,每个数据成员都是一个Dict,其中key为字段,value为包含该字段的词汇的列表。

该词条表类有一个classify函数,输入为一个word_list,该函数遍历所有词条,假如该词条包含某个字段,则对应的数据成员添加该词条。

3. 生成Dataframe

得到每个字段所包含的词条后,需要整合。
创建一个pandas dataframe,如以下形式:

假名 日文 意思 类型
こう
こうそう 高層 高层 名词
...
せい
せいぞう 製造 制造,生产 名词
...

排除专有名词

4. 输出到excel

dataframe输出到excel文件。

5. 样品

我已经处理了生成的excel的文件,进行了校对和字体调整,并生成了PDF文件,可以在example里找到。

如果您有好的修改意见,或者发现了一些bug,欢迎提issue!
如果您有解决办法,也欢迎fork并pull!

最後の最後に, 如果该项目对您有帮助,欢迎分享并star!
ありがとうございます!

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