要用代码编程古诗，可以采用以下几种方法：
文本处理
读取古诗的文本数据，可以通过读取文本文件或者从网络上获取。
使用字符串处理方法，如分词、去除停用词等，对文本进行预处理，以便后续的分析和处理。
特征提取
从古诗中提取出特征，用于训练模型。常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、word2vec等。
模型训练
使用机器学习或深度学习的方法，训练一个模型来学习古诗的模式和规律。可以选择传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，也可以使用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
生成古诗
当模型训练完成后，可以使用它来生成新的古诗。可以给定一些初始的词语或句子作为输入，然后利用模型来预测下一个词语或句子，不断迭代生成古诗的过程，直到达到所需的长度或者结束符。
评估和优化
生成古诗后，可以通过一些评估指标来评估生成的古诗的质量，如语法正确性、韵律和意境等。如果生成的古诗不符合要求，可以通过调整模型的参数、增加训练数据等方式进行优化，以提高生成古诗的质量。
```python
def generate_poem(season):
if season == "春":
poem = "春眠不觉晓,处处闻啼鸟.夜来风雨声,花落知多少."
elif season == "夏":
poem = "蝉噪林逾静,鸟鸣山更幽.小荷才露尖尖角,早有蜻蜓立上头."
elif season == "秋":
poem = "空山新雨后,天气晚来秋.明月松间照,清泉石上流."
elif season == "冬":
poem = "北风卷地白草折,胡天八月即飞雪.忽如一夜春风来,千树万树梨花开."
else:
poem = "输入的季节有误,请输入春、夏、秋、冬."
return poem
print(generate_poem("春"))
print(generate_poem("夏"))
print(generate_poem("秋"))
print(generate_poem("冬"))
```
这个代码定义了一个名为`generate_poem`的函数，该函数接受一个表示季节的字符串参数（如"春"、"夏"、"秋"或"冬"），并根据季节生成相应的古诗。然后，我们调用该函数并打印出不同季节的古诗。
通过这些步骤和方法，你可以使用编程来创作和生成古诗，同时也可以利用这些技术来分析和理解古诗的特点和规律。