第一次个人项目作业

第一次个人项目作业

python实现简单论文查重

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这个作业的目标	论文查重
github项目地址：https://github.com/wptr-777/3119005439

词句解析

使用jieba分词库，可以对中文进行分词处理，具体可参照github

import jieba
seg_list = jieba.cut("他来自中国")
print(", ".join(seg_list))

运行结果

读取文件内容

读取文件中的内容

def get_file(path):
    content = ''
    with open(path) as fd:
        content = fd.read()
    return content

过滤特殊符号

使用正则表达式过滤特殊符号，再用jieba分词

def filter_string(string):
    my_re = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9u4e00-u9fa5]")
    string = my_re.sub("", string)
    result = jieba.lcut(string)
    return result

计算相似度

使用gensim库计算余弦相似度，实现方法如下

def calc_similarity(text1,text2):
    texts=[text1,text2]
    dictionary = gensim.corpora.Dictionary(texts)
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
    similarity = gensim.similarities.Similarity('-Similarity-index', corpus, num_features=len(dictionary))
    test_corpus_1 = dictionary.doc2bow(text1)
    cosine_sim = similarity[test_corpus_1][1]
    return cosine_sim

代码实现

import gensim
import jieba
import re
import sys


def get_file(path):
    with open(path) as fd:
        content = fd.read()
    return content


def filter_string(string):
    my_re = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9u4e00-u9fa5]")
    string = my_re.sub("", string)
    result = jieba.lcut(string)
    return result


def calc_similarity(text1, text2):
    texts = [text1, text2]
    dictionary = gensim.corpora.Dictionary(texts)
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
    similarity = gensim.similarities.Similarity('-Similarity-index', corpus, num_features=len(dictionary))
    test_corpus_1 = dictionary.doc2bow(text1)
    cosine_sim = similarity[test_corpus_1][1]
    return cosine_sim


def main():
    try:
        #        path1 = "../test_txt/orig.txt"
        #        path2 = "../test_txt/orig_0.8_add.txt"
        #        save_path = "../result.txt"
        path1 = sys.argv[1]  # 论文原文的文件的绝对路径
        path2 = sys.argv[2]  # 抄袭版论文的文件的绝对路径
        save_path = sys.argv[3]  # 输出结果绝对路径
        text1 = filter_string(get_file(path1))
        text2 = filter_string(get_file(path2))
        similarity = calc_similarity(text1, text2)
        print("文章相似度： %.4f" % similarity)
        fd = open(save_path, 'w')
        fd.write("文章相似度： %.4f" % similarity)
        fd.close()
        result = round(similarity.item(), 2)  # 取小数点后两位
    except Exception as e:
        print(e)
    finally:
        return result



if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果

文章相似度99%

单元测试

此处使用unittest库用于单元测试，新建unit_test.py用于单元测试

unit_test.py

import unittest
from main import main


class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def my_test(self):
        self.assertEqual(main(), 0.99)  # 预测运行结果


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

预测结果正确

此处可更换论文路径对余下样例，进行测试

代码覆盖率

使用python库coverage生成代码覆盖率报告

使用如下命令生成网页版代码覆盖率报告

coverage html -d report

使用浏览器查看

没有被覆盖的地方都是异常处理部分的代码

性能分析

使用pycharm的插件进行性能分析

异常处理

对于参数不合理的情况，进行异常处理

    except Exception as e:
        print(e)

PSP表格记录

PSP	Personal Software Process	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning计划	计划	120	150
Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	120	150
Development	开发	480	300
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	120	100
· Design Spec	· 生成设计文档	30	10
· Design Review	· 设计复审	30	10
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	20	5
· Design	· 具体设计	10	5
· Coding	· 具体编码	120	120
· Code Review	· 代码复审	20	5
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	20	20
Reporting	报告	30	20
· Test Repor	· 测试报告	20	10
· Size Measurement	· 计算工作量	5	5
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	5	5
Total	总计	1150	915