結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求

你有夢想麼發表於2019-03-15

所屬課程	福州大學軟體工程實踐（2019）
作業要求	結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求
結對學號	221600330吳可強、221600331向鵬
作業目標	提高個人編碼能力，查詢資料與學習能力，團隊合作與溝通能力
本部落格連結	https://www.cnblogs.com/xiang-peng/p/10540046.html
隊友部落格連結	https://www.cnblogs.com/masgak/p/10537632.html
基本需求github地址	https://github.com/Snug-XP/PairProject1-Java
進階需求github地址	https://github.com/masgak/PairProject2-Java

分工:

1、221600330吳可強：負責爬蟲與附加題部分，整合測試與修改函式，部落格編寫。
2、221600331向鵬：負責詞頻統計的程式碼實現和相關撰寫，單元測試和效能分析。

本次作業分兩部分

一：基本需求

實現一個能夠對文字檔案中的單詞的詞頻進行統計的控制檯程式。
第一步、實現基本功能輸入檔名以命令列引數傳入。

1、統計檔案的字元數
2、統計檔案的單詞總數
3、統計檔案的有效行數
4、統計檔案中各單詞的出現次數
5、按照字典序輸出到檔案result.txt

第二步、介面封裝

把基本功能裡的：統計字元數、統計單詞數、統計最多的10個單詞及其詞頻
這三個功能獨立出來，成為一個獨立的模組

二：進階需求

新增功能，並在命令列程式中支援下述命令列引數。說明：字元總數統計、單詞總數統計、有效行統計要求與個人專案相同

1、使用工具爬取論文資訊
2、自定義輸入輸出檔案
3、加入權重的詞頻統計
4、新增片語詞頻統計功能
5、自定義詞頻統計輸出
6、多引數的混合使用

基本需求程式碼簽入記錄:

進階需求程式碼簽入記錄:

PSP表格

PSP2.1	Personal Software Process Stages	預估耗時（分鐘）	實際耗時（分鐘）
Planning	計劃	20	45
? Estimate	? 估計這個任務需要多少時間	20	45
Development	開發	720	900
? Analysis	? 需求分析 (包括學習新技術)	60	30
? Design Spec	? 生成設計文件	0	0
? Design Review	? 設計複審	120	100
? Coding Standard	? 程式碼規範 (為目前的開發制定合適的規範)	0	0
? Design	? 具體設計	60	70
? Coding	? 具體編碼	720	900
? Code Review	? 程式碼複審	300	240
? Test	? 測試（自我測試，修改程式碼，提交修改）	60	90
Reporting	報告	180	240
? Test Report	? 測試報告	0	0
? Size Measurement	? 計算工作量	0	0
? Postmortem & Process Improvement Plan	? 事後總結, 並提出過程改進計劃	30	50
合計	2270	2710

解題思路描述

爬蟲部分

工具：python3.7

首先要求是爬取論文列表，並且將題目摘要等輸出到檔案中。因為python是典型的爬取工具，程式碼量較少邏輯較簡單因此我們選擇這個語言。檢視cvpr2018年論文網頁，發現論文基本詳情連結都在id=content class=ptitle中（爬取的連結只是完整連結後半部分），論文列表則儲存在content的表格中。

點選進入詳情頁就可以直接看到需求中的題目與摘要都分別儲存在content下的id為papertitle abstract中

因此這次解題思路的流程圖如下：

常見的python網頁解析工具有：re正則匹配、python自帶的html.parser模組、第三方庫BeautifulSoup以及lxm庫。
因為這次需要爬取的元素都直接表明了id與class，所以使用BeautifuiSoup可以直接獲取資訊，用其他的解析器反而需要多寫判斷條件。

BeautifulSoup學習參考：https://www.cnblogs.com/hanmk/p/8724162.html

java部分

一開始看到題目後覺得題目好繁雜，看了好多遍才大致抓住重點，又結合群裡面的討論又注意到一些原本被我忽略的細節。看到基本要求覺得還是很簡單的，一個個小功能本來一開始也是打算在一次讀取檔案時實現，之後發現有點不方便，加上看到把各個功能獨立出來的要求，就分開實現了。在進階要求中，可以直接使用前面完成的程式碼，把論文爬取結果的檔案去掉不需要統計的部分形成一個新檔案，用這個新檔案統計字元數、單詞數和行數，而單詞和片語的權重詞頻就用原檔案統計。

設計實踐過程

程式碼組織：

221600330&221600331
|- src
   |- Main.java(主程式，可以從命令列接收引數)
   |- lib.java(包括所有的統計字元，行數，單詞數等程式)
   |- file.java(與檔案流有關的程式)
|- cvpr
   |- result.txt(爬蟲結果)
   |- cvpr.python(爬蟲程式，可以爬取CVPR2018論文列表)

基礎需求有兩個類，主類接收命令引數，lib類包括基本的統計函式
進階需求有三個類，主類接收命令引數，file類包括的函式有

public static String clear_String() //去除字串中的非ASCII碼
public static String rewrite_Txt()//去掉爬取結果中例如“Title: ”、“Abstract: ”、換行符等並寫入一個新檔案
public static void writeToFile()//寫入檔案

lib類包括的函式有

public static int count_Lines()//統計行數
public static int get_Words_Num（）//統計單詞數
public static Map<String, String> count_Words()//將單詞與出現次數放入map中
public static int count_Characters()//統計字元數
public static Map<String, String> count_Phrase_frequency()//計算片語詞頻
public static Map<String, String> count_Word_Frequency()//計算單詞詞頻

其中統計片語與單詞詞頻函式與count_Words息息相關，這兩函式的輸入結果就有上個函式形成的雜湊表。只有先將單詞與出現次數形成一個map,才能進行後續的詞頻與片語頻率統計。

內部實現設計（類圖）

結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求

關鍵演算法（將單詞與頻率寫入map）流程圖

改進思路

1、使用map儲存單詞
2、使用bufferwriter發現重寫檔案時flush次數太多，佔用大部分時間，所以改成write
3、判斷是否為單詞時想使用正規表示式，但發現一個個字元直接判斷已經為O(n)，以後可以再嘗試下

其中消耗最高的函式為clear_String()，即去除文字中無關的ascii並重寫到新檔案為主要消耗。

程式碼覆蓋率（分別為單詞與片語）
結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求

單元測試

程式碼說明

python:爬取詳情頁連結並迴圈生成新連結

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

for links in soup.select('.ptitle'):    #返回每個超連結
    newlinks = 'http://openaccess.thecvf.com/'+ links.select('a')[0]['href']

python:在新連線中爬取標題與摘要並寫入文件

    response2 = requests.get(newlinks)  #開啟連結
    soup2 = BeautifulSoup(response2.text,'html.parser')   #把網頁內容存進容器
    Title = soup2.select('#papertitle')[0].text.strip()  #找到標題元素爬取
    print("Title:",Title,file=txt)

java:首先按行讀取檔案，再判斷讀取到的流是否為單詞（至少以4個英文字母開頭，跟上字母數字符號，單詞以分隔符分割，不區分大小寫），如果是單詞則讀入hashmap中，每多讀一次出現次數加一，形成最初的map資料。


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)) {// 如果前一個字元是字元或數字
                                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') {// 找到單詞
                                        int j;
                                        for (j = i + 4; j < str.length(); j++) {// 看單詞是否結束
                                            if ('a' > str.charAt(j) || str.charAt(j) > 'z') {
                                                if (48 > str.charAt(j) || str.charAt(j) > 57)// 不是數字
                                                    break;
                                            }
                                        }
                                        String temp = str.substring(i, j);// 擷取字串索引號i到j區域（包括i，不包括j）
                                        
                                        // 加到Map裡去
                                        if (map.containsKey(temp)) {
                                            int n = Integer.parseInt(map.get(temp));
                                            n++;
                                            map.put(temp, n + "");
                                        } else
                                            map.put(temp, "1");

該過程的流程圖為：
結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求

java:片語頻率，在判斷單詞的基礎上加個計數器計算連續出現的單詞，放入字串陣列，如果次數大於片語長度，每判斷一個單詞就從字串陣列中該單詞前M個組成個片語。


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;// 計算連續出現的單詞數
                    String[] words = new String[101];// 儲存連續出現的單詞

                    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)) {// 如果前一個字元是字元或數字
                                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') {// 找到一個單詞

                                        int j;
                                        for (j = i + 4; j < str.length(); j++) {// 看單詞是否結束
                                            if ('a' > str.charAt(j) || str.charAt(j) > 'z') {
                                                if (48 > str.charAt(j) || str.charAt(j) > 57)// 不是數字，遇到分隔符
                                                    break;
                                            }
                                        }
                                        String temp = str.substring(i, j);// 擷取字串索引號i到j區域（包括i，不包括j+1）---擷取單詞
                                        if (j == str.length())// 一段中以單詞結尾
                                            temp = temp + " ";
                                        else
                                            temp = temp + str.charAt(j);// 把單詞後面的一個分隔符加到單詞中去
                                        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);// 和並後去掉末尾的分割符

                                            // 加到Map裡去
                                            if (is_weight && is_title)// 計算權值為10:1,並且該片語在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 {
                                                // 不需要計算權值
                                                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++;// 總片語個數加一
                                            map.put("count_words_num", n + "");
                                        }
                                        i = j;
                                    } else {
                                        count = 0;
                                        i = i + 3;
                                    } // 遇到少於4個字母的單詞，結束count
                                } else {
                                    count = 0;
                                    i = i + 2;
                                } // 遇到少於4個字母的單詞，結束count
                            } else {
                                count = 0;
                                i = i + 1;
                            } // 遇到少於4個字母的單詞，結束count
                        } else {
                            if ((48 > str.charAt(i) || str.charAt(i) > 57)) {// 遇到分隔符加到加到上一個單詞末尾
                                words[count] += str.charAt(i);
                            } else {
                                // 遇到數字，結束count
                                count = 0;
                            }

遇到的程式碼模組異常或結對困難及解決方法

讀入文字是亂碼，特別是經過多個編譯器與複製下載過程，常常換個編譯器註釋就會亂碼。
字元數統計出錯，由於對python使用不熟練，導致爬下資料中其他不可見字元沒有清除乾淨。統計字元常常會多幾個出來，找了很久才發現這個問題。
電腦java編譯環境沒有安裝好，導致無法直接編譯執行.java檔案。

解決辦法

一律使用同個編譯器，或者用系統的編輯器
查詢python去除不可見字元的方法，在此之前用別人的資料測試
先在eclipse中執行得到.class檔案，再用cmd執行。後續再重灌java環境

評價你的隊友

221600330：隨叫隨到，查資料能力強，學習效率高並樂於嘗試、善於交流需要改進：太佛性
221600331：善於思考，做事態度細心負責，寫程式碼時非常拼，有堅韌不拔的態度。需要改進：容易鑽牛角尖

附加題設計與展示

創意獨到之處

1，在爬取Title, abstract的基礎上又爬取了頁面上能找到的作者，期刊名，時間，pdf連結
2，各熱詞出現的餅圖概率

爬取結果與餅圖檔案:https://files-cdn.cnblogs.com/files/masgak/Desktop.rar

實現思路

1，繼續觀察論文詳情頁的資訊可以發現在content下的class=bibref中包括了所有資訊，例如無法直接看出來的期刊名稱，月份等資訊。

因為標題與摘要資訊較為簡單，前面可以使用自帶的html.parser解析器直接獲取，但這個資訊使用html.parser更加複雜，因此選擇用lxml解析器得到一個二維陣列，再從二維陣列中得到biber上的所有資訊。

爬取結果截圖：
結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求

2，使用從wordcount中得到的十大熱詞數量，結合python的pyecharts畫出餅圖

餅圖：
結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求

pyecharts程式碼

# 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("熱詞出現次數")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.render('pie.html')

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結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求

分工:

本次作業分兩部分

一：基本需求

二：進階需求

基本需求程式碼簽入記錄:

進階需求程式碼簽入記錄:

PSP表格

解題思路描述

設計實踐過程

程式碼組織：

內部實現設計（類圖）

關鍵演算法（將單詞與頻率寫入map）流程圖

改進思路

單元測試

程式碼說明

遇到的程式碼模組異常或結對困難及解決方法

解決辦法

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附加題設計與展示

創意獨到之處

實現思路

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