第一次个人编程作业

软件工程 点我
作业要求 点我
作业目标 熟练使用Git,并且与GitHub搭配;PSP模型;熟悉测试工具


Github

链接:

https://github.com/MrEdge123/MrEdge123/tree/master/3118005414

目录结构:

module  		#模块
|-- gen_vec.py			        #生成词频向量
|-- simhash.py			        #simhash算法

unit_test		#单元测试
|-- gen_vec
    |-- test.py			        #测试代码
    |-- htmlcov
	|-- test_py.html	        #代码覆盖率
|-- simhash
    |-- test.py
    |-- htmlcov
        |-- test_py.html

performance		#性能测试
|-- time1.txt			        #修改前的时间
|-- time2.txt			        #修改后的时间
|-- memory.txt				#内存使用

main.py             		        #主程序
orig.txt     				#原论文
orig_0.8*.txt				#对比论文
requirements.txt			#依赖文件

PSP

PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时
(分钟)
实际耗时
(分钟)
Planning 计划 50 100
· Estimate · 估计这个任务需要多少时间 50 100
Development 开发 300 470
· Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 100 200
· Design Spec · 生成设计文档 30 50
· Design Review · 设计复审 20 20
· Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 20 20
· Design · 具体设计 30 30
· Coding · 具体编码 40 60
· Code Review · 代码复审 20 30
· Test · 测试 (自我测试,修改代码,提交修改) 40 60
Reporting 报告 80 120
· Test Repor · 测试报告 30 40
· Size Measurement · 计算工作量 20 30
· Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 30 50
· 合计 430 690

接口设计与实现

因为涉及中文的分词,所以使用了比较方便的结巴分词库。

设计思路

在这里插入图片描述

接口

gen_vec.py

包含2个函数:gen_vec()check()

1.函数原型:

  • check(str: word) -> bool : 检测word是否合法
  • gen_vec(list: words, dict: vec) -> none : 根据words, 生成词权值向量vec

2.函数check()
作用:检测word是否合法
原理:通过word中每一个字符的Unicode编码,把中文和数字保留下来

3.函数gen_vec()
作用:生成词权值向量vec
原理:通过字典的hash,建立词语和权值的映射。由于TF-IDF中的IDF比较难求,因此把词语的长度作为近似的权值。

simhash.py

包含3个函数:hash64()simhash()cmp_simhash()

1.函数原型:

  • hash64(str: word) -> num:得到64位word的hash值
  • simhash(dict: vec) -> num:通过向量vec生成simhash签名
  • cmp_simhash(num: simhash1, num: simhash2) -> num:对比两个simhash的海明距离

2.函数hash64()
作用:通过字符串word生成64位的hash值
原理:考虑到直接通过hash()函数,可能只会生成32位的hash值,因此对hash()的值进行平方,然后取模得到64位hash值。

3.函数simhash()
作用:把词权值向量转化为simhash签名
原理:simhash算法

4.函数cmp_simhash()
作用:对比两个simhash的海明距离,然后得到相似度
原理:相似度 = (64 - 海明距离) / 64,海明距离:把simhash值转化为64位二进制后,位置相同但值不同的位的个数。


接口性能改进:simhash

性能分析图(时间)

在这里插入图片描述
由上可知,最耗时的是结巴分词的时候,原因:分词时需要构建一个字典树,对于较长文本需要花费较多时间。所以我们可以看到,对抄袭文章进行分词时,速度大大减少。

第二耗时的模块,是生成simhash签名的时候。时间复杂度为:(O(64 * cnt)),其中(cnt)为vec中词语的个数。现在想办法改进这个模块使用的时间。

改进前代码

# 计算64位hash
def hash64(str) :
    return (hash(str) ** 2) % (2 ** 64) 

# 计算vec的simhash
def simhash(vec) :
    cnt = [0] * 64
    for key in vec :
        val = hash64(key)
        pos = 0
        while val > 0 :
            if val % 2 == 1 : cnt[pos] += vec[key]
            else : cnt[pos] -= vec[key]
            val = val / 2
            pos += 1
    
    pos = 0
    ans = 0
    while pos < 64 :
        ans = ans * 2
        if cnt[pos] > 0 : ans += 1
        pos += 1

    return ans

通过位运算符优化后:

改进后代码

# 计算64位hash
def hash64(str) :
    return (hash(str) ** 2) % (1 << 64) 

# 计算vec的simhash
def simhash(vec) :
    cnt = [0] * 64
    for key in vec :
        val = hash64(key)
        pos = 0
        while val > 0 :
            if val & 1 : cnt[pos] += vec[key]
            else : cnt[pos] -= vec[key]
            val = val >> 1
            pos += 1
    
    pos = 0
    ans = 0
    while pos < 64 :
        ans = ans << 1
        if cnt[pos] > 0 : ans += 1
        pos += 1

    return ans

对比图

改进前:
在这里插入图片描述
改进后:
在这里插入图片描述


模块单元测试:gen_vec

模块及测试代码

# 检查word是否合法
def check(word) :
    if len(word) == 0 : return False

    ok = True
    for ch in word :
        if ch >= 'u4e00' and ch <= 'u9fa5' : ok = True # 中文字符范围
        # elif ch >= 'a' and ch <= 'z' : ok = True
        # elif ch >= 'A' and ch <= 'Z' : ok = True
        elif ch >= '0' and ch <= '9' : ok = True
        else : return False

    return True

# 根据words, 生成词频向量vec
def gen_vec(words) :
    vec = {}
    for key in words :
        if check(key) : vec[key] = len(key)
    return vec

if __name__ == "__main__" :
    words = ["我", "", "
", "去", "跑步", "2", "w", "word", "HaHa"]
    vec = gen_vec(words)

    for key in vec :
        print(key + ":" + str(vec[key]))

测试数据及构造思路

测试数据:words = ["我", "", " ", "去", "跑步", "2", "w", "word", "HaHa"]

思路:由上代码可知,我们主要应该测试check()函数。check()函数返回True的条件:word的长度不为0,且其中的字符由中文(因为是中文论文查重)或者数字构成。所有有:
返回为True的数据:["我", "去", "跑步", "2"]
返回为False的数据:["", " ", "w", "word", "HaHa"]

代码覆盖率

在这里插入图片描述


异常处理:main.py

1.传入参数的数量不够
在这里插入图片描述
样例:
在这里插入图片描述

2.文件路径出错
样例
在这里插入图片描述


结果

orig_0.8_add.txt
在这里插入图片描述

orig_0.8_del.txt
在这里插入图片描述

orig_0.8_dis_1.txt
在这里插入图片描述

orig_0.8_dis_10.txt
在这里插入图片描述

orig_0.8_dis_15.txt
在这里插入图片描述


总结

这个项目的难点不在于算法,而在于对各种测试工具的使用。这次项目我学到了:

  • 用Git、Github和vscode对代码进行管理
  • python的使用(之前一直用C++写代码)
  • 性能分析工具:line_profile和memory_profiler的使用
  • 代码覆盖率:coverage的使用
原文地址:https://www.cnblogs.com/happy-MEdge/p/13726183.html