Markov.py：一个用于生成马尔可夫链的Python脚本

资源摘要信息:"Markov链是一种随机过程模型，由俄国数学家安德烈·马尔可夫于20世纪初提出。其最显著的特性在于，过程的下一个状态只依赖于当前状态，而与之前的状态无关，这被称为无记忆性质。在计算机科学领域，马尔可夫链被广泛应用于自然语言处理、数据分析、金融预测、图像处理等多个方面。 Python是一种广泛使用的高级编程语言，它具有简洁易读的语法和强大的库支持，适合快速开发各种应用。Python语言在数据分析、人工智能、网络开发等多个领域都发挥着重要作用。 在这个给定的文件信息中，描述了一个名为'markov.py'的Python脚本工具，它是一个基于马尔可夫链模型的小型应用。这个脚本被设计用来读取纯文本文件，并将这些文本文件用作训练数据，以生成新的句子。这表明它可以在自然语言处理（NLP）领域中生成文本，从而模仿给定文本的风格。 具体来说，'markov.py'脚本可以从Web上获取内容，如通过'Curl'命令获取的'jane-eyre.html'，这个HTML文件是《简·爱》的电子文本版本。同时，脚本也支持从本地文件系统读取数据，例如通过指定的本地副本文件'lovecraft-complete-works.mdb'，这可能是霍华德·菲利普斯·洛夫克拉夫特的短篇小说集的本地数据库文件。 此外，脚本还支持多种命令行参数（-d, -q等），这可能允许用户指定更多的操作细节，例如从哪个网站下载数据，本地文件的路径，输出选项等。 值得注意的是，虽然这个工具被描述为"愚蠢的小工具"，但这仅仅是为了突出其简单性。在实际应用中，基于马尔可夫链的文本生成器可以用于教育、娱乐或是艺术创作等多种用途。例如，它可以用在写作辅助、编程生成创意写作项目，甚至是游戏中的角色对话系统。 需要特别注意的是，在使用网络数据时，由于网络内容可能受到版权保护，因此在多次使用同一资源前，应下载并使用本地副本以尊重版权法律。 最后，'markov-master'是压缩包子文件的名称，其中包含了'markov.py'脚本及相关资源，这表明它是一个完整的项目，包含了生成器的所有源代码和可能需要的依赖文件。用户可以下载这个压缩包，然后在本地环境中运行'markov.py'，来开始他们的文本生成实验。"