chinese-xinhua
中华新华字典数据库和 API 。收录包括 14032 条歇后语,16142 个汉字,264434 个词语,31648 个成语。
对性能没需求的话,可以用我的新华字典 API 。所有的数据放在 data/ 目录。
Project Structure
chinese-xinhua/
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+- .vscode/
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| +- launch.json
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+- data/
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| +- idiom.json
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| +- word.json
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| +- xiehouyu.json
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| +- ci.json
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| +- ci.csv
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+- scripts/
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| +- addAbbreviation.py
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| +- chengyu.py
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| +- word.py
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| +- xiehouyu.py
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| +- ci.py
数据库介绍
成语(idiom.json)
[
{
"derivation": "语出《法华经·法师功德品》下至阿鼻地狱。”",
"example": "但也有少数意志薄弱的……逐步上当,终至堕入~。★《上饶集中营·炼狱杂记》",
"explanation": "阿鼻梵语的译音,意译为无间”,即痛苦无有间断之意。常用来比喻黑暗的社会和严酷的牢狱。又比喻无法摆脱的极其痛苦的境地。",
"pinyin": "ā bí dì yù",
"word": "阿鼻地狱",
"abbreviation": "abdy"
},
...
]
词语(ci.json)
[
{
"ci": "宸纶",
"explanation": "1.帝王的诏书﹑制令。"
},
...
]
汉字(word.json)
[
{
"word": "嗄",
"oldword": "嗄",
"strokes": "13",
"pinyin": "á",
"radicals": "口",
"explanation": "嗄〈叹〉\n\n 同啊”。表示省悟或惊奇\n\n 嗄!难道这里是没有地方官的么?--宋·佚名《新编五代史平话》\n\n 嗄á叹词。在句首,〈表〉疑问或反问~,这是什么?~,你想干什么?\"嗄\"另见shà㈠。\n\n 嗄shà\n\n ⒈声音嘶哑~声。\n\n 嗄a 1.助词。表示强调﹑肯定或辩解。 2.助词。方言。表示疑问或反诘。\n\n 嗄xià 1.见\"嗄饭\"。 2.见\"嗄程\"。",
"more": "嗄 ga、a 部首 口 部首笔画 03 总笔画 13 嗄2\nshà\n〈形〉\n(1)\n声音嘶哑的 [hoarse]\n终日嚎而嗌不嗄。--《老子》\n(2)\n又如嗄哑,嗄嘶(嗓音嘶哑)\n嗄\nshà\n〈叹〉\n(1)\n什么 [what]--表示否定\n我要丢个干干净,看你嗄法把我治。--清·蒲松龄《聊斋俚曲集》\n(2)\n旧时仆役对主人、下级对上级的应诺声 [yes]\n带进来”。两边军士应一声嗄”,即将牛皋推至面前。--《说岳全传》\n另见á\n嗄1\ná\n〈叹〉\n同啊”(á)。表示省悟或惊奇 [ah]\n嗄!难道这里是没有地方官的么?--宋·佚名《新编五代史平话》\n另见shà\n嗄1\nshà ㄕㄚ╝\n嗓音嘶哑。\n郑码janr,u55c4,gbke0c4\n笔画数13,部首口,笔顺编号2511325111354\n嗄2\ná ㄚˊ\n同啊2”。\n郑码janr,u55c4,gbke0c4\n笔画数13,部首口,笔顺编号2511325111354"
},
...
]
歇后语(xiehouyu.json)
[
{
"riddle": "飞机上聊天",
"answer": "高谈阔论"
},
...
]
API 接口
GET、POST均可。用GET做示例,POST同理。返回数据格式为JSON。
成语
示例1(直接请求成语):
需要两个参数
type=idiom 表示需要请求成语
word=兴高采烈 表示请求的成语
https://www.pwxcoo.com/dictionary?type=idiom&word=兴高采烈
示例2(请求拼音首字母缩写):
需要两个参数
type=idiom 表示需要请求成语
word=xgcl 表示请求的成语拼音首字母缩写
https://www.pwxcoo.com/dictionary?type=idiom&abbreviation=xgcl
歇后语
示例1(请求歇后语):
需要两个参数
type=xiehouyu 表示需要请求歇后语
riddle=王婆 表示请求的歇后语的语面。可以模糊匹配
https://www.pwxcoo.com/dictionary?type=xiehouyu&riddle=王婆
汉字
示例1(直接请求汉字):
需要两个参数
type=word 表示需要请求汉字
word=吴 表示请求的汉字
https://www.pwxcoo.com/dictionary?type=word&word=吴
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所有的数据都是我从网上找的。仓库本来的目的是因为我以前想做一个成语接龙的东西,但是苦于没有现成可用的数据库,自己就从各个网站抓取整理了一份。放在 Github 是为了方便自己的使用,同时也能方便有类似需求的人不用去做这些 trival 的工作。所有抓取数据的脚本都在仓库里。
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