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mathdeptv2/工具/批量添加题库字段数据.ipynb

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"题号: 031301 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一08班\t0.750\n",
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"题号: 031304 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一08班\t0.607\n",
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"题号: 031289 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一09班\t0.962\n",
"题号: 031290 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一09班\t0.577\n",
"题号: 031291 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一09班\t0.923\n",
"题号: 031292 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一09班\t0.846\n",
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"题号: 031304 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一09班\t0.632\n",
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"题号: 031306 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一09班\t0.703\n",
"题号: 031307 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一09班\t0.291\n",
"题号: 031308 , 字段: usages 中已添加数据: 20230303\t2025届高一09班\t0.271\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))"
]
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"cell_type": "code",
"execution_count": null,
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"outputs": [],
"source": []
}
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"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "mathdept",
"language": "python",
"name": "python3"
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"language_info": {
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"hash": "ff3c292c316ba85de6f1ad75f19c731e79d694e741b6f515ec18f14996fe48dc"
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