结对第二次—文献摘要热词统计及进阶需求

所属课程	福州大学软件工程实践（2019）
作业要求	结对第二次—文献摘要热词统计及进阶需求
结对学号	221600330吴可强、221600331向鹏
作业目标	提高个人编码能力，查找资料与学习能力，团队合作与沟通能力
本博客链接	https://www.cnblogs.com/xiang-peng/p/10540046.html
队友博客链接	https://www.cnblogs.com/masgak/p/10537632.html
基本需求github地址	https://github.com/Snug-XP/PairProject1-Java
进阶需求github地址	https://github.com/masgak/PairProject2-Java

分工:#

1、221600330吴可强：负责爬虫与附加题部分，整合测试与修改函数，博客编写。
2、221600331向鹏：负责词频统计的代码实现和相关撰写，单元测试和性能分析。

本次作业分两部分#

一：基本需求##

实现一个能够对文本文件中的单词的词频进行统计的控制台程序。
第一步、实现基本功能输入文件名以命令行参数传入。

1、统计文件的字符数
2、统计文件的单词总数
3、统计文件的有效行数
4、统计文件中各单词的出现次数
5、按照字典序输出到文件result.txt

第二步、接口封装

把基本功能里的：统计字符数、统计单词数、统计最多的10个单词及其词频
这三个功能独立出来，成为一个独立的模块

二：进阶需求##

新增功能，并在命令行程序中支持下述命令行参数。说明：字符总数统计、单词总数统计、有效行统计要求与个人项目相同

1、使用工具爬取论文信息
2、自定义输入输出文件
3、加入权重的词频统计
4、新增词组词频统计功能
5、自定义词频统计输出
6、多参数的混合使用

基本需求代码签入记录:

进阶需求代码签入记录:

PSP表格#

PSP2.1 |Personal Software Process Stages |预估耗时（分钟）| 实际耗时（分钟）

|-|-|-
Planning| 计划 | 20|45
• Estimate| • 估计这个任务需要多少时间 |20|45
Development| 开发 |720|900
• Analysis |• 需求分析 (包括学习新技术) | 60|30
• Design Spec |• 生成设计文档 | 0|0
• Design Review |• 设计复审 | 120|100
• Coding Standard |• 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)|0|0
• Design| • 具体设计 |60|70
• Coding |• 具体编码 |720|900
• Code Review |• 代码复审 |300|240
• Test| • 测试（自我测试，修改代码，提交修改） |60|90
Reporting| 报告 |180|240
• Test Report |• 测试报告 |0|0
• Size Measurement |• 计算工作量 |0|0
• Postmortem & Process Improvement Plan| • 事后总结, 并提出过程改进计划|30|50
合计|2270|2710|

解题思路描述##

爬虫部分

工具：python3.7

首先要求是爬取论文列表，并且将题目摘要等输出到文件中。因为python是典型的爬取工具，代码量较少逻辑较简单因此我们选择这个语言。查看cvpr2018年论文网页，发现论文基本详情链接都在id=content class=ptitle中（爬取的链接只是完整链接后半部分），论文列表则存储在content的表格中。

点击进入详情页就可以直接看到需求中的题目与摘要都分别存储在content下的id为papertitle abstract中

因此这次解题思路的流程图如下：

常见的python网页解析工具有：re正则匹配、python自带的html.parser模块、第三方库BeautifulSoup以及lxm库。
因为这次需要爬取的元素都直接表明了id与class，所以使用BeautifuiSoup可以直接获取信息，用其他的解析器反而需要多写判断条件。

BeautifulSoup学习参考：https://www.cnblogs.com/hanmk/p/8724162.html

java部分

一开始看到题目后觉得题目好繁杂，看了好多遍才大致抓住重点，又结合群里面的讨论又注意到一些原本被我忽略的细节。看到基本要求觉得还是很简单的，一个个小功能本来一开始也是打算在一次读取文件时实现，之后发现有点不方便，加上看到把各个功能独立出来的要求，就分开实现了。在进阶要求中，可以直接使用前面完成的代码，把论文爬取结果的文件去掉不需要统计的部分形成一个新文件，用这个新文件统计字符数、单词数和行数，而单词和词组的权重词频就用原文件统计。

设计实践过程##

代码组织：

221600330&221600331
|- src
   |- Main.java(主程序，可以从命令行接收参数)
   |- lib.java(包括所有的统计字符，行数，单词数等程序)
   |- file.java(与文件流有关的程序)
|- cvpr
   |- result.txt(爬虫结果)
   |- cvpr.python(爬虫程序，可以爬取CVPR2018论文列表)

基础需求有两个类，主类接收命令参数，lib类包括基本的统计函数
进阶需求有三个类，主类接收命令参数，file类包括的函数有

public static String clear_String() //去除字符串中的非ASCII码
public static String rewrite_Txt()//去掉爬取结果中例如“Title: ”、“Abstract: ”、换行符等并写入一个新文件
public static void writeToFile()//写入文件

lib类包括的函数有

public static int count_Lines()//统计行数
public static int get_Words_Num（）//统计单词数
public static Map<String, String> count_Words()//将单词与出现次数放入map中
public static int count_Characters()//统计字符数
public static Map<String, String> count_Phrase_frequency()//计算词组词频
public static Map<String, String> count_Word_Frequency()//计算单词词频

其中统计词组与单词词频函数与count_Words息息相关，这两函数的输入结果就有上个函数形成的哈希表。只有先将单词与出现次数形成一个map,才能进行后续的词频与词组频率统计。

内部实现设计（类图）##

关键算法（将单词与频率写入map）流程图##

改进思路##

1、使用map存储单词
2、使用bufferwriter发现重写文件时flush次数太多，占用大部分时间，所以改成write
3、判断是否为单词时想使用正则表达式，但发现一个个字符直接判断已经为O(n)，以后可以再尝试下

其中消耗最高的函数为clear_String()，即去除文本中无关的ascii并重写到新文件为主要消耗。

代码覆盖率（分别为单词与词组）

单元测试##

代码说明##

python:爬取详情页链接并循环生成新链接

cvprurl='http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py'
response=requests.get(cvprurl)
soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')

for links in soup.select('.ptitle'):    #返回每个超链接
    newlinks = 'http://openaccess.thecvf.com/'+ links.select('a')[0]['href']

python:在新连接中爬取标题与摘要并写入文档

    response2 = requests.get(newlinks)  #打开链接
    soup2 = BeautifulSoup(response2.text,'html.parser')   #把网页内容存进容器
    Title = soup2.select('#papertitle')[0].text.strip()  #找到标题元素爬取
    print("Title:",Title,file=txt)

java:首先按行读取文件，再判断读取到的流是否为单词（至少以4个英文字母开头，跟上字母数字符号，单词以分隔符分割，不区分大小写），如果是单词则读入hashmap中，每多读一次出现次数加一，形成最初的map数据。


public static Map<String, String> count_Words(String file_path){
                                ......................
				while ((str = bufferedReader.readLine()) != null) {
					str = str.toLowerCase();
					for (int i = 0; i < (str.length() - 3); i++) {
						if (i > 0) {
							if (('a' <= str.charAt(i - 1) && str.charAt(i - 1) <= 'z')
									|| (48 <= str.charAt(i - 1) && str.charAt(i - 1) <= 57)) {// 如果前一个字符是字符或数字
								continue;
							}
						}
						if ('a' <= str.charAt(i) && str.charAt(i) <= 'z') {
							if ('a' <= str.charAt(i + 1) && str.charAt(i + 1) <= 'z') {
								if ('a' <= str.charAt(i + 2) && str.charAt(i + 2) <= 'z') {
									if ('a' <= str.charAt(i + 3) && str.charAt(i + 3) <= 'z') {// 找到单词
										int j;
										for (j = i + 4; j < str.length(); j++) {// 看单词是否结束
											if ('a' > str.charAt(j) || str.charAt(j) > 'z') {
												if (48 > str.charAt(j) || str.charAt(j) > 57)// 不是数字
													break;
											}
										}
										String temp = str.substring(i, j);// 截取字符串索引号i到j区域（包括i，不包括j）
										
										// 加到Map里去
										if (map.containsKey(temp)) {
											int n = Integer.parseInt(map.get(temp));
											n++;
											map.put(temp, n + "");
										} else
											map.put(temp, "1");

该过程的流程图为：

java:词组频率，在判断单词的基础上加个计数器计算连续出现的单词，放入字符串数组，如果次数大于词组长度，每判断一个单词就从字符串数组中该单词前M个组成个词组。


public static Map<String, String> count_Phrase_frequency(String file_path, int phraseLength, boolean is_weight)
                                    ....................................
                            while ((str = bufferedReader.readLine()) != null) {
					str = file.clear_String(str);
					str = str.toLowerCase();

					// 去掉"title: "和"abstract: "
					if (str.contains("title: ")) {
						is_title = true;
						str = str.substring(0, str.indexOf("title: ")) + str.substring(str.indexOf("title: ") + 7);
					} else
						is_title = false;
					if (str.contains("abstract: "))
						str = str.substring(0, str.indexOf("abstract: ")) + str.substring(str.indexOf("abstract: ") + 10);

					int count = 0;// 计算连续出现的单词数
					String[] words = new String[101];// 存储连续出现的单词

					for (int i = 0; i < (str.length() - 3); i++) {
						if (i > 0) {
							if (('a' <= str.charAt(i - 1) && str.charAt(i - 1) <= 'z')
									|| (48 <= str.charAt(i - 1) && str.charAt(i - 1) <= 57)) {// 如果前一个字符是字符或数字
								continue;
							}
						}
						if ('a' <= str.charAt(i) && str.charAt(i) <= 'z') {
							if ('a' <= str.charAt(i + 1) && str.charAt(i + 1) <= 'z') {
								if ('a' <= str.charAt(i + 2) && str.charAt(i + 2) <= 'z') {
									if ('a' <= str.charAt(i + 3) && str.charAt(i + 3) <= 'z') {// 找到一个单词

										int j;
										for (j = i + 4; j < str.length(); j++) {// 看单词是否结束
											if ('a' > str.charAt(j) || str.charAt(j) > 'z') {
												if (48 > str.charAt(j) || str.charAt(j) > 57)// 不是数字，遇到分隔符
													break;
											}
										}
										String temp = str.substring(i, j);// 截取字符串索引号i到j区域（包括i，不包括j+1）---截取单词
										if (j == str.length())// 一段中以单词结尾
											temp = temp + " ";
										else
											temp = temp + str.charAt(j);// 把单词后面的一个分隔符加到单词中去
										count++;
										words[count] = temp;
										if (count >= phraseLength) {
											temp = words[count - phraseLength + 1];
											for (int k = phraseLength; k > 1; k--) {
												temp = temp + words[count - k + 2];
											}
											temp = temp.substring(0, temp.length() - 1);// 和并后去掉末尾的分割符

											// 加到Map里去
											if (is_weight && is_title)// 计算权值为10:1,并且该词组在title段中
											{
												if (map.containsKey(temp)) {
													int n = Integer.parseInt(map.get(temp));
													n += 10;
													map.put(temp, n + "");
												} else
													map.put(temp, "10");
											} else {
												// 不需要计算权值
												if (map.containsKey(temp)) {
													int n = Integer.parseInt(map.get(temp));
													n++;
													map.put(temp, n + "");
												} else
													map.put(temp, "1");
											}

											int n = Integer.parseInt(map.get("count_words_num"));
											n++;// 总词组个数加一
											map.put("count_words_num", n + "");
										}
										i = j;
									} else {
										count = 0;
										i = i + 3;
									} // 遇到少于4个字母的单词，结束count
								} else {
									count = 0;
									i = i + 2;
								} // 遇到少于4个字母的单词，结束count
							} else {
								count = 0;
								i = i + 1;
							} // 遇到少于4个字母的单词，结束count
						} else {
							if ((48 > str.charAt(i) || str.charAt(i) > 57)) {// 遇到分隔符加到加到上一个单词末尾
								words[count] += str.charAt(i);
							} else {
								// 遇到数字，结束count
								count = 0;
							}

遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法##

读入文本是乱码，特别是经过多个编译器与复制下载过程，常常换个编译器注释就会乱码。
字符数统计出错，由于对python使用不熟练，导致爬下数据中其他不可见字符没有清除干净。统计字符常常会多几个出来，找了很久才发现这个问题。
电脑java编译环境没有安装好，导致无法直接编译运行.java文件。

解决办法##

一律使用同个编译器，或者用系统的编辑器
查询python去除不可见字符的方法，在此之前用别人的数据测试
先在eclipse中运行得到.class文件，再用cmd运行。后续再重装java环境

评价你的队友#

221600330：随叫随到，查资料能力强，学习效率高并乐于尝试、善于交流需要改进：太佛性
221600331：善于思考，做事态度细心负责，写代码时非常拼，有坚韧不拔的态度。需要改进：容易钻牛角尖

附加题设计与展示##

创意独到之处#

1，在爬取Title, abstract的基础上又爬取了页面上能找到的作者，期刊名，时间，pdf链接
2，各热词出现的饼图概率

爬取结果与饼图文件:https://files-cdn.cnblogs.com/files/masgak/Desktop.rar

实现思路#

1，继续观察论文详情页的信息可以发现在content下的class=bibref中包括了所有信息，例如无法直接看出来的期刊名称，月份等信息。

因为标题与摘要信息较为简单，前面可以使用自带的html.parser解析器直接获取，但这个信息使用html.parser更加复杂，因此选择用lxml解析器得到一个二维数组，再从二维数组中得到biber上的所有信息。

爬取结果截图：

2，使用从wordcount中得到的十大热词数量，结合python的pyecharts画出饼图

饼图：

pyecharts代码

# coding=utf-8
from pyecharts import Pie
import random
attr = ["that","with","this","image", "from", "learning", "network", "which", "model","images"]
v1 = [1755, 1473, 1443, 1223, 1096, 971,971,807,760,732]
pie = Pie("热词出现次数")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.render('pie.html')

posted @ 2019-03-15 22:49 望幽~ 阅读(290) 评论(4) 编辑收藏举报

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