軟工實踐|結對第二次—文獻摘要熱詞統計及進階需求
格式描述
- 這個做業屬於哪一個課程：軟件工程實踐
- 這個做業要求在哪裏：做業要求
- 結對學號： 221600434吳何 221500318陳一聰
- github: 221600434&221500318基本需求 221600434&221500318進階需求
- 這個做業的目標：
1、基本需求：實現一個可以對文本文件中的單詞的詞頻進行統計的控制檯程序。
2、進階需求：在基本需求實現的基礎上，編碼實現頂會熱詞統計器。
1、WordCount基本需求
1.思路分析
- 讀取字符采用逐個讀取文件流，判斷是否符合要求（根據題目要求選擇不讀CR（ASCII碼值爲13））再計數。或者按行讀取後再轉化爲chararray數組後逐個判斷？（這種方式會省略換行）
- 由於要讀取單詞，因此使用正則表達式來匹配單詞，並過濾掉非法字符，以單詞-頻率做爲鍵值對保存在TreeMap中，TreeMap會根據鍵的字典序自動升序排列，因此後面只要再實現按照頻率優先的排序算法便可。
- 行數統計直接按行讀取後使用trim()去掉空白字符後，再進行判斷計數便可。
2.設計過程
分爲多個函數塊，各自實現一部分功能，對於統計單詞總數和統計單詞頻率能夠合併在一個函數裏。
計劃分割爲：CharactersNum(file)實現字符統計，linesNum(file)實現行數統計，wordsNum(file)實現單詞和頻率統計，writeResult(infile,outfile)實現輸出。
對於每一個函數模塊，首先實現基本的功能，再考慮邊緣條件，逐步優化函數。
在對函數進行接口封裝時，發現若是統計單詞總數和統計單詞頻率放在一塊兒，則粒度太大，很差按格式輸出，也沒法使用其中之一功能，因此後面拆爲wordsNum(file)統計單詞總數，wordMap(file)保存每一個單詞的頻率，再用writeMostWords(file)按照<word>: num格式輸出結果。雖然增長了一次文件讀入，但下降了耦合度，是能夠接受的。html
基本需求類圖
java主要函數wordMap流程圖
git
2.關鍵代碼
- 統計文件的字符數
public static int charactersNum(String filename) throws IOException {
int num = 0;
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename));
int value = -1;
while ((value = br.read()) != -1) {
if (value > 0 && value < 128 && value != 13) {
num ++;
}
}
br.close();
return num;
}
- 統計文件的有效行數
public static int linesNum(String filename) throws IOException {
int num = 0;
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename));
String line = null;
while ((line = br.readLine()) != null) {
if (line.trim().length() != 0) {
num ++;
}
}
br.close();
return num;
}
- 統計文件的單詞個數
public static int wordsNum(String filename) throws IOException {
int num = 0;
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename));
String separator = "[^A-Za-z0-9]";//分隔符
String regex = "^[A-Za-z]{4,}[0-9]*$"; // 正則判斷每一個數組中是否存在有效單詞
Pattern p = Pattern.compile(regex);
Matcher m = null;
String line = null;
String[] array = null;
while ((line = br.readLine()) != null) {
line = line.replaceAll("[(\\u4e00-\\u9fa5)]", "");// 過濾漢字
line = line.replaceAll(separator, " "); // 用空格替換分隔符
array = line.split("\\s+"); // 按空格分割
for (int i = 0;i<array.length;i++) {
m = p.matcher(array[i]);
if (m.matches()) {
num++;
}
}
}
br.close();
return num;
}
- 統計文件的熱詞數
public static TreeMap<String, Integer> wordMap(String filename) throws IOException {
// 第一種方法遍歷
// 使用entrySet()方法生成一個由Map.entry對象組成的Set,
// 而Map.entry對象包括了每一個元素的"鍵"和"值".這樣就能夠用iterator了
// Iterator<Entry<String, Integer>> it = tm.entrySet().iterator();
// while (it.hasNext()) {
// Map.Entry<String, Integer> entry =(Map.Entry<String, Integer>) it.next();
// String key = entry.getKey();
// Integer value=entry.getValue();
//
// System.out.println("<" + key + ">:" + value);
// }
TreeMap<String, Integer> tm = new TreeMap<String, Integer>();
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename));
String separator = "[^A-Za-z0-9]";//分隔符
String regex = "^[A-Za-z]{4,}[0-9]*$"; // 正則判斷每一個數組中是否存在有效單詞
Pattern p = Pattern.compile(regex);
String str = null;
Matcher m = null;
String line = null;
String[] array = null;
while ((line = br.readLine()) != null) {
line = line.replaceAll("[(\\u4e00-\\u9fa5)]", "");// 過濾漢字
line = line.replaceAll(separator, " "); // 用空格替換分隔符
array = line.split("\\s+"); // 按空格分割
for (int i = 0;i<array.length;i++) {
m = p.matcher(array[i]);
if (m.matches()) {
str = array[i].toLowerCase();
if (!tm.containsKey(str)) {
tm.put(str, 1);
} else {
int count = tm.get(str) + 1;
tm.put(str, count);
}
}
}
}
br.close();
return tm;
}
- 單詞排序輸出
public static void writeMostWords(String infilename,String outfilename) throws IOException {
String outpath = new File(outfilename).getAbsolutePath();
FileWriter fw = new FileWriter(outpath, true);
TreeMap<String, Integer> tm = wordMap(infilename);
if(tm != null && tm.size()>=1)
{
List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(tm.entrySet());
// 經過比較器來實現排序
Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
@Override
public int compare(Entry<String, Integer> o1, Entry<String, Integer> o2) {
//treemap默認按照鍵的字典序升序排列的，因此list也是排過序的，在值相同的狀況下不用再給鍵升序排列
// 按照值降序排序
return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
}
});
int i = 1;
String key = null;
Integer value = null;
for (Map.Entry<String, Integer> mapping : list) {
key = mapping.getKey();
value = mapping.getValue();
System.out.print("<" + key + ">: " + value + '\n');
fw.write("<" + key + ">: " + value + '\n');
//只輸出前10個
if (i == 10) {
break;
}
i++;
}
}
fw.close();
}
3.測試分析
能夠看到按行讀取花費時間較長
github
4.困難與解決
- 統計文件字符數時，本來是打算按行讀取後直接用line.Length來計算字符數，後來發現比測試樣例要少，緣由是readLine()不讀取行末換行，採用read()逐個讀取後問題解決。
- 單詞排序時，對於TreeMap<String,Integer>類型沒有找到對應的排序接口Comparator<Entry<String, Integer>>()，後面將TreeMap保存到list中使用Collections接口調用排序得以解決。
- 使用命令行編譯時，因爲一開始的項目在SRC目錄下有包，.java文件在包裏，因此javac 命令要進入到.java文件目錄也就是最裏層才能夠，生成的.class文件和.java文件在同一目錄。而使用java命令時，則要進到SRC目錄下，包名做爲前綴名來使用，而且名稱不帶後綴，格式如：java 包名.java文件名 才能夠運行。後面項目使用默認包名不須要包名前綴。
- 若是項目使用了別的.jar包，則要BuildPath->Add to buildPath到Referenced Libraries文件夾，才能夠在IDE下編譯運行，在命令行下按照上述方式會出現錯誤: 程序包xxx不存在，查資料後說要使用-classpath 選項添加.jar文件路徑或者-cp選項添加添加.jar文件路徑才能解決，嘗試了屢次都不行，後面只好用IDE自帶的命令行參數輸入工具來模擬輸入。
2、WordCount進階需求
1.思路分析
使用jsoup爬取CVPR2018數據保存下來，而後再進行統計輸出。
使用commons-cli實現任意命令行參數的組合輸入以及任意順序參數輸入。對基本需求中的函數進行改進，增長布爾參數值w用以判斷是否開啓單詞權重功能，而後再進行權重統計。開啓w後Title中的單詞詞頻以10倍計。統計字符時，用replaceAll("Title: |Abstract: ", "");過濾掉標籤後再統計（使用readline()先讀取行再過濾時會漏掉行末的換行符，因此每讀一行，字符數要自增1）。統計單詞時則是先使用正則表達式"Title: .* Abstract: .* " 匹配到標籤後就從字符串中裁剪標籤，再進行相應統計。統計行數時根據要求，匹配到正則表達式[0-9]*以及空行時不計算行數。正則表達式
2.關鍵代碼
- 統計文件的字符數
public static int charactersNum(String filename) throws IOException {
int num = 0;
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename));
String regex = "[0-9]*"; // 匹配數字編號行
String separator = "Title: |Abstract: ";//過濾Title: 和 Abstract:
Pattern p = Pattern.compile(regex);
Matcher m = null;
String line = null;
char[] charArray = null;
int value = -1;
while ((line = br.readLine()) != null) {
num++;//readLine()漏掉的換行符也統計在內
line = line.replaceAll(separator, ""); // 過濾Title: 和 Abstract:
m = p.matcher(line);
if (line.trim().length() != 0 && !m.matches()) {
charArray = line.toCharArray();
for (int i = 0;i < line.length();i++) {
value = (int)charArray[i];
if (value > 0 && value < 128 && value != 13) {
num ++;
}
}
}
}
br.close();
return num;
}
- 統計文件的有效行數
public static int linesNum(String filename) throws IOException {
int num = 0;
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename));
String regex = "[0-9]*"; // 匹配數字編號行
Pattern p = Pattern.compile(regex);
Matcher m = null;
String line = null;
while ((line = br.readLine()) != null) {
m = p.matcher(line);
if (line.trim().length() != 0 && !m.matches()) {
num ++;
}
}
br.close();
return num;
}
- 統計文件的單詞個數
public static int wordsNum(String filename,boolean w) throws IOException {
int num = 0;
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename));
String separator = "[^A-Za-z0-9]";//分隔符
String regex = "^[A-Za-z]{4,}[0-9]*$"; // 正則判斷每一個數組中是否存在有效單詞
String titleRegex = "Title: .*";
String abstractRegex = "Abstract: .*";
Pattern p = Pattern.compile(regex);
Pattern tp = Pattern.compile(titleRegex);
Pattern ap = Pattern.compile(abstractRegex);
Matcher m = null;
Matcher titleMacher = null;
Matcher abstractMacher = null;
String line = null;
String[] array = null;
boolean intitle = false;
while ((line = br.readLine()) != null) {
titleMacher = tp.matcher(line);
abstractMacher = ap.matcher(line);
if (titleMacher.matches()) {
line = deleteSubString(line,"Title: ");
intitle = true;
}
if (abstractMacher.matches()) {
line = deleteSubString(line,"Abstract: ");
}
line = line.replaceAll("[(\\u4e00-\\u9fa5)]", "");// 過濾漢字
line = line.replaceAll(separator, " "); // 用空格替換分隔符
array = line.split("\\s+"); // 按空格分割
for (int i = 0;i<array.length;i++) {
m = p.matcher(array[i]);
if (m.matches()) {
num = (w && intitle)?(num+10):(num+1);
}
}
intitle = false;
}
br.close();
return num;
}
- 統計文件的熱詞數
public static TreeMap<String, Integer> wordMap(String filename,boolean w) throws IOException {
TreeMap<String, Integer> tm = new TreeMap<String, Integer>();
BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename));
String separator = "[^A-Za-z0-9]";//分隔符
String regex = "^[A-Za-z]{4,}[0-9]*$"; // 正則判斷每一個數組中是否存在有效單詞
String titleRegex = "Title: .*";
String abstractRegex = "Abstract: .*";
Pattern p = Pattern.compile(regex);
Pattern tp = Pattern.compile(titleRegex);
Pattern ap = Pattern.compile(abstractRegex);
Matcher m = null;
Matcher titleMacher = null;
Matcher abstractMacher = null;
String str = null;
String line = null;
String[] array = null;
boolean intitle = false;
while ((line = br.readLine()) != null) {
titleMacher = tp.matcher(line);
abstractMacher = ap.matcher(line);
if (titleMacher.matches()) {
line = deleteSubString(line,"Title: ");
intitle = true;
}
if (abstractMacher.matches()) {
line = deleteSubString(line,"Abstract: ");
}
line = line.replaceAll("[(\\u4e00-\\u9fa5)]", "");// 用空格替換漢字
line = line.replaceAll(separator, " "); // 用空格替換分隔符
array = line.split("\\s+"); // 按空格分割
for (int i = 0;i<array.length;i++) {
m = p.matcher(array[i]);
if (m.matches()) {
str = array[i].toLowerCase();
if (!tm.containsKey(str)) {
tm.put(str, w&&intitle?10:1);
} else {
int count = tm.get(str) + (w&&intitle?10:1);
tm.put(str, count);
}
}
}
intitle = false;
}
br.close();
return tm;
}
- 單詞排序輸出
public static void writeMostWords(String infilename,String outfilename,boolean w,int n) throws IOException {
String outpath = new File(outfilename).getAbsolutePath();
FileWriter fw = new FileWriter(outpath, true);
TreeMap<String, Integer> tm = wordMap(infilename,w);
if(tm != null && tm.size()>=1)
{
List<Map.Entry<String, Integer>> list = new ArrayList<Map.Entry<String, Integer>>(tm.entrySet());
// 經過比較器來實現排序
Collections.sort(list, new Comparator<Map.Entry<String, Integer>>() {
@Override
public int compare(Entry<String, Integer> o1, Entry<String, Integer> o2) {
//treemap默認按照鍵的字典序升序排列的，因此list也是排過序的，在值相同的狀況下不用再給鍵升序排列
// 按照值降序排序
return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
}
});
int i = 1;
String key = null;
Integer value = null;
for (Map.Entry<String, Integer> mapping : list) {
if (n == 0) {
break;
}
key = mapping.getKey();
value = mapping.getValue();
System.out.print("<" + key + ">: " + value + '\n');
fw.write("<" + key + ">: " + value + '\n');
//只輸出前n個
if (i == n) {
break;
}
i++;
}
}
fw.close();
}
- 裁剪字符串
public static String deleteSubString(String str1,String str2) {
StringBuffer sb = new StringBuffer(str1);
while (true) {
int index = sb.indexOf(str2);
if(index == -1) {
break;
}
sb.delete(index, index+str2.length());
}
return sb.toString();
}
- 實現命令行參數任意順序組合輸入
public static void main(String[] args) throws Exception {
CommandLineParser parser = new GnuParser();
Options options = new Options();
options.addOption("i",true,"讀入文件名");
options.addOption("o",true,"輸出文件名");
options.addOption("w",true,"單詞權重");
options.addOption("m",true,"詞組詞頻統計");
options.addOption("n",true,"頻率最高的n行單詞或詞組");
CommandLine commandLine = parser.parse(options, args);
if (commandLine.hasOption("i") && commandLine.hasOption("o") && commandLine.hasOption("w")) {
String infilename = commandLine.getOptionValue("i");
String outfilename = commandLine.getOptionValue("o");
String w = commandLine.getOptionValue("w");
if (commandLine.hasOption("n")) {
String n = commandLine.getOptionValue("n");
if (isNumeric(n)) {
if (w.equals("1")) {
writeResult(infilename,outfilename,true,Integer.valueOf(n));
}
else {
writeResult(infilename,outfilename,false,Integer.valueOf(n));
}
}
else {
System.out.println("-n [0<=number<=100]");
}
}
else {
if (w.equals("1")) {
writeResult(infilename,outfilename,true,10);
}
else {
writeResult(infilename,outfilename,false,10);
}
}
}
else {
System.out.print("必須有-i -o -w選項和參數");
}
}
- 其餘函數
public static boolean isNumeric(String str){
Pattern pattern = Pattern.compile("[0-9]*");
return pattern.matcher(str).matches();
}
public static void initTxt(String string) throws IOException {
String path = new File(string).getAbsolutePath();
FileWriter fw = new FileWriter(path, false);
fw.write("");
fw.flush();
fw.close();
}
public static void writeResult(String infilename,String outfilename,boolean w,int n) throws IOException {
File file = new File(infilename);
if (file.exists()) {
initTxt(outfilename);
String outpath = new File(outfilename).getAbsolutePath();
FileWriter fw = new FileWriter(outpath, true);
int charactersNum = charactersNum(infilename);
int wordsNum = wordsNum(infilename,w);
int linesNum = linesNum(infilename);
System.out.print("characters: " + charactersNum + '\n');
System.out.print("words: " + wordsNum + '\n');
System.out.print("lines: " + linesNum + '\n');
fw.write("characters: " + charactersNum + '\n');
fw.write("words: " + wordsNum + '\n');
fw.write("lines: " + linesNum + '\n');
fw.flush();
writeMostWords(infilename,outfilename,w,n);
if (fw != null) {
fw.close();
}
}
else {
System.out.println(infilename + "文件不存在!");
}
}
3.測試分析
與基礎需求一致，主要是讀行和讀字符開銷大
算法
4.困難與解決
爬取的論文數據有非ascii碼字符致使顯示和統計不正確，使用正則表達式[^\\x00-\\xff]過濾後解決。使用單線程爬取速度太慢，多線程爬取這位同窗已解決。
編程
3、心得總結和評價
221600434吳何
雖然要求實現的東西也簡單，可是也花了很多時間，有時候被一些小細節問題打擾，爲了解決問題，查了很多資料，從而影響到整個的編碼的流暢度，特別是花了很多時間而問題又沒有解決時，簡直是一種折磨。不過還好，想法最終都得以順利實現。也學到了額外的知識，好比爬蟲工具jsoup的使用，github的代碼管理以及單元測試等。
不得不說的是，感受自身的理解能力還不太行，花了比較多時間才大體明白了要實現的功能。
評價隊友：有比較強的學習動力，也樂於交流，求知慾強。數組
221500318陳一聰
當最終全部問題順利解決時，看到本身提交完成的做業也特別有成就感，遇到不懂的問題最後也一一解決，學到了不少知識。
花了不少時間才最後完成，以爲本身還有不少進步的空間，也比較慶幸有一個隊友，幫助我理解和編程。
評價隊友：有比較強的編程能力，有耐心，有進取心。多線程
PSP
| PSP2.1 | Personal Software Process Stages | 預估耗時（分鐘） | 實際耗時（分鐘） |
|---|---|---|---|
| Planning | 計劃 | ||
| • Estimate | • 估計這個任務須要多少時間 | 610 | 630 |
| Development | 開發 | ||
| • Analysis | • 需求分析 (包括學習新技術) | 30 | 90 |
| • Design Spec | • 生成設計文檔 | 20 | 10 |
| • Design Review | • 設計複審 | 20 | 10 |
| • Coding Standard | • 代碼規範 (爲目前的開發制定合適的規範) | 20 | 20 |
| • Design | • 具體設計 | 120 | 250 |
| • Coding | • 具體編碼 | 640 | 720 |
| • Code Review | • 代碼複審 | 30 | 30 |
| • Test | • 測試（自我測試，修改代碼，提交修改） | 40 | 60 |
| Reporting | 報告 | ||
| • Test Report | • 測試報告 | 10 | 15 |
| • Size Measurement | • 計算工做量 | 15 | 10 |
| • Postmortem & Process Improvement Plan | • 過後總結, 並提出過程改進計劃 | 30 | 25 |
| 合計 | 975 | 1240 |
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