软工实践寒假作业（2/2）

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疫情分析

设计思路

三思而后行

将输入和输出分开处理.
在输入时, 循环读入日志文件中的每一行, 并按顺序解析每行的据,将其储存在类的私有变量中. 而输出时, 只需读取私有变量, 按要求写入文件即可
因此, 使用Map来存储每个省的信息. 解析时将省名为key, 省的四种情况构成一个新的Map作为值.

项目代码

文件解析部分

BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(file), "UTF-8"));
String textLine = null;
while ((textLine = bufferedReader.readLine())!=null) {
    if (textLine.contains("//"))
        continue;
......

使用输入流BufferedReader来读取项目下的文件, 在读取行时注意是否带有//标记. 有则直接跳过该行

String[] params = textLine.split(" ");
String province = params[0];
if (!infectMap.containsKey(province)) {
    HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
    map.put("感染患者", 0);
    map.put("疑似患者", 0);
    map.put("治愈", 0);
    map.put("死亡", 0);
    infectMap.put(province, map);
}
......

对读到的一行, 将其分为String数组. 通过判断数组的第一个元素也就是该行所代表的省份, 可以判断是否应该直接生成一个新的map, 或是直接更新原有的map.

if (textLine.contains("新增")) {
    //新增人数
    count = infectMap.get(province).get(params[2]) + Integer.valueOf(params[3].replaceAll("人", ""));
    infectMap.get(province).replace(params[2], count);
} else if (textLine.contains("流入")) {
    //流出省份减少人数
    count = infectMap.get(province).get(params[1]) - Integer.valueOf(params[4].replaceAll("人", ""));
    infectMap.get(province).replace(params[1], count);

    //流入省份增加人数
    count = infectMap.get(params[3]).get(params[1]) + Integer.valueOf(params[4].replaceAll("人", ""));
    infectMap.get(params[3]).replace(params[1], count);
} else if (textLine.contains("确诊感染")) {
    //感染者人数增加
    count = infectMap.get(province).get("感染患者") + Integer.valueOf(params[3].replaceAll("人", ""));
    infectMap.get(province).replace("感染患者", count);

    //疑似患者人数减少
    count = infectMap.get(province).get("疑似患者") - Integer.valueOf(params[3].replaceAll("人", ""));
    infectMap.get(province).replace("疑似患者", count);
} else if (textLine.contains("排除")) {
    //疑似患者人数减少
    count = infectMap.get(province).get("疑似患者") - Integer.valueOf(params[3].replaceAll("人", ""));
    infectMap.get(province).replace("疑似患者", count);
} else { //治愈 死亡
    //感染者人数减少
    count = infectMap.get(province).get("感染患者") - Integer.valueOf(params[2].replaceAll("人", ""));
    infectMap.get(province).replace("感染患者", count);
    count = infectMap.get(province).get(params[1]) + Integer.valueOf(params[2].replaceAll("人", ""));
    infectMap.get(province).replace(params[1], count);
}
......

判断每个参数来更新map的内容

//修正全国人数变化
int ip = 0, sp = 0, cure = 0, dead = 0;
for (Map.Entry<String, Map<String, Integer>> e : infectMap.entrySet()) {
    if (!e.getKey().equals("全国")) {
        for (Map.Entry<String, Integer> entry: e.getValue().entrySet()) {
            switch (entry.getKey()) {
                case "感染患者": ip += entry.getValue(); break;
                case "疑似患者": sp += entry.getValue(); break;
                case "治愈": cure += entry.getValue(); break;
                case "死亡": dead += entry.getValue(); break;
            }
        }
    }
}
infectMap.get("全国").replace("感染患者", ip);
infectMap.get("全国").replace("疑似患者", sp);
infectMap.get("全国").replace("治愈", cure);
infectMap.get("全国").replace("死亡", dead);

bufferedReader.close();

最后修正全国的人数变化, 一个文件就算解析完成了

控制台参数部分

int optNumber = 0;
if (args[0].equals("list")) {
    String input = null, output = null, date = null;
    List<String> typeList = new LinkedList<>(), provinceList = new LinkedList<>();
    while (optNumber < args.length) {
        if (args[optNumber].equals("-log")) {
            input = args[++optNumber];
        } else if (args[optNumber].equals("-out")) {
            output = args[++optNumber];
        } else if (args[optNumber].equals("-date")) {
            date = args[++optNumber];
        } else if (args[optNumber].equals("-type")) {
            String type = args[++optNumber];
            while (!type.contains("-")) {
                typeList.add(type);
                if (optNumber == args.length-1)
                    break;
                type = args[++optNumber];

            }
        } else if (args[optNumber].equals("-province")) {
            String province = args[++optNumber];
            while (!province.contains("-")) {
                provinceList.add(province);
                if (optNumber == args.length-1)
                    break;
                province = args[++optNumber];
            }
        } else {
            optNumber++;
        }
    }
    parseDirectory(input, date);
    output(output, typeList, provinceList);
}

遍历args数组, 判断并提取参数, 交给parseDirectory(解析目录下的所有文件)和output(输出)两个方法来处理

输出部分

File file = new File(path);
if (!file.exists()) {
    file.createNewFile();
}
BufferedWriter bufferedWriter = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(file)));
List<String> results = parseType(typeList, provinceList);
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
String country = null;
//排序
Collator cmp = Collator.getInstance(Locale.CHINA);
results.sort(cmp);
for (String s : results) {
    if (s.contains("全国")) {
        country = s+"\n";
        continue;
    }
    stringBuilder.append(s+"\n");
}
String result = country + stringBuilder.toString();
bufferedWriter.write(result);
bufferedWriter.write("// 该文档并非真实数据，仅供测试使用");
bufferedWriter.close();

注意此方法每次写入相同文件会覆盖, 而不是新增

处理type和province参数部分

List<String> typeName = new LinkedList<>();
List<String> result = new LinkedList<>();
if (typeList.size() != 0) {
    for (String s:typeList) {
        switch (s) {
            case "ip": typeName.add("感染患者"); break;
            case "sp": typeName.add("疑似患者"); break;
            case "cure": typeName.add("治愈"); break;
            case "dead": typeName.add("死亡"); break;
        }
    }
} else {
    typeName.add("感染患者");
    typeName.add("疑似患者");
    typeName.add("治愈");
    typeName.add("死亡");
}
if (provinceList.size() != 0) {
    provinceList.add("全国");
    for (String province : provinceList) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append(province+ " ");
        if (infectMap.containsKey(province)) {
            for (String type : typeName) {
                sb.append(type+infectMap.get(province).get(type)+"人 ");
            }
        } else {
            for (String type : typeName) {
                sb.append(type+"0人 ");
            }
        }

        result.add(sb.toString());
    }
} else {
    for (Map.Entry<String, Map<String, Integer>> e : infectMap.entrySet()) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append(e.getKey()+" ");
        for (String type : typeName) {
            sb.append(type+e.getValue().get(type)+"人 ");
        }
        result.add(sb.toString());
    }
}
return result;

将typeList中的参数简写ip sp dead cure转化为所对应的全称, 也是map中的key感染患者疑似患者死亡治愈, 之后遍历map, 将符合province参数中的省份拼接, 最后添加到result这个List中返回, 由输出部分处理.

测试部分

测试均为单元测试, 输出忽略// 该文档并非真实数据，仅供测试使用

test1

list -log ./log -out ./result/out.txt

输出所有信息到result下的out.txt中, 文件内容如下

全国 感染患者149人 疑似患者324人 治愈27人 死亡21人 
福建 感染患者22人 疑似患者38人 治愈3人 死亡0人 
湖北 感染患者125人 疑似患者279人 治愈24人 死亡21人 
江苏 感染患者2人 疑似患者0人 治愈0人 死亡0人 
浙江 感染患者0人 疑似患者7人 治愈0人 死亡0人

test2

list -log ./log -out ./result/out.txt -date 2020-01-23

输出2020-01-23以前的所有信息, 包括23日当日. 内容如下

全国 感染患者44人 疑似患者69人 治愈4人 死亡3人 
福建 感染患者9人 疑似患者16人 治愈1人 死亡0人 
湖北 感染患者33人 疑似患者46人 治愈3人 死亡3人 
江苏 感染患者2人 疑似患者0人 治愈0人 死亡0人 
浙江 感染患者0人 疑似患者7人 治愈0人 死亡0人

test3

list -log ./log -out ./result/out.txt -date 2020-01-23 -province 福建浙江

输出23日以前福建和浙江的信息

福建 感染患者9人 疑似患者16人 治愈1人 死亡0人 
浙江 感染患者0人 疑似患者7人 治愈0人 死亡0人

test4

list -log ./log -out ./result/out.txt -date 2020-01-23 -province 福建浙江山东

输出23日以前福建,浙江,山东的信息(其中山东省的信息在日志中没有记载)

福建 感染患者9人 疑似患者16人 治愈1人 死亡0人 
山东 感染患者0人 疑似患者0人 治愈0人 死亡0人 
浙江 感染患者0人 疑似患者7人 治愈0人 死亡0人

test5

list -log ./log -out ./result/out.txt -date 2020-01-23 -type ip sp dead

输出23日以前所有信息, 过滤掉治愈

全国 感染患者44人 疑似患者69人 死亡3人 
福建 感染患者9人 疑似患者16人 死亡0人 
湖北 感染患者33人 疑似患者46人 死亡3人 
江苏 感染患者2人 疑似患者0人 死亡0人 
浙江 感染患者0人 疑似患者7人 死亡0人

test6

list -log ./log -out ./result/out.txt -province 福建浙江 -type ip dead

输出福建和浙江感染患者和死亡人数

福建 感染患者22人 死亡0人 
浙江 感染患者0人 死亡0人

test7

list -log ./log -out ./result/out.txt -province 福建浙江 -type ip sp cure dead alive

输出福建和浙江的感染患者,疑似患者,治愈,死亡和存活(并不存在,应该忽略)

福建 感染患者22人 疑似患者38人 治愈3人 死亡0人 
浙江 感染患者0人 疑似患者7人 治愈0人 死亡0人

test8

list -log ./log -out ./result/out.txt -date 2020-01-01

输出2020-01-01以前的日志(空)

全国 感染患者0人 疑似患者0人 治愈0人 死亡0人

test9

list -log ./log -out ./result/out.txt -province 福建浙江江苏 -type ip sp cure

组合测试

福建 感染患者22人 疑似患者38人 治愈3人 
江苏 感染患者2人 疑似患者0人 治愈0人 
浙江 感染患者0人 疑似患者7人 治愈0人

test10

list -log ./log -out ./result/out.txt -province 福建浙江江苏西藏 -type sp cure