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|
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|
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"题号: 012377 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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|
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|
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"题号: 012380 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012381 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012382 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012383 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012384 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
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"题号: 012385 , 字段: tags 中已添加数据: 第九单元\n",
|
|
"题号: 012386 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012387 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012388 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012389 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012390 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
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|
|
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|
|
"题号: 012393 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012394 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012395 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012396 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012397 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012398 , 字段: tags 中已添加数据: 第八单元\n",
|
|
"题号: 012399 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012399 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012400 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012401 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012402 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012403 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012404 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012405 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012406 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012406 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012407 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012407 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012408 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012409 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012410 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012411 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012411 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012412 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012413 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012414 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012415 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012416 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012417 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012418 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012419 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012420 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012421 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012422 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012423 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012424 , 字段: tags 中已添加数据: 第八单元\n",
|
|
"题号: 012425 , 字段: tags 中已添加数据: 第八单元\n",
|
|
"题号: 012426 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012427 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012428 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012429 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012430 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012431 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012432 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012433 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012434 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012435 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012436 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012437 , 字段: tags 中已添加数据: 第八单元\n",
|
|
"题号: 012438 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012439 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012440 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012441 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012442 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012443 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012443 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012444 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012445 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012446 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012447 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012447 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012448 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012449 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012450 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012450 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012451 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012452 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012453 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012454 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012455 , 字段: tags 中已添加数据: 暂无对应\n",
|
|
"题号: 012456 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012457 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012458 , 字段: tags 中已添加数据: 第八单元\n",
|
|
"题号: 012459 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012460 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012461 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012462 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012462 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012463 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012464 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012465 , 字段: tags 中已添加数据: 第八单元\n",
|
|
"题号: 012466 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012467 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012468 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012469 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012470 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012471 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012472 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012473 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012474 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012475 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012476 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012477 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012478 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 012479 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 012480 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 012481 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 012482 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012483 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 012484 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 012485 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 012486 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 030485 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030486 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030487 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030488 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030489 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030490 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030491 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030492 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030493 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 030501 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\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",
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" for record in datalist:\n",
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" id = re.findall(r\"^[\\d]{1,}\",record)[0]\n",
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" data = record[len(id):].strip()\n",
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" id = id.zfill(6)\n",
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" if not id in pro_dict:\n",
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" print(\"题号:\",id,\"不在数据库中.\")\n",
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" break\n",
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" \n",
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" #字符串类型字段添加数据\n",
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" elif field_type == str and data in pro_dict[id][field]:\n",
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" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已有该数据:\",data)\n",
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" elif field_type == str and not data in pro_dict[id][field] and not field == \"ans\" and not field == \"space\":\n",
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" origin_data = pro_dict[id][field]\n",
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" new_data = trim(origin_data + \"\\n\" + data)\n",
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" pro_dict[id][field] = new_data\n",
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" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已添加数据:\",data)\n",
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" elif field_type == str and not data in pro_dict[id][field] and field == \"ans\" or field == \"space\":\n",
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" pro_dict[id][field] = data\n",
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" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已修改数据:\",data)\n",
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" \n",
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" #数值类型字段添加数据\n",
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" elif (field_type == int or field_type == float) and abs(float(data) - pro_dict[id][field])<0.01:\n",
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" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已有该数据:\",FloatToInt(data))\n",
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" elif (field_type == int or field_type == float) and abs(float(data) - pro_dict[id][field])>=0.01:\n",
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|
" pro_dict[id][field] = FloatToInt(data)\n",
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|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已修改数据:\",FloatToInt(data))\n",
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" \n",
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" #列表类型字段添加数据\n",
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" elif field_type == list:\n",
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" cell_data_list = [d.strip() for d in data.split(\"\\n\")]\n",
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" for cell_data in cell_data_list:\n",
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" if cell_data in pro_dict[id][field]:\n",
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|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已有该数据:\",cell_data)\n",
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" elif not field == \"objs\":\n",
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|
" pro_dict[id][field].append(cell_data)\n",
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|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"中已添加数据:\",cell_data)\n",
|
|
" else:\n",
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" if not cell_data in obj_dict and not cell_data.upper() == \"KNONE\":\n",
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|
" print(\"题号:\",id,\", 字段:\",field,\"目标编号有误:\",cell_data)\n",
|
|
" else:\n",
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|
" 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",
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|
"\n",
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|
"with open(r\"../题库0.3/Problems.json\",\"w\",encoding = \"utf8\") as f:\n",
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|
" f.write(json.dumps(pro_dict,indent=4,ensure_ascii=False))"
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|
]
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|
},
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|
{
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|
"cell_type": "code",
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|
"execution_count": null,
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|
"metadata": {},
|
|
"outputs": [],
|
|
"source": []
|
|
}
|
|
],
|
|
"metadata": {
|
|
"kernelspec": {
|
|
"display_name": "Python 3.9.15 ('pythontest')",
|
|
"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": "3.9.15"
|
|
},
|
|
"orig_nbformat": 4,
|
|
"vscode": {
|
|
"interpreter": {
|
|
"hash": "91219a98e0e9be72efb992f647fe78b593124968b75db0b865552d6787c8db93"
|
|
}
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
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|
"nbformat_minor": 2
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|
}
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