咱们先来做个简单的介绍。
零基础学习编程，和学习任何一门实用技能都同样需要经历3个阶段： 理解->模仿->应用
正如我们在婴儿时期学习说话的时候，最初是看着图片理解文字的含义，然后是模仿父母的发音，逐渐才能学会表达自己的想法。学习编程也是一样。下面展开来说，分享一些经验。
Step 1 : 理解
在入门一个领域的时候，最需要的是先了解这个领域的常识，一本好的入门书可以帮到你。
遗憾的是，当你翻开大多数编程教程，看到的都是蹩脚的翻译和难懂的定义
除了翻译问题，最让人头疼的是抽象的定义，作者默认你已经掌握了这些常识，这就像是对着一个从来没见过雪的人，告诉他「雪是从大气中的水蒸汽直接凝华或水滴凝固而成的。好了，你知道什么是雪了吧？」
问题的根源在于，极少有人能从抽象中学习新事物的，我们往往是从具体的例子、类比的熟悉事物、甚至是亲身体验的过程中去学习，这样才印象最深刻。
在研究了整体学习法和学编程之间的关系之后，我们团队为了帮助零基础小白理解抽象的程序语言，创作了最有趣的 Python 教程。
Step 2：模仿
如果只是阅读，再好的教程也只能帮你理解，要真的掌握，还需要动手模仿。所以我们也在教程中强调了
Step 3:应用
只有动手做点东西出来，才能真正学会编程。
然而，许多初学者很难找到适合学习的编程项目。文档和开源框架，那是给专业程序员看的，初学者看不懂。
于是，我们又发布了 编程Python Web 开发工程师基础教程 这门课程，和小白教程一样是生动易懂的风格。
这门课把一个大的视频网站项目拆解成多个小项目，每节课都能让你做出成果，一步步循序渐进搭出一个可以直接上线的视频商业网站和内容管理后台，超有成就感。
另外，你还会和小组同学共同开发一个自定选题的网站并发布。这可以大幅丰富你的简历经历和职业技能。
在项目实践中，来自知名公司的工程师会手把手辅导你遇到的问题，如果你只是听课，只会说“嗯，好吧，好像是这么回事儿……”。但是亲手做过，再接受指导的时候，你会说，“哇哦！现在我算是彻底明白了！”
经过理解->模仿->应用这三个阶段，以及课程中精心设计的学习路径，你会开发出两个可以直接上线的商业网站项目，掌握前端的 html,css,vue.js 的使用，还能学会 api 的调用，python django 的 web 框架，为 web 开发的红利期做好知识储备。
不如现在就开始吧。
（如果毫无头绪的同学可以私信我咨询学习方向）
本功能实现逻辑如下：
主要使用Python的urllib.request库来调用https://nlp.xiaoi.com/上的接口，具体接口可以通过浏览器抓包获取，然后根据抓包信息进行url的构造，使用urllib.request库的urlopen函数来调用构造的url，将其返回进行编解码之后，使用re模块将所需信息匹配出来。
功能实现脚本如下：
因为工作养成的习惯，生怕写的脚本在别的环境跑出问题，索性将它编译成exe文件。
使用pyinstall库来实现py脚本到exe文件的编译过程。
（本文参考csdn上的一篇文章，路径如下：https://blog.csdn.net/jiahuiandxuehui/article/details/118193844，不过这里的运行后返回结果会有一些\r\n这种东西，这里我修改了一下正则表达式，把不重要的信息给过滤掉了。）
电脑面前的你，是否也希望能让电脑听命于你？ 当你累的时候，只需说一声“我累了”，电脑就会放着优雅的轻音乐来让你放松。 或许你希望你在百忙之中，能让电脑郎读最新的NBA比分赛况….一切都是那么惬意。在此告诉你，不要灰心，我们真的可以做一个。
做一个语音识别？ 我相信很多人到这里会有两个心态，一是好奇，二是避之千里。
其实不然，你可以不用懂太多的编程技能，你甚至也可以不用懂自然语言处理技术，这篇文章虽然实现了语音操控但是绝没有你们想象的那么复杂。 如果仅仅把语音识别作为一个实现了的接口的话，剩下的逻辑就仅仅是IF-ELSE这些简单的元素了。
实现语音操控的原理
语音操控分为 语音识别和语音朗读两部分。
这两部分本来是需要自然语言处理技能相关知识以及一系列极其复杂的算法才能搞定，可是这篇文章将会跳过此处，如果你只是对算法和自然语言学感兴趣的话，就只有请您移步了，下面没有一个字会讲述到这些内容。
早在上世纪90年代的时候，IBM就推出了一款极为强大的语音识别系统-vio voice , 而其后相关产品层出不穷，不断的进化和演变着。 我们这里将会使用SAPI实现语音模块。
什么是SAPI？
SAPI是微软Speech API , 是微软公司推出的语音接口，而细心的人会发现从WINXP开始，系统上就已经有语音识别的功能了，可是用武之地相当之少，他并没有给出一些人性化的自定义方案，仅有的语音操控命令显得相当鸡胁。 那么这篇文章的任务就是利用SAPI进行个性化的语音识别。
准备阶段，你至少需要安装以下的工具：
Python2.7http://www.python.org/
强烈建诡使用2.7，至今Python2.7拥有Python系列为数最多的工具和应用支持，同时也相对比较稳定。
Win32Com http://starship.python.net/~skippy/win32/Downloads.html
Python Win32增强工具，可以使Python调用WIN32COM接口，这个工具的出现使得Python变得无比强大
Speech.pyhttp://pypi.python.org/pypi/speech/
这个是极为精简的封装模块，此处为可选项，当然我不建议重复造轮子，还是下吧，目前只支持Python2.6，但不用灰心，Python2.6和Python2.7的代码是兼容，不会有异常。
安装过程请依至上而下的顺序。
开发阶段
当你安装了上述的相关工具后，你就可以进行开发了：
先进行一个简单的环境调试：
复制代码 代码如下:
whileTrue:
phrase =speech.input()
speech.say("You said %s"%phrase)
ifphrase =="turn off":
break
上述代码是启动语音识别器，同时系统将会重复你所录入的语音，当遇到“turn off”时，就会自动关闭识别系统。
