软工实践作业五-结对作业二

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程晓宏

李翔

github

具体分工如下：

• 晓宏：爬取论文信息，爬虫实现的代码，程序测试环节，附加功能
• 李翔：命令行自定义参数，加权统计，词组统计，词频统计的功能代码

PSP表格

PSP	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	30	15
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	720	800
Development	开发	500	720
· Analysis	· 需求分析 (包括学习新技术)	150	90
· Design Spec	· 生成设计文档	30	45
· Design Review	· 设计复审	30	15
· Coding Standard	· 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范)	30	15
· Design	· 具体设计	50	60
· Coding	· 具体编码	300	450
· Code Review	· 代码复审	30	30
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	30	30
Reporting	报告	60	30
· Test Repor	· 测试报告	30	15
· Size Measurement	· 计算工作量	10	10
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结, 并提出过程改进计划	30	15

|       | 	合计  |1310 |1170

---

解题思路描述和设计实现说明

爬虫使用

• 最开始使用的爬虫工具是八爪鱼，简单上手快。但是爬的好慢，而且结果是导入到Excel文件中。还要对Excel文件进行处理，最终经过漫长的手动排版（吐血），完成了论文爬取。
• 八爪鱼爬取论文截图
  
• 到学校之后，经过舍友的点拨，在他们推荐下了解使用Java用jsoup包进行爬取，在学习jsoup以及HTML知识之后，参考网络上的爬虫代码，编写了Java爬取论文代码：
• Java爬虫代码

package cpvrpaper;

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;

public class CpvrPaper {

	public static void getContent(String URL)
	{
		try 
		{
			File file = new File("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\课程\\软件工程\\result1.txt");
			BufferedWriter bi = new BufferedWriter(new FileWriter(file));
			Document document1 = Jsoup.connect(URL)
					.maxBodySize(0)
					.timeout(600000)
					.get();
			Elements element3 = document1.select("[class=ptitle]");
			Elements hrefs = element3.select("a[href]");
			long count = 0;
			for(Element element6:hrefs)
			{
				String url = element6.absUrl("href");
				Document document2 = Jsoup.connect(url)
						.maxBodySize(0)
						.timeout(600000)
						.get();
				Elements elements1 = document2.select("[id=papertitle]");
				String title = elements1.text();
				bi.write(count+"\r\n");
				bi.write("Title: "+title+"\r\n");
				Elements elements2 = document2.select("[id=abstract]");
				String abstract1 = elements2.text();
				bi.write("Abstract: "+abstract1+"\r\n"+"\r\n"+"\r\n");
				count++;
			}
			bi.close();
		}catch(Exception e)
		{
			e.printStackTrace();
		}
	}
	public static void main(String[] args) throws IOException
	{
		String url = "http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py";
		getContent(url);
	}
}

代码组织和内部实现设计

类设计和程序框架如图

算法关键及流程图

最主要的三个函数

• count1()——字符数和行数统计
  大致思路和作业一相同，略微做一些调整

• count2()——带权值的词频统计
  增加了权值判断部分，标记sg用来标记当前单词所属哪一度分

• count3()——词组频率统计
  思路：逐行读取，将每个单词分开存储到字符串数组中，然后按照所需长度将其取出，合并成词组，再进行统计。
  

附加题设计与展示

• 在改进了Java代码之后，增加了对作者和PDF下载链接的爬取，结果展示如下，详见GitHub result2.txt

• 为了直观的看到CVPR论文热点词汇，利用Python生成了热点词汇词云,结果展示如下

• 代码如下：

import wordcloud
from scipy.misc import imread
f = open("test.txt","r",encoding="utf-8")
mask = imread("D:\PCcode\羊.jpg")
t = f.read()
f.close()
w = wordcloud.WordCloud(width = 1000, height = 700 , background_color= "white",stopwords={"based","human","using","well","given","ale",\
   "work","loss","the","for","in","of","with","by","in","and","to","on","are","from","as","is","which","we","that","this","two","it","one","can",\
    "both","an","these","be","all","or","over","make" ,"such","while","use","also" },mask= mask)
w.generate(t)

w.to_file("cvprwordcloud5.png")

关键代码解释

• 自定义参数部分代码：通过赋值，形成类似开关的功能，将参数传入函数，调用需要的功能。

	for (i = 0; i < nt; i++)
	{
		if ((**(argv + i)) == '-')
		{
			switch (*(*(argv + i) + 1))
			{
			case 'i':
				in.open(argv[i + 1]);
				break;
			case 'o':
				out.open(argv[i + 1]);
				break;
			case 'w': 
				if (argv[i + 1] == "1")
					weight = 1;
				else
					weight = 0;
				break;
			case 'n':  
				sscanf_s(argv[i + 1], "%d", &topn);
				break;
			case 'm':  
				sscanf_s(argv[i + 1], "%d", &cpw);
				break;
			}
		}
	}

• 权重判断部分：设置sg,当读到Title时为1，说明这时读到的单词都是属于Title中的，当读到Abstract时为2，说明这以后读到的单词都是摘要里的。

if (stemp == "Title")
{
	sg = 1;
}
if (stemp == "Abstract")
{
	sg = 2;
}

// 只展示出部分代码
if (sg == 1)
{
	My.insert(unordered_map<string, int>::value_type(stemp, 10));
}
if (sg == 2)
{
	My.insert(unordered_map<string, int>::value_type(stemp, 1));
}

• 自定义词组长度统计：这一部分因为没有想到更好的办法了就只能暴力了。思路是逐行读取文本，将每个单词分开存储到字符串数组中，然后按照自定义词组长度将其取出，合并成词组，再进行统计。

while (ss >> stemp)
{
    strarr[strnum] = stemp;//将每一行的单词逐个存入字符串数组中
	strnum++;
}
for (int i = 0; i < strnum - cpw + 1; i++) //遍历strarr,每cpw个单词合并
{
	cpwtp = "";
	for (int j = 0; j < cpw; j++)
	{
		cpwtp += strarr[i + j];
		if (j != cpw - 1)
			cpwtp += ' ';
	}
	unordered_map<string, int>::iterator it = My3.find(cpwtp);
	if (it == My3.end())
	{
		My3.insert(unordered_map<string, int>::value_type(cpwtp, 1));
	}
	else
	{
		My3[cpwtp]++;
	}
	for (int z = 0; z < 10000; z++)
		strarr[z].clear();//清空
}

性能分析和改进

改进思路

• 在整个文本处理过程，最消费时间的就是单词或数组的存入和查询了。对于这一点，采用unordered_map容器进行存储。虽然空间复杂度大，但是时间复杂度低，当对大文本进行处理时，能节省更多的时间
• 对于词组统计方面，因为才用了二重循环，如果一次读入的单词量太多的话也会消耗大量的时间。这一点就有待改进了。

展示性能分析图和程序中消耗最大的函数

有权重统计时，排序功能函数占了最主要的性能

在进行词组统计时，毫无疑问词组的划分和统计占用了绝对的资源

单元测试

• 在单元测试时，没有在代码编程时就介入编写单元测试用例，导致了函数与单元测试的分离，单元测试编写时有一定困难。
• 编写了十个用例，分别测试了- w参数权重测试，- n 参数 自定义输出测试，- m 词组测试，字数测试，词数测试，行数测试，空白文档测试
• 部分代码：

TEST_CLASS(UnitTest1)
	{
	public:

		TEST_METHOD(LineCounttest1)
		{
			char f[] = "C://Users//Administrator//source//repos//wordcount//Debug//input.txt";
			ifstream in;
			in.open(f);
			WordCount wfc;
			wfc.count1(in);
			Assert::IsTrue(wfc.numLines == 12);
		}

		TEST_METHOD(CharCounttest1)
		{
			char f[] = "C://Users//Administrator//source//repos//wordcount//Debug//input.txt";
			ifstream in;
			in.open(f);
			WordCount wfc;
			wfc.count1(in);
			Assert::IsTrue(wfc.numChar == 2977);
		}

		TEST_METHOD(WordCounttest1)
		{
			char f[] = "C://Users//Administrator//source//repos//wordcount//Debug//input.txt";
			ifstream in;
			int w = 0;
			in.open(f);
			WordCount wfc;
			wfc.count1(in);
			Assert::IsTrue(wfc.numWords == 281);
		}

• 截图
  

GitHub的代签入记录

遇到的代码模块异常或结对困难及解决办法

问题描述

因为我是主要负责打所有的功能代码的，对于代码上的bug只能慢慢排查。因为思路比较明确，所以没有碰到那种一卡就没法解决的问题。且使用的函数基本上之前都有用过，所以没出现什么大问题。但是要重新写函数和类的接口，因为之前写的不满足要求，所以做了个大调整。但是在性能分析测试上，因为采用命令行测试，每次测试就出现异常处理的“argv=1”，最后是把功能模块拎出来测试解决的。结对配合上可以说是非常愉快了！互相按时按量完成任务，真的是贼靠谱了。

尝试和结果

尝试方面我这里本来想对词组划分统计进行优化的，结果也没找到好的方法。词频排序还是采用unordered_map容器，时间复杂度低。尝试的话晓宏那边爬虫需要学习的蛮多的。

收获

因为我是主要负责编所有的功能代码，并负责改产生的bug的，所以压力还是有一丢丢的的。权重和自定义参数还比较容易实现，但是词组统计真的费劲脑汁，查了很多资料也没找到有相似问题的解决方法，最后只能硬着头皮，采用最直接但是有效的办法，最后运行成功。程序的功能越多，越需要清晰的思路，越发觉得思维导图的必要。

评价队友

晓宏真的是很靠谱了，默默完成了工作，做事很认真，遇到问题会及时反馈不拖延进度。我们的分工分为两部分，尽量不让之间有重合的部分。我把写好的代码经过简单测试后交给晓宏，由他进行接下来的测试和分析。我觉得我们的配合还是很友好的，没有人偷懒，都尽力把这个项目做好。需改进的地方尚未发现。

学习进度条

第N周	新增代码（行）	累计代码（行）	本周学习耗时(小时)	累计学习耗时（小时）	重要成长
1	200	200	5	5	巩固C++，了解单元测试和异常分析
2	100	300	5	10	学习主函数参数，文件流读取
3	0	300	3	13	学习《构建之法》和原型设计，process on制图
4	0	300	3	16	深入学习命令行测试，学习数据结构
5	350	650	10	26	改bug技能up，深入了解C++和调试技术