как сделать приложение словарь

Создание приложения по типу «Словарь»

Разработка приложения «Интеллектуальный словарь» на MFC AppWizard (exe)
Срочно. Разработка приложения «Интеллектуальный словарь». В файле хранится словарь (пр.

создание словарь
добрый день. пожалуйста помогите сдать лабу Программа составления словаря (по файлу или группе.

Создание по типу доски объявлений
Нужно, что бы пользователи могли добовлять однотипные объявления (одного характера), а затем эти.

Создание ассоциации типу файла
Подскажите можно ли из программы создать ассоциацию с необходимыми типами файлов, чтобы win.

Создание своего компонента по типу MainStrip
Доброго всем утра. Поставлена задача разработать компонент winForm с реализацией формирования.

Создание двунаправленного списка по типу карточек в библиотеке
Рошу помощи! Задача состоит в создании двунаправленного списка по типу карточек в библиотеке. Есть.

Словарь: создание, заполнение, получение и удаление
Требуется создать словарь. Примеры тем для словаря: контрольно-пропускной пункт, обработка заказов.

Перенос приложения Monodevelop на другой компьютер, создание пакета и 64 битные приложения
Мне потребовалось создать программу для Linux. Раньше в Windows я делал программы WindowsForms на.

Создание приложения Bitrix 24. Бесконечная загрузка при установке своего приложения
Учусь создавать приложения для Bitrix 24 по видеокурсам Возникла проблема с установкой.

Источник

Путь к мастерству: создаём приложение-словарь на Python

Хотите стать мастером в Python? Тогда изучайте язык на практике. В этом материале рассказываем, как создать словарь на Python.

Интернет, с одной стороны, открывает доступ к большому объёму информации, но с другой, тормозит развитие. Согласитесь, изучая что-то новое, допустим, язык программирования Python, поиск ценных ресурсов занимает много сил и времени.

Из-за этого новички часто сдаются, переходят к чему-то более простому. Прежде чем мы пойдём дальше, нужно понять, что это не очередная статья из разряда «Как научиться программированию на Python с нуля», а нечто более ценное. За этим материалом последует ещё несколько, в каждом из которых мы покажем, как создаются Python-приложения, параллельно разбираясь с полезными для разработки и анализа данных навыками и инструментами.

Первое приложение, которое мы сделаем − интерактивный словарь на Python. Кажется, что это просто, но не заблуждайтесь.

Что будет делать наш словарь на Python? Его задача состоит в том, чтобы выводить на экран определение слова, которое задаст пользователь. В дополнение к этому, если пользователь сделает опечатку при вводе слова, программа предложит наиболее близкое слово, как обычно делает Google − «Вы имели в виду это вместо этого?». Ну а если у слова будет несколько определений, то программа выдаст все. Уже не так просто, правда?

Важно! Помимо изучения процесса создания приложения, обратите особое внимание на структуру кода.

Шаг №1 − Данные

Чтобы понимать принцип работы словаря, нужно определить, какие данные он будет использовать для выполнения действий − они представлены в формате JSON. Если вы уже знаете, что такое JSON, не бойтесь пропустить следующие несколько строк. Если же вы впервые услышали это слово или не уверены в своих знаниях, сейчас всё быстро объясним. Рекомендуем взглянуть вот на эти данные, потом мы их и будем использовать − раз и два.

Интересный факт: Каждую секунду генерируется примерно 2 500 000 000 000 000 000 байт данных

JSON, или JavaScript Object Notation, − это формат обмена данными, удобный как компьютерам, так и людям. Обычно он состоит из двух вещей − key и value. Представим, что key − это заброшенная территория, некто вынес постановление о том, что его нельзя использовать для строительства, например, вот это постановление примем за value. Если хотите вникнуть более серьёзно, посмотрите этот материал.

«заброшенный промышленный участок»: [«Площадка не может быть использована для строительства».]

Теперь перейдём к коду. Сначала мы импортируем библиотеку JSON, а затем используем метод загрузки этой библиотеки для работы с нашими данными в формате .json. Важно понимать, что мы загружаем данные из .json формата, но храниться они будут в переменной «data» в виде dict — словаря Python. Если вы незнакомы с dict, можете представить их как хранилище данных.

def retrive_definition(word):
return data[word]

word_user = input(«Enter a word: «)

Как только данные будут загружены, создадим функцию, которая будет принимать слово и искать определение этого слова в данных. Достаточно просто.

Шаг №2 − Проверка на существование слова

Использование оператора if-else поможет вам проверить существует слово или нет. Если слово отсутствует в данных, просто сообщите об этом пользователю − в нашем случае, будет напечатано «Такого слова не существует, пожалуйста, проверьте, не ошиблись ли вы при вводе».

def retrive_definition(word):
if word in data:
return data[word]
else:
return («The word doesn’t exist, please double check it.»)

word_user = input(«Enter a word: «)

Шаг №3 — Учёт регистра

Каждый пользователь пишет по-своему. Одни пишут только строчными, другие используют ещё и заглавные. Для нас важно сделать так, чтобы результат для всех был одинаковым. Например, результаты по запросам «Rain» и «rain» будут идентичны. Чтобы сделать это, мы собираемся преобразовать слово, введенное пользователем, в строчную запись буквы, потому что наши данные имеют одинаковый формат. Сделать это можно с помощью метода lower() в Python.

Ситуация №1: Чтобы убедиться, что программа возвращает определение слов, начинающихся с заглавной буквы (например, Дели, Техас), мы также проверим наличие заглавных букв в условии else-if.

Ситуация №2: Чтобы убедиться, что программа возвращает определение аббревиатур (например, США, НАТО), мы также проверим прописные буквы.

def retrive_definition(word):
word = word.lower()

if word in data:
return data[word]
elif word.title() in data:
return data[word.title()]
elif word.upper() in data:
return data[word.upper()]

word_user = input(«Enter a word: «)

Теперь словарь на Python может выполнять свою основную функцию − выдавать определение. Идём дальше, поможем пользователю найти слово, если он допустил ошибку при вводе.

Шаг №4 − Поиск близкого слова

Теперь, если пользователь сделал опечатку при вводе слова, вы можете предложить наиболее близкое слово и спросить, имел ли он его в виду. Мы можем сделать это с помощью библиотеки Python difflib. Для этого существует два метода, объясним, как работают оба, а чем пользоваться, выбирайте сами.

Метод 1 − Соответствие последовательности

Сначала мы импортируем библиотеку и извлекаем из нее метод. Функция SequenceMatcher() принимает всего 3 параметра. Первый − junk, что означает, что если в слове есть пробелы или пустые строки, в нашем случае это не так. Второй и третий параметры − это слова, между которыми вы хотите найти сходство. А последний метод выдаст вероятность того, что слово подобрано правильно.

import difflib
from difflib import SequenceMatcher

value = SequenceMatcher(None, «rainn», «rain»).ratio()

Как видите, сходство между словами «rainn» и «rain» составляет 0,89 или 89%. Это один из способов найти нужное слово. Но в той же библиотеке есть другой метод, который выбирает точное совпадение со словом напрямую, без определения вероятности.

Метод 2 − Получение близких совпадений

Метод работает следующим образом: первый параметр − это слово, для которого вы хотите найти близкие совпадения. Второй параметр − это список слов для сравнения. Третий указывает, сколько совпадений вы хотите в качестве вывода. Вы помните, что мы получили вероятность 0,89 в предыдущем методе? Последний метод использует это число, чтобы узнать, когда прекратить рассматривать слово как близкое совпадение (0,99 — самое близкое к слову). Эту цифру, порог, можно установить самостоятельно.

import difflib
from difflib import get_close_matches

output = get_close_matches(«rain», [«help»,»mate»,»rainy»], n=1, cutoff = 0.75)

Самое близкое слово из всех трех − rainy [rainy].

Шаг №5 — Возможно, вы имели в виду это?

Для удобства чтения я просто добавил часть кода if-else. Вы знакомы с первыми двумя утверждениями else-if, теперь разберемся с третьим. Сначала проверяется длина полученных близких совпадений. Функция получения близких совпадений принимает слово, введенное пользователем, в качестве первого параметра, и весь наш набор данных сопоставляется с этим словом. Здесь key − это слова в наших данных, а value − это их определение. [0] в операторе указывает на самое близкое среди всех совпадений.

if word in data:
return data[word]
elif word.title() in data:
return data[word.title()]
elif word.upper() in data:
return data[word.upper()]
elif len(get_close_matches(word, data.keys())) > 0:
return («Did you mean %s instead?» % get_close_matches(word, data.keys())[0])

Да, об этом мы и говорили. Что теперь? Если это то слово, которое имел в виду пользователь, вы должны получить определение этого слова. Об этом далее

Шаг №6 − Получение определения

Ещё один if-else, и вот оно − определение нужного слова.

elif len(get_close_matches(word, data.keys())) > 0:
action = input(«Did you mean %s instead? [y or n]: » % get_close_matches(word, data.keys())[0])
if (action == «y»):
return data[get_close_matches(word, data.keys())[0]]
elif (action == «n»):
return («The word doesn’t exist, yet.»)
else:
return («We don’t understand your entry. Apologies.»)

Шаг №7 − Вишенка на торте

Конечно, это дает нам определение слова «rain», но есть квадратные скобки и выглядит это не очень хорошо. Давайте удалим их и сделаем вид более чистым. Слово «rain» имеет более одного определения, вы заметили? Мы будем повторять вывод таких слов, имеющих более одного определения.

if type(output) == list:
for item in output:
print(«-«,item)
else:
print(«-«,output)

Выглядит намного лучше, не так ли? Ниже прикрепили весь код для справки. Не стесняйтесь изменять и обновлять его по своему усмотрению.

Итого

import json
from difflib import get_close_matches

def retrive_definition(word):
word = word.lower()

if word in data:
return data[word]
elif word.title() in data:
return data[word.title()]
elif word.upper() in data:
return data[word.upper()]
elif len(get_close_matches(word, data.keys())) > 0:
action = input(«Did you mean %s instead? [y or n]: » % get_close_matches(word, data.keys())[0])
if (action == «y»):
return data[get_close_matches(word, data.keys())[0]]
elif (action == «n»):
return («The word doesn’t exist, yet.»)
else: return («We don’t understand your entry. Apologies.»)

word_user = input(«Enter a word: «)

if type(output) == list:
for item in output:
print(«-«,item)
else:
print(«-«,output)

Заключение

Вот мы и закончили создавать словарь на Python. Изучая одно, вы параллельно изучаете другие вещи, о которых даже не думали. Этот материал научил работе с данными JSON, основными функциями Python, библиотекой difflib и тому, как писать чистый код. Теперь попробуйте создать собственное приложение, с опорой на информацию из этого текста. Как закончите, переходите к новому материалу из цикла.
Источник: proglib.io

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Источник

Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 1

Создаем интерактивный словарь.

Jan 20, 2019 · 10 min read

В этой серии из 10 статей мы будем использовать Python для написания 10 реальных приложений. И в процессе создания этих приложений мы будем осваивать всё новые важные и нужные инструменты, чтобы развивать ваши навыки владения Python.

Многие не понимают, что изучение языков программирования важно. Пускай это кажется сложным, но вам нужно попробовать. Не переживайте, если у вас нет никакого практического опыта работы с Python. Для начала вам будет достаточно просто понимать основы этого языка.

Первым приложением, которо е мы создадим, будет словарь. Интерактивный словарь. Да, я знаю, что это просто. Но путешествие в тысячу миль начинается с первого шага, поэтому вам нужно его сделать. Так что будет делать наш словарь? Он будет возвращать значение слова, которое ввел пользователь, так ведь словари и работают, правильно? Кроме того, если пользователь сделал опечатку в слове, наша программа предложит наиболее подходящее слово, спрашивая “возможно, вы имели в виду это?”. А если слово имеет более одного значения, то программа должна возвращать их все. Теперь это уже не кажется таким легким, да? Давайте разбираться.

К концу этой статьи вы будете чувствовать себя так же, как и этот мужчина на фотографии после своего прыжка. Потому что изучение и переживание чего-то нового повышает наши настроение и мотивацию. И именно этим мы сегодня и займемся.

Примечание: Наряду с изучением того, как создавать приложения, уделите особое внимание тому, как написан код. Чистый код также очень важен.

Чтобы понять, как будет работать словарь, нам нужно понимать, какие данные он будет использовать в работе. Что ж, приступим. Данные тут представлены в формате JSON. Если вы уже знакомы с этим форматом, можете пролистать на пару абзацев вниз. Однако если вы видите это название впервые, или вам нужно освежить знания, я вам помогу. Советую вам посмотреть на данные, которые мы будем использовать, чтобы лучше разобраться с форматом JSON. Вы найдете их тут и тут.

Интересный факт: к 2017 году каждую секунду генерировалось 2,500,000,000,000,000,000 (2,5 квинтиллиона) байт информации. Да, вы не ошиблись, каждую секунду.

JSON, или JavaScript Object Notation — простейший, удобный для чтения (как для людей, так и для компьютеров) формат структурирования данных. Он, в основном, содержит две структуры: ключ и значение, связанное с этим ключом. Возьмем пример из наших данных. Ниже представлена пара “ключ/значение”. Ключ — это выражение “abandoned industrial site”, а значение — “Site that cannot be used for any purpose, being contaminated by pollutants”, определение этого выражения.

После загрузки данных, создадим функцию, которая будет брать слово и искать его значение в этих данных. Это просто.

Шаг 2— Проверка на несуществующие слова

Использование простого элемента if-else поможет проводить проверку на несуществующие слова. Если такого слова нет в данных, просто дайте пользователю знать об этом. В нашем случае, программа выдаст “The word doesn’t exist, please double check it.” (“Такого слова не существует, пожалуйста, перепроверьте”)

Шаг 3 — Чувствительность к регистру

Каждый пользователь вводит слова по-своему. Одни напишут слово в нижнем регистре, а другие могут написать то же слово с заглавной буквы. Нам нужно, чтобы результат для каждого из этих вариантов был одинаковым. Например, при вводе “Rain” и “rain” должны выводиться одни и те же результаты. Чтобы добиться этого, мы конвертируем слово, введенное пользователем, в нижний регистр, потому что наши данные записаны так же. Для этого используем встроенную функцию Python lower().

Условие 1 — Чтобы удостовериться, что программа возвращает значение слов, которые начинаются с заглавной буквы ( Delhi, Texas), мы проведем проверку на заглавную букву в условии else-if.

Условие 2 — Чтобы удостовериться, что программа возвращает значение сокращений (USA, NATO), мы проведем проверку на верхний регистр.

Ваш словарь уже может выполнять свою основную задачу, возвращать значение слова. Но давайте пойдем чуть дальше. Не правда ли круто, что Google предлагает вам правильный вариант слова, если вы допустили опечатку в поисковой строке?

Что, если сможем сделать то же самое в нашем словаре? Здорово, правда? Перед тем, как приступить к этому в Шаге 5, давайте в Шаге 4 разберемся как работает эта функция.

Шаг 4 — Самое точное соответствие

Если при вводе слова пользователь допустил опечатку, наверное, вы хотите предложить ему наиболее подходящее слово и спросить, не это ли слово имелось в виду. Тут нам поможет библиотека Python difflib. Есть два способа решения этой задачи, мы попробуем оба и выберем более эффективный.

Способ 1 — Sequence Matcher

Давайте разбираться. Для начала импортируем библиотеку и вызываем из неё функцию. Функции SequenceMatcher() нужны 3 параметра. Первый параметр — “Junk”, он проверяет на наличие пробелов и пропущенных строк, в нашем случае мы вводим “None”. Второй и третий параметры — слова, которые вы сравниваете. И добавленная функция ratio выдаст вам результат в виде числа.

Как вы видите, сходство между словами “rainn” и “rain” — 0,89, то есть 89%. Это первый способ. Однако в этой же библиотеке есть и другая функция, которая сразу выводит наиболее подходящее слово, без всяких чисел.

Способ 2 — Get Close Matches

Эта функция работает так: первый параметр — слово, для которого вы хотите найти самое точное соответствие. Второй параметр — список слов, с которыми это слово нужно сравнить. Третий параметр определяет, сколько совпадений вы хотите видеть в результате. И последний параметр — cutoff. Помните, в первом способе мы получили число, 0,89? Cutoff принимает указанное число, как наименьшее значение, позволяющее считать слово подходящим (0.99 — наибольшее возможное значение для самого подходящего слова). Этот параметр вы можете настроить, как вам нужно.

Не нужно же пояснять результат, правда? Наиболее подходящее слово из трёх — “rainy”, его программа и выводит. Если вы добрались до этого этапа, молодцы, сложная часть позади. Теперь нужно просто вставить это в ваш код, чтобы получить результат.

Шаг 5 — Возможно, вы имели в виду это?

Чтобы было удобнее читать, я добавил только часть кода с if-else. Вы уже видели первые два выражения else-if, давайте разберемся с третьим. Это проверка на наличие подходящих соответствий, потому что мы можем вывести результат, только если у слова есть соответствия. Функция get close matches берет введенное пользователем слово в качестве первого параметра и сравнивает с ним все загруженные нами данные. Как мы поняли ранее, в данном случае ключом будут слова из наших данных, а значением — их определения. [0] в операторе возврата означает, что в результате будет выведено наиболее точное из всех соответствий.

Да, да, именно это я и имел в виду. А что теперь? Нельзя просто так оставить этот вопрос. Если это пользователь и имел ввиду, программа должна возвращать значение этого слова. Этим мы и займемся в следующем шаге.

Шаг 6 — Возвращение значения

Ещё одно действие пользователя, ещё один оператор if-else, и всё. Программа выводит значение предложенного слова.

Шаг 7 —Вишенка на торте

Да, мы получаем значение слова “rain”, но вместе с ним выводятся квадратные скобки и всё прочее. Выглядит не очень красиво. Давайте уберем всё лишнее, и придадим этому более чистый вид. Вы знаете, что у слова “rain” несколько значений? Есть немало многозначных слов, поэтому для них программа будет повторять вывод, пока не выдаст все значения, а для однозначных слов она просто будет выводить это значение.

Выглядит намного красивее, правда? Ниже прикрепляю весь код полностью, можете изменять и улучшать его, как вам вздумается.

Источник

Путь к мастерству: создаём приложение-словарь на Python

Хотите стать мастером в Python? Тогда изучайте язык на практике. В этом материале рассказываем, как создать словарь на Python.

Интернет, с одной стороны, открывает доступ к большому объёму информации, но с другой, тормозит развитие. Согласитесь, изучая что-то новое, допустим, язык программирования Python, поиск ценных ресурсов занимает много сил и времени.

Из-за этого новички часто сдаются, переходят к чему-то более простому. Прежде чем мы пойдём дальше, нужно понять, что это не очередная статья из разряда «Как научиться программированию на Python с нуля», а нечто более ценное. За этим материалом последует ещё несколько, в каждом из которых мы покажем, как создаются Python-приложения, параллельно разбираясь с полезными для разработки и анализа данных навыками и инструментами.

Первое приложение, которое мы сделаем − интерактивный словарь на Python. Кажется, что это просто, но не заблуждайтесь.

Что будет делать наш словарь на Python? Его задача состоит в том, чтобы выводить на экран определение слова, которое задаст пользователь. В дополнение к этому, если пользователь сделает опечатку при вводе слова, программа предложит наиболее близкое слово, как обычно делает Google − «Вы имели в виду это вместо этого?». Ну а если у слова будет несколько определений, то программа выдаст все. Уже не так просто, правда?

Важно! Помимо изучения процесса создания приложения, обратите особое внимание на структуру кода.

Шаг №1 − Данные

Чтобы понимать принцип работы словаря, нужно определить, какие данные он будет использовать для выполнения действий − они представлены в формате JSON. Если вы уже знаете, что такое JSON, не бойтесь пропустить следующие несколько строк. Если же вы впервые услышали это слово или не уверены в своих знаниях, сейчас всё быстро объясним. Рекомендуем взглянуть вот на эти данные, потом мы их и будем использовать − раз и два.

Интересный факт: Каждую секунду генерируется примерно 2 500 000 000 000 000 000 байт данных

JSON, или JavaScript Object Notation, − это формат обмена данными, удобный как компьютерам, так и людям. Обычно он состоит из двух вещей − key и value. Представим, что key − это заброшенная территория, некто вынес постановление о том, что его нельзя использовать для строительства, например, вот это постановление примем за value. Если хотите вникнуть более серьёзно, посмотрите этот материал.

Теперь перейдём к коду. Сначала мы импортируем библиотеку JSON, а затем используем метод загрузки этой библиотеки для работы с нашими данными в формате .json. Важно понимать, что мы загружаем данные из .json формата, но храниться они будут в переменной «data» в виде dict — словаря Python. Если вы незнакомы с dict, можете представить их как хранилище данных.

Как только данные будут загружены, создадим функцию, которая будет принимать слово и искать определение этого слова в данных. Достаточно просто.

Шаг №2 − Проверка на существование слова

Использование оператора if-else поможет вам проверить существует слово или нет. Если слово отсутствует в данных, просто сообщите об этом пользователю − в нашем случае, будет напечатано «Такого слова не существует, пожалуйста, проверьте, не ошиблись ли вы при вводе».

Каждый пользователь пишет по-своему. Одни пишут только строчными, другие используют ещё и заглавные. Для нас важно сделать так, чтобы результат для всех был одинаковым. Например, результаты по запросам «Rain» и «rain» будут идентичны. Чтобы сделать это, мы собираемся преобразовать слово, введенное пользователем, в строчную запись буквы, потому что наши данные имеют одинаковый формат. Сделать это можно с помощью метода lower() в Python.

Ситуация №1: Чтобы убедиться, что программа возвращает определение слов, начинающихся с заглавной буквы (например, Дели, Техас), мы также проверим наличие заглавных букв в условии else-if.

Ситуация №2: Чтобы убедиться, что программа возвращает определение аббревиатур (например, США, НАТО), мы также проверим прописные буквы.

Теперь словарь на Python может выполнять свою основную функцию − выдавать определение. Идём дальше, поможем пользователю найти слово, если он допустил ошибку при вводе.

Шаг №4 − Поиск близкого слова

Теперь, если пользователь сделал опечатку при вводе слова, вы можете предложить наиболее близкое слово и спросить, имел ли он его в виду. Мы можем сделать это с помощью библиотеки Python difflib. Для этого существует два метода, объясним, как работают оба, а чем пользоваться, выбирайте сами.

Метод 1 − Соответствие последовательности

Сначала мы импортируем библиотеку и извлекаем из нее метод. Функция SequenceMatcher() принимает всего 3 параметра. Первый − junk, что означает, что если в слове есть пробелы или пустые строки, в нашем случае это не так. Второй и третий параметры − это слова, между которыми вы хотите найти сходство. А последний метод выдаст вероятность того, что слово подобрано правильно.

Как видите, сходство между словами «rainn» и «rain» составляет 0,89 или 89%. Это один из способов найти нужное слово. Но в той же библиотеке есть другой метод, который выбирает точное совпадение со словом напрямую, без определения вероятности.

Метод 2 − Получение близких совпадений

Самое близкое слово из всех трех − rainy [rainy].

Для удобства чтения я просто добавил часть кода if-else. Вы знакомы с первыми двумя утверждениями else-if, теперь разберемся с третьим. Сначала проверяется длина полученных близких совпадений. Функция получения близких совпадений принимает слово, введенное пользователем, в качестве первого параметра, и весь наш набор данных сопоставляется с этим словом. Здесь key − это слова в наших данных, а value − это их определение. [0] в операторе указывает на самое близкое среди всех совпадений.

Да, об этом мы и говорили. Что теперь? Если это то слово, которое имел в виду пользователь, вы должны получить определение этого слова. Об этом далее

Шаг №6 − Получение определения

Ещё один if-else, и вот оно − определение нужного слова.

Шаг №7 − Вишенка на торте

Конечно, это дает нам определение слова «rain», но есть квадратные скобки и выглядит это не очень хорошо. Давайте удалим их и сделаем вид более чистым. Слово «rain» имеет более одного определения, вы заметили? Мы будем повторять вывод таких слов, имеющих более одного определения.

Выглядит намного лучше, не так ли? Ниже прикрепили весь код для справки. Не стесняйтесь изменять и обновлять его по своему усмотрению.

Итого

Заключение

Вот мы и закончили создавать словарь на Python. Изучая одно, вы параллельно изучаете другие вещи, о которых даже не думали. Этот материал научил работе с данными JSON, основными функциями Python, библиотекой difflib и тому, как писать чистый код. Теперь попробуйте создать собственное приложение, с опорой на информацию из этого текста. Как закончите, переходите к новому материалу из цикла.

Понравился материал о том, как создать словарь на Python? Возможно, вас заинтересует следующее:

Источник: Создаём словарь на Python on Towards Data Science

Источник