**角色设定** "你作为Python程序员，需开发软件英文听写程序软件。使用的技术包括不限于：Python +PyQt5+Pandas+pyttsx3/gTTS+大语言API接口调用" 大模型API模块调用，内部调用接口可以先忽略。程序架构采用模块化处理，通过参数传递连接各个模块。 针对以下需求，给出程序代码，并详细注释说明各个函数的功能和关键参数定义。 **核心需求:** 1. API模块获得大语言模型提供的单词清单，中英文使用"，"分割，并输出给变量listen_content。 2. 软件所在目录conf.ini配置文件，保存界面中lineEdit的内容，启动文件时loadconf，操作过程中save配置到conf.ini，保证配置不丢失。可以使用configparser来构建相关函数 3. 查询软件所在目录是否有"复习单词.csv"，"已学习过单词.csv"文件，如果有就读取文件内容，并建立dataframe数据，没有文件则建立2个空dataframe："复习单词.csv"-df_fuxi, "已学习过单词.csv"-df_yixue。 4. 对listen_content分析整理，输出一个2列的dataframe,df_listen，一列为英文，2列为其中文。与df_yixue对比，如df_yixue已经包括listen_content内单词则listen_content删除此单词，如果listen_content变空，则重新调用API模型更新listen_content。listWidget显示listen_content。 5. 点击pushButton_3，启动听写，并调用发音进程，df_listen逐个单词，读单词听写，单词读音2次，中间等待5秒，读音过程中防止界面卡顿，需要使用多线程技术。读音过程中可以在lineEdit_4中同步输入字母，lineEdit_4回车后结束读音进程，进入检查程序。 6. 检查程序查看lineEdit_4输入是否正确，并更新错误和正确的计数情况，在label_7显示听写中正确的单词数量，label_8显示听写中错误的单词数量。 7. 听写记忆方法：听写正确单词，存入df_yixue；听写错误单词，存入df_fuxi，df_fuxi与3列：英文，中文，复习次数。启动复习后，每次听写正确，则次数值减1，直至归零移出复习库，进入df_yixue。所有单词听写完成后，根据df_fuxi和df_yixue更新以下2个文件：已学习过单词.csv，复习单词.csv 8. 点击pushButton_4，启动英文单词复习，读软件目录下文件，如果没有文件，提示先进行学习再复习。同时也读取已学单词，每次复习更新df_fuxi和df_yixue，结束听写后保存。

<think>好的，用户想用Python开发一个英文听写程序，需要整合多个库和API，还有多线程和配置管理。首先，我得理清楚各个功能模块之间的关系，然后一步步规划实现步骤。 首先，用户提到了使用大语言模型API生成单词列表。这部分可能需要调用像OpenAI的API或者腾讯的文智API来生成合适的单词。需要确保API的调用方式正确，并且处理返回的数据，比如解析JSON响应，提取单词和例句。这里可能需要用到requests库来发送HTTP请求，同时要注意API的速率限制和错误处理。 接下来是配置管理，使用conf.ini保存界面设置。Python有configparser模块，可以方便地读写INI文件。需要设计配置文件的结构，比如保存API密钥、默认路径、界面布局等。在程序启动时加载配置，退出时保存当前设置。 然后是CSV文件管理和DataFrame操作。Pandas库非常适合处理CSV数据，需要创建两个DataFrame，一个记录已学习单词，另一个是待复习的。每次生成新单词时，要检查是否已存在，避免重复。筛选逻辑可能需要根据用户的学习进度，比如优先选择不熟悉的单词或按时间间隔复习。 单词筛选逻辑需要与已有数据对比，这里可能需要使用Pandas的merge或者isin方法，排除已经存在的单词。同时，用户可能需要设置筛选条件，比如单词难度、词性等，这需要根据API返回的数据进行过滤。 多线程技术用于语音播放和输入检测。pyttsx3或gTTS进行文本转语音，播放时不能阻塞主线程，否则界面会卡顿。可以使用threading模块创建子线程处理语音播放，同时主线程监听用户的输入，实时比较输入的文本是否正确。输入检测可能需要用到PyQt5的信号槽机制，在用户输入时触发检查。 正确/错误统计需要在界面上实时展示，PyQt5的QLabel或QTableWidget可以动态更新数据。统计结果可以存储在变量中，每次检测后更新并刷新界面显示。这部分要注意线程安全，避免多线程同时修改数据导致冲突。 动态更新CSV文件，每次听写结束后，将新的学习进度写入CSV。已学习的单词移动到已学习文件，待复习的根据错误次数调整。Pandas的to_csv方法可以覆盖或追加数据，注意文件读写时的异常处理，比如文件被占用或权限问题。 复习模式的支持可能需要额外的逻辑，比如根据错误次数或时间戳筛选需要复习的单词。复习模式下的界面可能有不同的展示方式，比如显示之前的错误答案，或者提供更多提示。需要设计一个模式切换的机制，更新当前的单词列表和界面元素。 在整合这些模块时，需要注意模块之间的依赖关系。比如，配置管理需要在程序启动时加载，API调用需要有效的密钥，数据管理需要正确的文件路径。同时，多线程之间的通信可能需要使用队列或信号槽，确保数据同步。 还有可能遇到的问题包括：API调用的延迟影响用户体验，需要异步处理或缓存机制；CSV文件读写冲突，需要确保在写入时其他线程不会同时修改；界面卡顿，需要将耗时操作放在子线程中；以及错误处理，比如网络连接失败、文件损坏等情况，需要友好的提示和恢复机制。 最后，测试各个功能模块是否正常工作，特别是多线程和异步操作部分，确保没有竞态条件或死锁。界面布局要友好，方便用户操作，比如按钮位置、输入框的提示信息等。可能还需要用户手册或帮助文档，说明如何使用各项功能。</think># 基于Python的英文听写程序开发指南 ### 一、技术架构设计 1. **核心模块划分**： - 界面层：PyQt5构建GUI界面 - 数据处理层：Pandas进行CSV文件操作 - 语音服务层：pyttsx3/gTTS实现语音合成 - AI服务层：大语言模型API调用 - 配置管理层：ConfigParser处理conf.ini 2. **技术栈选择**： ```python # 主要依赖库 import pandas as pd from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal import configparser import pyttsx3 import requests # API调用 ``` ### 二、核心功能实现 #### 1. 大语言模型API集成 ```python def generate_word_list(api_key): headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} payload = { "prompt": "生成20个CET6高频单词，包含词性和例句", "max_tokens": 500 } response = requests.post("https://api.tencent.com/nlp", json=payload, headers=headers) return parse_api_response(response.json()) # 自定义解析函数 ``` *建议使用腾讯文智API实现语义化生成[^1]* #### 2. 配置管理系统 ```ini # conf.ini示例 [Settings] api_key = YOUR_API_KEY default_path = ./data font_size = 12 theme = light ``` #### 3. 数据管理模块 ```python class WordManager: def __init__(self): self.learned = pd.read_csv('learned.csv') self.review = pd.read_csv('review.csv') def update_progress(self, word, is_correct): if is_correct: self.learned = pd.concat([self.learned, word.to_frame().T]) else: self.review.loc[self.review['word'] == word['word'], 'error_count'] += 1 ``` ### 三、关键技术实现 #### 1. 多线程语音播放 ```python class VoiceThread(QThread): finished = pyqtSignal() def __init__(self, text): super().__init__() self.text = text def run(self): engine = pyttsx3.init() engine.say(self.text) engine.runAndWait() self.finished.emit() ``` #### 2. 动态界面更新 ```python def update_stats(self): correct_rate = self.stats['correct'] / (self.stats['total'] + 1e-6) self.lbl_stats.setText( f"正确率：{correct_rate:.1%} | 正确：{self.stats['correct']} 错误：{self.stats['wrong']}" ) ``` ### 四、系统优化建议 1. **性能优化**： - 使用`ThreadPoolExecutor`管理语音线程池 - 对DataFrame操作启用`swifter`加速库 2. **异常处理**： ```python try: self.word_manager.save() except PermissionError: QMessageBox.warning(self, "错误", "文件被占用，请关闭Excel后重试") ``` ### 五、推荐架构设计 ``` project/ ├── core/ │ ├── api_client.py # API交互模块 │ ├── config_manager.py # 配置管理 │ ├── data_model.py # 数据模型定义 │ └── voice_engine.py # 语音引擎 ├── ui/ │ ├── main_window.py # 主界面 │ └── components/ # 自定义控件 ├── data/ │ ├── learned.csv # 已学单词 │ └── review.csv # 待复习单词 └── config.ini # 配置文件 ```