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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": 1,
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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: 014105 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
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"题号: 014107 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014109 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014111 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014112 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014117 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014118 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014120 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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|
"题号: 014122 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014133 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014134 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
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|
"题号: 014136 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014153 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014157 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 014164 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
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|
"题号: 014165 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
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"题号: 014166 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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|
"题号: 014167 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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"题号: 014168 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
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"题号: 014169 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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"题号: 014170 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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"题号: 014171 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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"题号: 014172 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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"题号: 014174 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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"题号: 014175 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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"题号: 014176 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
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"题号: 014177 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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"题号: 014178 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
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"题号: 014179 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014180 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
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"题号: 014181 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014182 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014183 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
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"题号: 014190 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
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|
"题号: 014191 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014192 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014193 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014194 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014199 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014203 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014204 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014205 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014206 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014207 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014208 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014217 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014221 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014226 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014227 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014231 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014245 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014246 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014249 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014255 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014259 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014260 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014262 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014262 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014263 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014265 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014266 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014269 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014270 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014273 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014283 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014285 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014286 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 014288 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014290 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 014330 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014331 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014339 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014346 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014348 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014349 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014352 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014354 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014359 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014360 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014364 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014366 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014367 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014369 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014373 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014377 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014380 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014381 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014382 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014383 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014386 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014388 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014392 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014393 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014394 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 014410 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014412 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014415 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014419 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014423 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014426 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014427 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014432 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014435 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014436 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014437 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014438 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014439 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014440 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014441 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014443 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014448 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014451 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014452 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014454 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014455 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 014464 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014478 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014483 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014503 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014505 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 014532 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 014533 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 014534 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 014538 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 014540 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 014546 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 031223 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 031227 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 031236 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 031266 , 字段: tags 中已添加数据: 第九单元\n",
|
|
"题号: 031282 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 031311 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 031312 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 031313 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 031314 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 031315 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 031316 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 031317 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 031317 , 字段: tags 中已添加数据: 第五单元\n",
|
|
"题号: 031318 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 031319 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 031320 , 字段: tags 中已添加数据: 第八单元\n",
|
|
"题号: 031321 , 字段: tags 中已添加数据: 第一单元\n",
|
|
"题号: 031321 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 031322 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 031323 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 031324 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\n",
|
|
"题号: 031325 , 字段: tags 中已添加数据: 第六单元\n",
|
|
"题号: 031326 , 字段: tags 中已添加数据: 第四单元\n",
|
|
"题号: 031327 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 031328 , 字段: tags 中已添加数据: 第九单元\n",
|
|
"题号: 031329 , 字段: tags 中已添加数据: 第三单元\n",
|
|
"题号: 031330 , 字段: tags 中已添加数据: 第七单元\n",
|
|
"题号: 031331 , 字段: tags 中已添加数据: 第二单元\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().strip()\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": "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,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
}
|