zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 软工第五次作业-结对作业2

    Github地址:https://github.com/qwe8/pair-project
    队友博客: https://www.cnblogs.com/SororTina/p/9768837.html

    分工

    林志华: 完成爬虫及将第一次作业C++代码转化为JAVA代码
    王焕仁: 使用JAVA实现其余功能

    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 7(d) 14(d)
    Development 开发
    · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 3(d) 5(d)
    · 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) 30 30
    · Design · 具体设计 60 60
    · Coding · 具体编码 2(d) 4(d)
    · Code Review · 代码复审 1(d) 2(d)
    · Test · 测试(自我测试,修改代码,提交修改) 1(d) 2(d)
    Reporting 报告 60 60
    · Test Repor · 测试报告 60 60
    · Size Measurement · 计算工作量 30 30
    · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 60 60
    |       | 	合计  | 7(d) | 14(d)
    

    解题思路与设计

    这次作业我们选择用JAVA来写,是经过深思熟虑的。其一是觉得用C++来写爬虫的话,对我们来说都没有接触过,而且听说很麻烦的。其二是觉得需要学习一下JAVA的用法,毕竟是现在最火的语言。其三,是我其实大一下学期有自学过JAVA,但长时间没用变得很生疏,现在重新拾起来感觉也不错。由上三点我们选择了JAVA来解题。

    • 爬虫使用

    这次的爬虫我们并没有使用爬虫工具,而是我们自己写的。
    具体如下:
    我使用jsoup用来解析网页的HTML。一开始是利用jsoup的connect函数来获取网站的html存放到Document对象中,后来我发现用这个方法爬取到的论文数量只有501篇,后面的所有论文全都消失了,十分奇怪,我debug了很长一段时间,都没发现自己的问题,后来我查阅了一下资料,发现jsoup爬取的html其实是静态的,比如说有些网站一开始是只加载一部分内容的,等一段时间或则你把滚动条往下拉它才会加载下面的内容,很不幸,要求爬取的论文网站就是这样子的,所以如果只使用jsoup来爬取的话肯定会出现只爬取到501篇论文这样的问题。
    对于这样的问题,我的解决方法是用httpclient来动态爬取论文网站的html,然后再使用jsoup来解析html。如何使用httpclient爬网站的html这里我就不详细讲了,毕竟都烂大街了。我详细讲一下如何使用jsoup。
    首先我们用浏览器打开CVPR2018官网,然后找到论文标题所在的位置,右键复制标题的CSS选择器,复制之后随便找个地方黏贴一下,dt.ptitle:nth-child(1) > a:nth-child(2)。

    从单单这个标题我们还看不出什么东西,我们再复制一下下一篇论文的CSS选择器:dt.ptitle:nth-child(4) > a:nth-child(2),可以发现第一个选择参数的括号里的值增加了三,那么再多复制几个,即可发现所有标题的选择器是dt.ptitle:nth-child(1+3n) > a:nth-child(2)。所以我们即可利用下面的代码来爬取所有标题:

                       Elements test=document.select("dt.ptitle:nth-child(1)").select("a:nth-child(2)");
    		   String str=test.text();//返回的是标题
    		   String url2=test.attr("href"); // 爬取
    

    爬取到标题后,可以用爬取标题的超链接,然后爬取这个超链接指向的网站,使用上述的方法继续爬取即可。

    	   String url2=test.attr("href");//爬取标题的 href 值
               Document document2 = Jsoup.connect("http://openaccess.thecvf.com/"+ url2).userAgent("Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)").timeout(50000).get();//下个网页可以直接使用jsoup来爬取html。
    
    
    • 代码组织与内部实现设计

    我们把所有的功能都封装成一个类,结构图如下:

    类中具体函数如下:

    public class WordCount {
        private static List<HashMap.Entry<String, Integer>> words = null;  //存放单词
        private static List<HashMap.Entry<String, Integer>> phrases = null; //存放词组
        public WordCount(File fileIn); // 类构造函数
        public int getcharnum();  // 获取字符数
        public int getlinenum();   // 获取行数
        public int getwordnum(); // 获取单词数
        public int getphrasenum(int gs); //获取词组数
    }
    
    
    • 说明算法的关键与关键实现部分流程图

    关键代码解释

    爬虫部分:

    
       public static void main(String []args)throws IOException{
    	   String URL="http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py";
    	   String content= getHtmlByUrl(URL); //使用httpclient 爬取网页html
    	   Document document = Jsoup.parse(content); //使用Jsoup来解析html
    	   String num,left="dt.ptitle:nth-child(",right="a:nth-child(2)"; //设定CSS选择器
    	   int t=1,nb=0; //t为left的参数
    	   File f=new File("result.txt");
    	   PrintWriter pw=new PrintWriter( new FileWriter(f,true) );
    	   while(t<=2935){
    		   num=t+"";
    		   Elements test=document.select(left+num+")" ).select(right);//利用CSS选择器来抓取标题那部分的html
    		   String str=test.text();// 获取标题
    		   String url2=test.attr("href"); //获取标题的超链接
    		   //根据超链接利用jsoup爬取下个网页的html
    		   Document document2 = Jsoup.connect("http://openaccess.thecvf.com/"+ url2).userAgent("Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)").timeout(50000).get();
    		   Elements test2=document2.select("#abstract"); // 选择abstract部分
    		   String str2=test2.text();
    		   System.out.println("输出到第"+nb+"个");
    		   pw.write(""+nb);pw.write("
    ");
    		   pw.write("Title: "+ str);pw.write("
    ");
    		   pw.write("Abstract: "+str2);pw.write("
    
    
    ");
    		   t+=3;nb++;
    	   }
    	   pw.close();
    	   System.out.println("爬取完成");
       }
    
    

    词组统计部分:

    public int getphrasenum(int gs) {
        	if(gs == 0) return -1;       // gs为限定词组所包含单词的个数,gs为0时不进行词组统计
        	int phrasenum = 0, quan = 1;
        	String temp;
        	/*将contents字符串数组根据分隔符切割成若干个单词,并以全部为小写字母的形式存入contents1中*/
        	String[] contents1 = content.toLowerCase().split("[^0-9A-Za-z]");
        	/*枚举以第i个单词为开头的词组*/
        	for(int i = 0; i <= contents1.length - gs; i++) {
        		bool flag = true;           // flag标志着该词组是否符合要求
    			temp = "";
    			/*根据要求设置每个单词的权重*/
    			if(contents1[i].equals("title")) {quan = (use_quan == true ? 10 : 1);continue;}
    			if(contents1[i].equals("abstract")) {quan = 1; continue;}
        		/*判断后m-1个单词是否能够满足要求*/
        		for(int j = 0; j < gs; j++) {
        			if(contents1[i + j].equals("abstract") || contents1[i + j].equals("title")) {flag = 0; break;}
        			if(contents1[i + j].length()>=4){
                        if(Character.isLetter(contents1[i + j].charAt(0))){
                            if(Character.isLetter(contents1[i + j].charAt(1))){
                                if(Character.isLetter(contents1[i + j].charAt(2))){
                                    if(Character.isLetter(contents1[i + j].charAt(3))){
                                    	temp += contents1[i + j];
                                    	if(j != gs - 1) temp += " ";
                                    	continue;
                                    }
                                }
                            }
                        }
        			}
        			flag = false;
        		}
        		if(flag == true) {              // 满足要求的词组,计算权重后存放在map中进行排序
        			if(mb.containsKey(temp)) {
        				int x = (int)mb.get(temp);
        				mb.put(temp, x + quan);
        				phrasenum++;
        			}
        			else mb.put(temp, quan);
        		}
        	}
        	if(!mb.isEmpty()) phrases = Sort(mb);
        	return phrasenum;
        }
    

    ps:由于当事人的能力不足,这个功能只能简单的以单词都为一个空格为分隔符的基础上,进行词组统计,在之后的学习中,会尽力地完善这个部分让它能够满足大部分的数据。

    性能分析与改进

    性能分析图如下:

    通过性能分析我发现HashMap这个容器使用耗时非常多,后来发现当用户需要经行词组统计时,程序还是会进行单词统计的一些步骤,就是把单词给丢到HashMap中,可实际上这是不需要的。所以我们在类中设置一个boolean参数来表示是要经行单词统计还是要经行词组统计,不统计的那部分就不需要再使用HashMap,理论上这可将时间优化将近一倍。

    单元测试

    十个单元测试如下:

    • 1.测试字符数是否正确(去除title,abstrac等等)
    • 2.测试行数是否正确
    • 3.测试不带权值的单词词频是否正确
    • 4.测试带权值的单词词频是否正确
    • 5.测试不带权值的词组词频是否正确
    • 6.测试带权值的词组词频是否正确
    • 7.测试-n限制下输出是否正确
    • 8.测试-m限制下输出是否正确
    • 9.测试输入文件为空时是否正确
    • 10.测试输出文件未给是否正确

    测试结果如下:

    以下给出三个测试代码:

    
    @Test
    public void test4(){// 测试  不出现-m 的  -w 1 
    		File file = new File("4.txt");
            WordCount count = new WordCount(file);//实例话WordCount类
            count.set_quan(true);
            int wordnum = count.getwordnum();//读取单词数
            int linenum = count.getlinenum();//获取有效行数
            assertEquals(wordnum, 29);
            assertEquals(linenum, 3);
            List<HashMap.Entry<String, Integer>> m = count.getWords();
            int aa=m.get(0).getValue();
            String bb=m.get(0).getKey();
        	assertEquals( aa , 51);
        	assertEquals(bb, "embodied");
    }
    
    @Test
    public void test6(){ // 测试 出现-m 的 -w 1
            File file = new File("6.txt");
            WordCount count = new WordCount(file);//实例话WordCount类
            count.set_quan(true);
            int wordnum = count.getwordnum();//读取单词数
            int linenum = count.getlinenum();//获取有效行数
            int phrasenum = count.getphrasenum(3);//获取有效词组数
            assertEquals(wordnum, 29);
            assertEquals(linenum, 3);
            List<HashMap.Entry<String, Integer>> m = count.getPharses();
            int aa=m.get(0).getValue();
            String bb=m.get(0).getKey();
        	assertEquals( aa , 20);
        	assertEquals(bb, "embodied embodied embodied");
    }
    
    @Test
    public void test8(){ // 测试 -m 参数 接收
    	File file = new File("8.txt");
            WordCount count = new WordCount(file);//实例话WordCount类
            int wordnum = count.getwordnum();//读取单词数
            int linenum = count.getlinenum();//获取有效行数
            int phrasenum = count.getphrasenum(8);//获取有效词组数
            assertEquals(wordnum, 64);
            assertEquals(linenum, 3);
            List<HashMap.Entry<String, Integer>> m = count.getPharses();
            int aa=m.get(0).getValue(),cc=m.get(9).getValue();
            String bb=m.get(0).getKey(),dd=m.get(9).getKey();
        	assertEquals( aa , 4);
        	assertEquals(bb, "asdf zxcv jklq aaaa asdf zxcv jklq aaaa");
        	assertEquals( cc , 1);
        	assertEquals(dd, "aaaa wjoi oifvf nvxlj qwoei jfsiod fdss vffr2f4");
    }
    

    Github的代码签入记录

    遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法

    • 一:原本我们两个作业一都是用C++写的,但由于种种原因(上面提到过了),我们选择了用JAVA写,其中很多语法,还有很多类似STL的那些工具我们之前根本没有接触过,只能临时去学习了一下。
    • 二:时间不足,由于临近acm的比赛,有空闲的时间基本被抓去训练了,不像实验室里的其他同学,他们抱到了实验室外大腿,而我们两个都是实验室的成员,这就导致我们两个处境十分尴尬,两人互坑(哈哈),不过还是挤出了时间来完成基本的功能。
    • 三:对于爬虫不够熟悉,导致我前期在爬取html出现错误后Debug时间过久,不过还好网上的教程够多,让我及时找到解决方法,具体在上面也提到过了。

    评价你的队友

    • 值得学习的地方:思维敏捷,学习能力强,可靠。
    • 需要改进的地方:有点小拖延症

    学习进度条

    | 第N周 | 新增代码(行) | 累计代码(行) | 本周学习耗时 | 重要成长 | |
    | - | - | - | - | - |
    | 第4周 | 300 | 300 | 5 | JAVA爬虫及语法学习 |
    | 第5周 | 300 | 600 | 15 | JAVA爬虫及语法学习 |

  • 相关阅读:
    Java编程技术之浅析SPI服务发现机制
    Java编程开发之浅析Java引用机制
    xmake v2.5.5 发布,支持下载集成二进制镜像包
    C/C++ 构建系统,我用 xmake
    xmake v2.5.3 发布,支持构建 linux bpf 程序和 Conda 包集成
    xmake v2.5.2 发布, 支持自动拉取交叉工具链和依赖包集成
    程序员是怎么存档并管理文件版本的?
    《大厂程序员春招实习面试漫画》第一集:基础面试
    漫画解释啥是云计算
    程序员,这个需求你是真实现不了吗?
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qwe1/p/9763963.html
Copyright © 2011-2022 走看看