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{
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"cells": [
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": 23,
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"metadata": {},
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"outputs": [
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{
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"name": "stdout",
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"output_type": "stream",
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|
"text": [
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"题号: 000275 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000279 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000337 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000369 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000464 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000467 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000669 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000707 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000728 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000739 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000783 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000804 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000806 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000833 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000864 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000878 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000909 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000957 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 000968 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
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|
"题号: 002393 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002395 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002397 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002398 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002400 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002401 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002402 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002403 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002404 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002405 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002406 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002407 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002408 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002409 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002410 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002411 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002412 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002413 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002417 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002418 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002419 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002420 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002421 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002422 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002423 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002424 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002425 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002426 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002427 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002429 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002430 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002431 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002432 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002434 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002436 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002437 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002438 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002439 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002440 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002441 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002445 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002450 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002685 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002689 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 002690 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003437 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003438 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003439 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003440 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003441 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003443 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003444 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003446 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003447 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003448 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003449 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003450 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003451 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003599 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003639 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003781 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003795 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003837 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003930 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 003945 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004065 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004078 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004141 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004197 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004221 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004225 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004351 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004372 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004495 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004514 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004524 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004550 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004570 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004626 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004639 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004654 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004713 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 004764 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008920 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008921 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008922 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008923 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008924 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008925 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008926 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008927 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008928 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008929 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008930 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008931 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008932 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008933 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008934 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008935 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008936 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008937 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008953 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008954 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008955 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008956 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008957 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008960 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008966 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 008968 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009077 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009081 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009098 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009099 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009105 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009106 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009110 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009836 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009837 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009838 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009839 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 009840 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 010682 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 010683 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 010684 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 010685 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 010686 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 010688 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 010689 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n",
|
|
"题号: 010703 , 字段: tags 中已添加数据: 抛物线\n"
|
|
]
|
|
}
|
|
],
|
|
"source": [
|
|
"import os,re,json\n",
|
|
"\n",
|
|
"\"\"\"---明确数据文件位置---\"\"\"\n",
|
|
"datafile = \"文本文件/metadata.txt\"\n",
|
|
"# 双回车分隔，记录内单回车分隔列表，首行为字段名\n",
|
|
"\"\"\"---文件位置结束---\"\"\"\n",
|
|
"\n",
|
|
"def trim(string):\n",
|
|
" string = re.sub(r\"^[ \\t\\n]*\",\"\",string)\n",
|
|
" string = re.sub(r\"[ \\t\\n]*$\",\"\",string)\n",
|
|
" return string\n",
|
|
"def FloatToInt(string):\n",
|
|
" f = float(string)\n",
|
|
" if abs(f-round(f))<0.01:\n",
|
|
" f = round(f)\n",
|
|
" return f\n",
|
|
"\n",
|
|
"with open(datafile,\"r\",encoding=\"utf8\") as f:\n",
|
|
" data = f.read()\n",
|
|
"pos = data.index(\"\\n\")\n",
|
|
"field = data[:pos].strip()\n",
|
|
"appending_data = data[pos:]\n",
|
|
"\n",
|
|
"with open(r\"../题库0.3/Problems.json\",\"r\",encoding = \"utf8\") as f:\n",
|
|
" database = f.read()\n",
|
|
"pro_dict = json.loads(database)\n",
|
|
"with open(r\"../题库0.3/LessonObj.json\",\"r\",encoding = \"utf8\") as f:\n",
|
|
" database = f.read()\n",
|
|
"obj_dict = json.loads(database)\n",
|
|
"\n",
|
|
"#该字段列表可能需要更新\n",
|
|
"fields = [\"content\",\"objs\",\"tags\",\"genre\",\"ans\",\"solution\",\"duration\",\"usages\",\"origin\",\"edit\",\"same\",\"related\",\"remark\",\"space\"]\n",
|
|
"\n",
|
|
"if field in fields:\n",
|
|
" field_type = type(pro_dict[\"000001\"][field])\n",
|
|
" datalist = [record.strip() for record in appending_data.split(\"\\n\\n\") if len(trim(record)) > 0]\n",
|
|
" for record in datalist:\n",
|
|
" id = re.findall(r\"^[\\d]{1,}\",record)[0]\n",
|
|
" data = record[len(id):].strip()\n",
|
|
" id = id.zfill(6)\n",
|
|
" if not id in pro_dict:\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\"不在数据库中.\")\n",
|
|
" break\n",
|
|
" \n",
|
|
" #字符串类型字段添加数据\n",
|
|
" elif field_type == str and data in pro_dict[id][field]:\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已有该数据:\",data)\n",
|
|
" elif field_type == str and not data in pro_dict[id][field] and not field == \"ans\" and not field == \"space\":\n",
|
|
" origin_data = pro_dict[id][field]\n",
|
|
" new_data = trim(origin_data + \"\\n\" + data)\n",
|
|
" pro_dict[id][field] = new_data\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已添加数据:\",data)\n",
|
|
" elif field_type == str and not data in pro_dict[id][field] and field == \"ans\" or field == \"space\":\n",
|
|
" pro_dict[id][field] = data\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已修改数据:\",data)\n",
|
|
" \n",
|
|
" #数值类型字段添加数据\n",
|
|
" elif (field_type == int or field_type == float) and abs(float(data) - pro_dict[id][field])<0.01:\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已有该数据:\",FloatToInt(data))\n",
|
|
" elif (field_type == int or field_type == float) and abs(float(data) - pro_dict[id][field])>=0.01:\n",
|
|
" pro_dict[id][field] = FloatToInt(data)\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已修改数据:\",FloatToInt(data))\n",
|
|
" \n",
|
|
" #列表类型字段添加数据\n",
|
|
" elif field_type == list:\n",
|
|
" cell_data_list = [d.strip() for d in data.split(\"\\n\")]\n",
|
|
" for cell_data in cell_data_list:\n",
|
|
" if cell_data in pro_dict[id][field]:\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已有该数据:\",cell_data)\n",
|
|
" elif not field == \"objs\":\n",
|
|
" pro_dict[id][field].append(cell_data)\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已添加数据:\",cell_data)\n",
|
|
" else:\n",
|
|
" if not cell_data in obj_dict and not cell_data.upper() == \"KNONE\":\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"目标编号有误:\",cell_data)\n",
|
|
" else:\n",
|
|
" pro_dict[id][field].append(cell_data.upper())\n",
|
|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已添加数据:\",cell_data.upper())\n",
|
|
"\n",
|
|
"with open(r\"../题库0.3/Problems.json\",\"w\",encoding = \"utf8\") as f:\n",
|
|
" f.write(json.dumps(pro_dict,indent=4,ensure_ascii=False))"
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": []
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "Python 3.8.8 ('base')",
|
|
"language": "python",
|
|
"name": "python3"
|
|
},
|
|
"language_info": {
|
|
"codemirror_mode": {
|
|
"name": "ipython",
|
|
"version": 3
|
|
},
|
|
"file_extension": ".py",
|
|
"mimetype": "text/x-python",
|
|
"name": "python",
|
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
|
"version": "3.8.8"
|
|
},
|
|
"orig_nbformat": 4,
|
|
"vscode": {
|
|
"interpreter": {
|
|
"hash": "d311ffef239beb3b8f3764271728f3972d7b090c974f8e972fcdeedf230299ac"
|
|
}
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
}
|