{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### nie robimy 2 nowych linii w bloku funkcji. sentences[::2] oraz sentences[1::2] powinny być przypisane do osobnych zmiennych"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Pies ten pochodzi z południowych Chin, z terenów prowincji Guangdong! \n",
      "Został rozpropagowany i hodowany w celach wystawowych przez hodowców w USA. \n",
      "Nazwa psa, pochodząca z chińskiego, oznacza dosłownie piaszczysta skóra. \n",
      "['Pies ten pochodzi z południowych Chin, z terenów prowincji Guangdong! ', 'Został rozpropagowany i hodowany w celach wystawowych przez hodowców w USA. ', 'Nazwa psa, pochodząca z chińskiego, oznacza dosłownie piaszczysta skóra. ']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import re\n",
    "tekst =  \"Pies ten pochodzi z południowych Chin, z terenów prowincji Guangdong! Został rozpropagowany i hodowany w celach wystawowych przez hodowców w USA. Nazwa psa, pochodząca z chińskiego, oznacza dosłownie piaszczysta skóra. Chart polski  polska rasa psa myśliwskiego, znana prawdopodobnie od czasów Galla Anonima, zaliczana do grupy chartów.\"\n",
    "def split_sentences(text):\n",
    "    sentences = re.split(r'([.!?]\\s+)(?=[A-Z])', text)\n",
    "\n",
    "\n",
    "    full_sentences = [''.join(pair) for pair in zip(sentences[::2], sentences[1::2])]\n",
    "\n",
    "\n",
    "    for sentence in full_sentences:\n",
    "        print(sentence)\n",
    "    print(full_sentences)\n",
    "split_sentences(tekst)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Niewłaściwa nazwa funkcji switch_letter (robi coś innego, niż nazwa na to wskazuje). Linijka z sum jest nieczytelna."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "--- faja.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "text = \"kurde faja.\"\n",
    "\n",
    "vulgar_words_base = [\"kurd\", \"choler\"]\n",
    "\n",
    "def switch_letter(word, vulgar_word_list):\n",
    "    word = word.lower()\n",
    "    for bad_word in vulgar_word_list:\n",
    "        switched_letters = sum(1 for a, b in zip(word, bad_word) if a != b)\n",
    "        if switched_letters == 1:\n",
    "            return True\n",
    "    return False\n",
    "\n",
    "def censor_text(text):\n",
    "    pattern = re.compile(r'[^\\s]*(' + '|'.join([f'{word}' for word in vulgar_words_base]) + r')[^\\s]*', re.IGNORECASE)\n",
    "    censored_text = pattern.sub(\"---\", text)\n",
    "\n",
    "    censored_text_list = censored_text.split()\n",
    "    \n",
    "    for i, word in enumerate(censored_text_list):\n",
    "        if switch_letter(word, vulgar_words_base):\n",
    "            censored_text_list[i] = \"---\"\n",
    "    final_censored_text = \" \".join(censored_text_list)\n",
    "\n",
    "    return final_censored_text\n",
    "\n",
    "print(censor_text(text))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "False"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "switch_letter(\"kurcze\", [\"kurzce\"])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Jeżeli nie ma takiej konieczności nie iterujemy po rozdzielonym na słowa tekście, tylko na całym tekście."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Siała baba mak.\n",
      "Czy wiedziała jak?\n",
      "Dziadek wiedział, nie powiedział, a to było tak!\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Solution 2\n",
    "text = 'Siała baba mak. Czy wiedziała jak? Dziadek wiedział, nie powiedział, a to było tak!'\n",
    "sentences = []\n",
    "\n",
    "def split_sentences(text):\n",
    "    sentence = ''\n",
    "    for word in text.split():\n",
    "        x = re.search(r'[a-zA-Z0-9]+[.?!]', word)\n",
    "        if x is None:\n",
    "            sentence += f'{word} '\n",
    "        else:\n",
    "            sentence += word\n",
    "            sentences.append(sentence)\n",
    "            sentence = ''\n",
    "    for result in sentences:\n",
    "        print(result)\n",
    "\n",
    "\n",
    "split_sentences(text)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Nie stosujemy zapisu if {zmienna}, tylko if {zmienna} is True/False. Kod dla danego warunku przenosimy do nowej linii"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import re\n",
    "\n",
    "def validate_name(name):\n",
    "    valid = re.match(r'^[A-Z][a-z]{1,}',name)\n",
    "    if valid: return True\n",
    "    else:  return False\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Przykład właściwego zastosowania komentarza"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def censor_text(text):\n",
    "    prefixes = r'(do|na|o|od|pod|po|prze|przy|roz|s|u|w|y|za|z|u)*'\n",
    "\n",
    "    # profanities according to prof. Jerzy Bralczyk\n",
    "    profanities = [ \n",
    "        rf'\\b{prefixes}(kurw[aąeęyi]\\w*)|(ku(z|ź)w\\w*)|(kurew\\w*)\\b',\n",
    "        rf'\\b{prefixes}(pierd\\w*)\\b',\n",
    "        rf'\\b{prefixes}(chuj\\w*)\\b',\n",
    "        rf'\\b{prefixes}(pizd\\w*)\\b',\n",
    "        rf'\\b{prefixes}(jeb\\w*)\\b',\n",
    "    ]\n",
    "\n",
    "    profanity_pattern = re.compile('|'.join(profanities), re.IGNORECASE)\n",
    "\n",
    "    return profanity_pattern.sub('---', text)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "base",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}