论文爬取 & 词频统计2.0

一、Github地址      课程项目要求    队友博客

二、具体分工

  • 031602225 林煌伟 ：负责C++部分主要功能函数的编写，算法的设计以及改进优化
  • 031602230 卢恺翔 ： 爬虫实现以及附加功能，代码框架设计，接口封装

三、psp表格 & 学习进度条

  • psp表格
PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟）
Planning 计划 60 60
· Estimate · 估计这个任务需要多少时间 30 30
Development 开发 1000 1160
· Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 120 180
· Design Spec · 生成设计文档 10 10
· Design Review · 设计复审 10 10
· Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 10 10
· Design · 具体设计 30 30
· Coding · 具体编码 780 900
· Code Review · 代码复审 20 20
· Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 20 20
Reporting 报告 130 130
· Test Repor · 测试报告 60 60
· Size Measurement · 计算工作量 10 10
· Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 60 60 
|       | 	合计  | 1190|1350
  • 学习进度条

第N周 | 新增代码（行）| 累计代码（行）| 本周学习耗时(小时) | 累计学习耗时（小时） | 重要成长
---|---|---|---|---|---|---
1 | 500 | 500 | 12 | 12 | 单元测试的编写
2 | 0 | 500 | 10 | 22 | Axure原型设计工具的使用
3 | 500 | 1000 | 10 | 32 | c++算法设计编写能力，Debug调试能力

四、解题思路描述与设计实现说明 & 关键代码解释

  • 爬虫使用

Attention！

爬虫的CVPR.py文件放在CVPR\_Python的根目录下。CVPR.exe文件放在
CVPR\_Python/dist/CVPR/CVPR.exe ，可以直接使用该文件来获取论文信息。

本次我们使用Python编写爬虫，利用requests库获取网页的html标签树，并用BeautifulSoup库对其进行解析。利用正则表达式或者BeautifulSoup类对象获取我们想要的信息。

#encoding: utf-8
import time
import requests
import multiprocessing
from multiprocessing import Queue,Process,Pool
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import os
url = 'http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py'
i = 0
href = Queue()
def get_url():
    try:
        r = requests.get(url,headers=req_header)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.status_code
        bsObj = BeautifulSoup(r.text,'lxml')
        for dt in bsObj.find_all('dt'):
            new_url = 'http://openaccess.thecvf.com/' + dt.a['href']
            href.put(new_url)
    except:
        print("error")

通过上述函数来获取CVPR官网上所有的论文链接，并将他们放在一个队列中。每次获取论文的详细信息时，就从队列中拿出一个链接进行分析。


def get_message(myurl):
    try:
        global i

        title, abstract, authors, pdflink = get_abstract(myurl)
        with open('result.txt','a+',encoding='utf-8') as f:
            f.write(str(i) + '\n')
            f.write('Title: ' + title + '\n')
            f.write('Authors: ' + authors + '\n')
            f.write('Abstract: ' + abstract + '\n')
            f.write('PDF_LINK: '+ pdflink + '\n')
            f.write('\n\n')
        f.close()
        i += 1
        print("%s is crawled!" % myurl)
    except:
        print('error')

def get_abstract(newurl):
    try:
        r = requests.get(newurl,headers=req_header)
        r.raise_for_status()
        bsObj = BeautifulSoup(r.text,'lxml')
        pattern = re.compile('(.*)</div>')
        title = re.findall(pattern, r.text)
        title = bsObj.find_all('div',{'id':'papertitle'})[0].text
        abstract = bsObj.find_all('div',{'id':'abstract'})[0].text
        pattern = re.compile('.*<i>(.*)</i>')
        authors = re.findall(pattern, r.text)[0]
        pattern = re.compile('.*<a href="(.*)">pdf')
        pdflink = re.findall(pattern,r.text)[0].replace('../..','http://openaccess.thecvf.com')
        return title.replace('\n',''), abstract.replace('\n',''), authors, pdflink
    except:
        print("error")

利用正则表达式或BeautifulSoup类对象来获取网页中我们需要的信息，如论文标题、作者、简介和论文的pdf链接。并将他们按照要求格式输入至result.txt之中。


if __name__ == '__main__':
    if os.path.exists('result.txt'):
        os.remove('result.txt')
    get_url()
    start = time.time()
    while not href.empty():
        get_message(href.get())
    # process = []
    # num_cpus = multiprocessing.cpu_count()
    # print('将会启动进程数为：', num_cpus)
    # while not href.empty():
    #     process.append(href.get())
    # p = Pool()
    # p.map(get_message, process)
    # p.close()
    # p.join()
    end = time.time()
    print("共计用时%.4f秒" %(end-start))

本来这里我想要用多进程来完成本次的爬虫，但是遇到2个问题，所以放弃了。

  1. 在使用多进程的时候，我的论文编号会保持在1个数字不动，直到所有进程全部完成，才会将论文编号+1 。
  2. 在使用pyinstaller对.py文件编译后的.exe文件，他会无限制地占用CPU资源，使得电脑死机。

希望如果懂得这些原理的大佬能够帮忙评论一下ORZ

  • 代码组织与内部实现设计（类图）

  • 说明算法的关键与关键实现部分流程图

  1. 针对论文的格式，遍历一遍，提取出要求统计的字符，即 Title: 和 Abstract： 后面的所有字符；并且分成两个字符串string title 和 string abstract,以方便后面的权重分开计算
void MyCount::TitleAndAbstract(string filename)
{
	char ch;
	ifstream fin;
	fin.open(filename);//打开文件

	if (!fin)
	{
		cout << "can not open file" << endl;
	}

	while (!fin.eof())
	{
		ch = fin.get();
		if (ch == '\n')
		{
			ch = fin.get();
			if (ch == 'T')
			{
				for (int i = 0; i <= 6; i++)
					ch = fin.get();

				while (ch != '\n')
				{
					title_str += ch;
					ch = fin.get();
				}
				title_str += ch;
			}
		
		}
		if (ch == '\n')
		{
			ch = fin.get();
			if (ch == 'A')
			{
				for (int i = 0; i < 10; i++)
					ch = fin.get();

				while (ch != '\n' && !fin.eof())
				{
					abstract_str += ch;
					ch = fin.get();
				}
				if (ch == '\n')
					abstract_str += ch;
			}

		}

	}
	fin.close();
}

2.统计有效行数，字符数，以及单词数的算法思路和个人项目的相同，只不过给定的参数从文件名变成 title + abstract 的字符串，因为要去掉论文格式中不需要统计的部分；具体详见词频统计作业

3.词组统计思路：

  • 将title字符串与abstract字符串传入函数，各自遍历一遍，识别出 单词+分隔符 的格式存入一个string数组 ci[] 中,并且换行符单独存;
for (int i = 0; i < le; i++)//存入所有的词和字符
	{

		if ((u[i] >= 'a'&&u[i] <= 'z') || (u[i] >= 'A'&&u[i] <= 'Z') || (u[i] >= '0'&&u[i] <= '9'))//第一个是字母或数字
		{

			while ((u[i] >= 'a'&&u[i] <= 'z') || (u[i] >= 'A'&&u[i] <= 'Z') || (u[i] >= '0'&&u[i] <= '9'))
			{
				if (u[i] >= 'A'&&u[i] <= 'Z')
					u[i] += 32;
				ci[k] += u[i];
				i++;
			}
			while (!(u[i] >= 'a'&&u[i] <= 'z') && !(u[i] >= 'A'&&u[i] <= 'Z') && !(u[i] >= '0'&&u[i] <= '9') && u[i] != '\n'&&i < le)
			{
				ci[k] += u[i];
				i++;
			}
			if (u[i] == '\n')ci[++k] = '\n';//换行符单独存

			i--;
			k++;
		}
		else continue;
	}
  • 从头开始遍历 ci[] 组，以m为个数将符合单词规范的词连接起来，存入一个临时字符串word中，如m=3,则判断ci[0],ci[1],ci[2]是否为 合法单词+分隔符，是的话存入word,不是的话跳到该词的下一个继续遍历；
for (int i = 0; i < k; i++)
	{
		int flag1 = 0;
		int flag2 = 0;

		for (int j = 0; j < 4; j++)
		{
			if (!(ci[i][j] >= 'a'&& ci[i][j] <= 'z'))
			{
				flag2 = 1;//判断第一个是否符合单词规范
				break;
			}
		}

		if (flag2 == 0)//第一个符合
		{
			strcpy_s(temp_cizu.word, 500,ci[i].c_str()); //
			temp_cizu.count = 1;
			if (w == 1)temp_cizu.count += 9;
			for (int j = 1; j < m; j++)
			{
				int flag3 = 0;
				for (int f = 0; f < 4; f++)
				{
					if (!(ci[i + j][f] >= 'a'&& ci[i + j][f] <= 'z'))
					{
						flag3 = 1;//判断后几个是否符合单词规范
						i = i + j;
						break;
					}
				}

				if (flag3 == 0)//后几个都合法
					strcat_s(temp_cizu.word, 500, ci[i + j].c_str());//
				else { flag1 = 1; break; }
			}
  • 将该临时字符串word的结尾的分隔符去掉，就是一个合法的需要统计的词组 ，拿去与合法词组一一对比，相同的权重个数（位于Title：中的权重加10）累加，都不相同则新增词组；
if (flag1 == 0) //插入
			{
				int a = strlen(temp_cizu.word) - 1;//去掉结尾的符号

				while (!(temp_cizu.word[a] >= 'a'&&temp_cizu.word[a] <= 'z') && !(temp_cizu.word[a] >= '0'&&temp_cizu.word[a] <= '9'))
				{

					temp_cizu.word[a]='\0';//
					a--;
				}

				int h, j = t;
				for (h = 0; h < j; h++)//相同的词个数累加
				{
					if (strcmp(temp_cizu.word,cizu[h].word) == 0)//

					{
						cizu[h].count++;
						if (w == 1)cizu[h].count += 9;
						break;
					}
				}

				if (t == 0 || h == j)//新词生成新的空间
				{
					cizu[t] = temp_cizu;
					t++;
				}
			}
  • 将合法的词组放入优先队列中，自定义以频率数统计，相同的按字典序排列， 输出前n个词组及权重值
bool operator< (wo a, wo b)//自定义排序
{
	//个数相同的单词按字典排序
	if (a.count == b.count)
	{
		int i = -1;

		do {
			i++;
		} while (a.word[i] == b.word[i]);

		return a.word[i] > b.word[i];

	}
	//出现频率排序	
	else return a.count < b.count;
}

算法思路图如下：

4.接口参数
在命令行参数中如果遇到-i则argv[i+1]是输入文件名input_filename，同理-o对应的输出文件名output_filename、-w权重参数weight、-m词组词频统计参数m、-n词频统计输出参数n

stringstream ss;
string input_filename, output_filename;
int weight = 0;
int m = 1, n = 10;
for (int i = 1; i < argc; i++)
{
	string s;
	s = argv[i];
	if (s == "-i")input_filename = argv[i + 1];
	if (s == "-o")output_filename = argv[i + 1];
	if (s == "-m")
	{
		s = argv[i + 1];
		stringstream ss(s);
		ss >> m;
	}
	if (s == "-n")
	{
		s = argv[i + 1];
		stringstream ss(s);
		ss >> n;
	}
	if (s == "-w")
	{
		s = argv[i + 1];
		stringstream ss(s);
		ss >> weight;
	}
}

五、附加题设计与展示

  • 将论文中的作者和pdf链接爬取到result.txt中

  • 利用python的pyecharts库制作词云（将2014至2018年的论文爬取下来，进行统计后制作）

2014

2015

2016

2017

2018

六、性能分析与改进

用CVPR2018的979篇paper作为输入数据，参数 -i 1.txt -m 3 -n 10 -w 1 -o output.txt
运行完发现耗时四分钟多！我的天！调出查看性能分析：

发现主要的耗时问题：两个string类型对比是否相同耗时达84%，想到之前个人项目的算法中是比较两个char数组，耗时很少，于是将string类型改为 char数组类型，运行完发现只需20秒

结果如下：

分析报告如下：

最耗时的是count函数，不过改进之后缩短了很多时间

利用插件OpenCppCoverage，查看代码覆盖率：高达99%

七、单元测试

写了10个测试用例：

部分代码如下：

#include "stdafx.h"
#include "CppUnitTest.h"
#include "../WordCount/CountAscii.h"
#include "../WordCount/CountWords.h"
#include "../WordCount/File.h"
using namespace Microsoft::VisualStudio::CppUnitTestFramework;

namespace CountAsciiTest        //用于对字符数量的统计
{
    TEST_CLASS(UnitTest1)
    {
    public:

        TEST_METHOD(TestMethod1)
        {
            // TODO: 在此输入测试代码
            Ascii test_ascii;
            int count = test_ascii.countAscii("countascii.txt");
            Assert::IsTrue(count == 28);
        }

    };
}
namespace CountLineTest         //用于测试对空白行的技术
{
    TEST_CLASS(UnitTest1)
    {
    public:

        TEST_METHOD(TestMethod1)
        {
            // TODO: 在此输入测试代码
            Ascii test_ascii;
            int count = test_ascii.countLine("countline.txt");
            Assert::IsTrue(count == 0);
        }

    };
}

namespace FileTest      //用于对空文件名的测试
{
    TEST_CLASS(UnitTest1)
    {
    public:

        TEST_METHOD(TestMethod1)
        {
            // TODO: 在此输入测试代码
            Ascii test_ascii;
            int count = test_ascii.countAscii("1.txt");
            Assert::IsTrue(count == 0);
        }

    };
}

八、Github的代码签入记录

九、遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法

  • 问题描述

    遇到的主要问题是词组统计的功能实现，不知道怎么设计数据结构，怎么设计算法，字符串怎么处理等问题

  • 做过哪些尝试

    想了挺多种思路，在网上查找了解决了很多问题，为了确保正确率，花了大量时间设计算法，在草稿纸上写了很多遍思路及其实现代码

  • 是否解决

    最后在规定时间内实现了功能，正确率也很高，解决了这个问题

  • 有何收获

    收获就是锻炼了自己的代码编写能力和算法优化能力，体会到了结对编程的过程，知道了怎么提高合作的效率，怎么更好的分工与整合。

十、评价你的队友

  • 对卢恺翔的评价：
    由于是舍友，所以讨论起来很方便，有什么问题提出来都能及时得到解决，合作的效率非常高

  • 值得学习的地方
    太多了，比如对代码要求严谨规范，我写的有点乱，参数命名不合理，遭到吐槽，都是靠队友后期规范化，向他学习以后也尽量写得规范些

  • 需要改进的地方
    没有，他是完美的！

posted @ 2018-10-10 21:49  linhw  阅读(558)  评论(0)  编辑  收藏  举报
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