Python終端推薦引擎

Codecademy CS 認證課程的下一步是推薦引擎。我編寫了一個簡單的視頻遊戲推薦，並返回 5 種類型之一的 5 款遊戲，並允許玩家看到有關該列表中任何遊戲的簡介。

上一個專案專注於對我目前工作具有實際應用的東西，即貸款和儲蓄股息的金融計算器。這更適合一種愛好，隨著我深入學習電腦科學，我發現自己越來越少參與其中：電玩遊戲。

我從 MetaCritic 獲得了排名的評分，但為了簡單起見，決定使用玩家評論分數而不是評論者分數，因為 MetaCritic 報告評論者分數為 100 分，用戶分數為 10 分。

該應用程式使用圖形和頂點運行。我使用字典來儲存遊戲和評級以及簡介的鍵和值。我編寫了一個助手來自動將資料載入到主腳本的圖表中。

這個練習也激勵我開始一個個人投資組合項目，該項目也將使用圖表，但允許我更多地使用 TreeNode 系統，因為我對此還沒有做過太多工作。

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