当古诗遇到编程，可以通过以下几种方法实现：
文本处理与生成
选择古诗数据：首先，选择一些著名的古诗，如李白的《静夜思》、苏轼的《水调歌头》等，并将它们保存在一个文本文件中，每首诗占据一行。
读取数据：使用编程语言中的文件读取函数，读取保存有古诗的文本文件，并将其保存在一个字符串变量中。
数据处理：对读取到的古诗数据进行处理，去除空格、标点符号等无关字符。
分割句子：使用字符串处理函数，将古诗分割成一行一行的句子，保存在一个列表中。
随机选择句子：通过随机数生成函数，从句子列表中随机选择一个句子作为开始的句子。
生成古诗：根据选择的开始句子，使用一定的规则和算法来生成接下来的句子。可以使用文本生成算法，如马尔可夫链或循环神经网络等。
输出古诗：将生成的古诗输出到终端或保存在文件中，供用户阅读。
编程背诗方法
数据准备：准备一些古诗的文本数据，可以从互联网上搜索古诗的文本，或者使用已有的古诗数据库。
数据清洗：对从互联网上获取的文本数据，去除特殊字符、标点符号、空白字符等，以确保数据的干净和一致性。
文本处理：将清洗后的文本数据进行分词处理，可以使用分词工具，如jieba分词库，将古诗文本分割成词语的序列。
模型训练：使用机器学习或深度学习的方法，训练一个语言模型。
结合编程与古诗的互动体验
《静夜思》与Python编程：通过编写一段简短的代码，让计算机自动生成《静夜思》的诗句。例如，使用Python的`random`库随机选择名词、动词、形容词和宾语，组合成新的诗句并输出。
《登鹳雀楼》与JavaScript编程：使用JavaScript编程语言实现《登鹳雀楼》的意境和画面感，创造出一个有趣的互动网页。
使用深度学习算法
词向量模型：使用Word2Vec等词向量模型，将古诗文本转换为词向量，然后根据词向量生成新的诗句。
RNN算法：使用循环神经网络（RNN）算法对古诗序列进行建模，生成与输入相关联的字词。
通过这些方法，编程与古诗的结合不仅可以实现古诗的自动生成和背诵，还可以创造出有趣的互动体验。选择哪种方法取决于具体的需求和兴趣。对于初学者，可以从简单的文本处理和生成开始，逐步探索更复杂的深度学习算法。