结对第二次做业
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一，结对成员
031602414 柯叶祥
031602435 肖逸清java
- 分工
我负责写代码，柯同窗负责写单元测试。
二，psp
| PSP2.1 | Personal Software Process Stages | 预估耗时（分钟） | 实际耗时（分钟） |
|---|---|---|---|
| Planning | 计划 | 10 | 10 |
| • Estimate | • 估计这个任务须要多少时间 | 10 | 10 |
| Development | • 开发 | 1210 | 1670 |
| • Analysis | • 需求分析 (包括学习新技术) | 400 | 500 |
| • 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) | 10 | 10 |
| • Design | • 具体设计 | 20 | 20 |
| • Coding | • 具体编码 | 500 | 600 |
| • Code Review | • 代码复审 | 60 | 120 |
| • Test | • 测试（自我测试，修改代码，提交修改） | 200 | 400 |
| Reporting | 报告 | 30 | 40 |
| • Test Repor | • 测试报告 | 10 | 10 |
| • Size Measurement | • 计算工做量 | 10 | 10 |
| • Postmortem & Process Improvement Plan | • 过后总结, 并提出过程改进计划 | 10 | 20 |
| 合计 | 1250 | 1710 |
三，解题思路描述与设计实现说明
- 爬虫使用
爬虫我用java实现，一开始找资料的时候在看SeimiCrawler，后来以为太复杂换了jsoup。
由于有导入外部jar包，为了方便新建了maven工程。
添加pom依赖：
<dependency>
<!-- jsoup HTML parser library @ http://jsoup.org/ -->
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.10.2</version>
</dependency>
接下来是具体实现部分，思路是先爬取每一个文章的连接，再逐个爬取每一个连接，获取标题和摘要。node
package cvpr;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
/**爬虫实现
*
* @author xyq
* @since 2018 10 10
* @version 1.0
*/
public class clawler {
/**爬取cvpr网站
*
* @return Map<String, String>
*
*/
public Map<String, String> getPaperInfo() {
Map<String, String> paperInfo = new HashMap<String, String>();
ArrayList<String> htmlLinks = new ArrayList<String>();
String head = "http://openaccess.thecvf.com/";//html连接前半部分
try
{
Document doc = null ;
doc = Jsoup.connect("http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py#").get();
//Document document = Jsoup.parse(new File("C:/Users/zkpkhua/Desktop/yiibai-index.html"), "utf-8");
Elements links = doc.select("dt a[href]");
for (Element link : links)
{
//System.out.println("link : " + link.attr("href"));
htmlLinks.add(head+link.attr("href"));//获得html连接
//System.out.println(head+link.attr("href"));
}
}
catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
try
{
for (String htmlLink : htmlLinks) {
Document doc = null ;
doc = Jsoup.connect(htmlLink).get();
Elements titleInfo = doc.select("div#papertitle");
Elements abstractInfo = doc.select("div#abstract");
//System.out.println(titleInfo.text());
paperInfo.put(titleInfo.text(), abstractInfo.text());
}
}
catch (IOException e)
{
e.printStackTrace();
}
return paperInfo;
}
public void writeResult() throws Exception {
Map<String, String> paperInfo = new HashMap<String, String>();
clawler clawler = new clawler();
paperInfo = clawler.getPaperInfo();
String path = System.getProperty("user.dir")+"\\src\\main\\java\\cvpr\\result.txt";
File file = new File(path);
StringBuilder result = new StringBuilder("");
int count = 0;
FileWriter filewriter = new FileWriter(file.getAbsoluteFile());
//System.out.println("absolutely path:"+file.getAbsolutePath());
BufferedWriter bufferedWriter = new BufferedWriter(filewriter);
for (Entry<String, String> entry : paperInfo.entrySet()) {
result.append(count);
count++;
result.append("\r\n");
result.append("Title:"+entry.getKey());
result.append("\r\n");
result.append("Abstract:"+entry.getValue());
result.append("\r\n");
result.append("\r\n");
result.append("\r\n");
//System.out.println("title: "+entry.getKey());
//System.out.println("abstract: "+entry.getValue());
}
bufferedWriter.write(result.toString());
bufferedWriter.close();
}
}
UML类图
app流程图
yii关键实现部分流程图
此次的关键在于新增的词组统计功能，一下是实现的流程图。
maven
四，附加题设计与展现
设计的创意独到之处
爬取每篇文章的做者信息，统计各个做者的文章数量。性能
实现思路
先爬取每篇文章的连接，再对这些连接爬取获取做者的名字，将结果排序输出至文件。单元测试
成功展现
五，关键代码展现
/**排序，按权重降序
*
*
*/
private static void sort(ArrayList<HashMap.Entry<String, Integer>> wordList) {
Collections.sort(wordList, new Comparator<HashMap.Entry<String, Integer>>() {
public int compare(Map.Entry<String, Integer> o1, Map.Entry<String, Integer> o2) {
if (o1.getValue() < o2.getValue()) {
return 1;
} else {
if (o1.getValue().equals(o2.getValue())) {
if (o1.getKey().compareTo(o2.getKey()) > 0) {
return 1;
} else {
return -1;
}
} else {
return -1;
}
}
}
});
}
获取命令行参数学习
/*
* 这里先取默认值，由于不是全部参数都会被用户提供
*/
String in = " ";
String o = " ";
int m = 1;
int n = 10;
int w = 1;
long charNum = 0;
long lineNum = 0;
long wordNum = 0;
/*
* 设置一个offset变量，用来定位相关信息
*/
int optSetting = 0;
for (; optSetting < args.length; optSetting++) {
if ("-i".equals(args[optSetting])) {
in = args[++optSetting];
} else if ("-o".equals(args[optSetting])) {
o = args[++optSetting];
} else if ("-m".equals(args[optSetting])) {
m = Integer.parseInt(args[++optSetting]);
} else if ("-n".equals(args[optSetting])) {
n = Integer.parseInt(args[++optSetting]);
} else if ("-w".equals(args[optSetting])) {
w = Integer.parseInt(args[++optSetting]);
}
}
六，性能分析与改进&单元测试&签入记录
- 思路
由于第一次测试的结果不理想，知道了是在分词方面出了问题。因此此次的分词部分再也不偷懒用自带方法，而是运用了自动机的思想逐字符地拼凑单词。
for(;i < str.length();i++) {
//大写字母转为小写字母
temp = str.charAt(i);
if ((temp >= 65) && (temp <= 90)) {
temp += 32;
}
if(state == 0) {
if ((temp >= 97) && (temp <= 122)) {
word.append(temp);
state = 1;
}
}else if (state == 1) {
if ((temp >= 97) && (temp <= 122)) {
word.append(temp);
state = 2;
} else {
word.setLength(0);
state = 0;
}
}else if (state == 2) {
if ((temp >= 97) && (temp <= 122)) {
word.append(temp);
state = 3;
} else {
word.setLength(0);
state = 0;
}
}else if (state == 3) {
if ((temp >= 97) && (temp <= 122)) {
word.append(temp);
state = 4;
} else {
word.setLength(0);
state = 0;
}
}else if (state == 4) {
if (((temp >= 97) && (temp <= 122)) || ((temp >= '0') && (temp <= '9'))) {
word.append(temp);
} else {
wordlist.add(word.toString());
word.setLength(0);
state = 0;
}
}
}
if (state == 4) {
wordlist.add(word.toString());
}
- 单元测试
思路就是用白盒测试，事先计算好测试用例的指望值，与输出对比
@Test
public void testPhraseFrequency2_1() {
phraseFrequencyCounter phraseFrequencyCounter = new phraseFrequencyCounter();
int topPhrasenum = 0;
ArrayList<HashMap.Entry<String, Integer>> wordList = new ArrayList<HashMap.Entry<String, Integer>>();
HashMap<String, Integer> wordlistMap = new HashMap<String, Integer>();
wordlistMap = phraseFrequencyCounter.countPhraseFrequency("D:\\java_project\\031602435&031602414\\src\\test\\java\\wordCount2_031602435\\"+"result.txt",1,3);
wordList = phraseFrequencyCounter.topFrequentPhrases(wordlistMap);
topPhrasenum = wordList.get(0).getValue();
assertEquals(97, topPhrasenum);
}
@Test
public void testWordNum1() {
wordNumberCounter wordNumberCounter = new wordNumberCounter();
long wordnum =wordNumberCounter.countWord("D:\\java_project\\031602435&031602414\\src\\test\\java\\wordCount2_031602435\\"+"text1.txt");
System.out.println(wordnum);
assertEquals(9, wordnum);
}
@Test
public void testPhraseFrequency1_1() {
phraseFrequencyCounter phraseFrequencyCounter = new phraseFrequencyCounter();
int topPhrasenum = 0;
ArrayList<HashMap.Entry<String, Integer>> wordList = new ArrayList<HashMap.Entry<String, Integer>>();
HashMap<String, Integer> wordlistMap = new HashMap<String, Integer>();
wordlistMap = phraseFrequencyCounter.countPhraseFrequency("D:\\java_project\\031602435&031602414\\src\\test\\java\\wordCount2_031602435\\"+"text1.txt",1,3);
wordList = phraseFrequencyCounter.topFrequentPhrases(wordlistMap);
topPhrasenum = wordList.get(0).getValue();
assertEquals(11, topPhrasenum);
}
- commit记录
此次的用时虽然有20多小时，可是完成总时间是在两天半（不包括学习技术）。。因此只有一条记录。测试
七，遇到的代码模块异常或结对困难及解决方法
- 问题
一开始没接触过爬虫，不知道怎么使用 - 尝试
找资料，看博客，按上面的方法摸索，结合着看文档。 - 是否解决
已经解决 - 收获
学习到了爬虫的简单使用
八，评价队友
认真负责
九，进度
java：2->2.4 自主学习能力：2->2.6
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