第一次个人编程作业

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这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/gdgy/Class56-Grade2024-CS/homework/15693
这个作业的目标	完成一个论文查重程序

我的作业链接：https://github.com/mangnolia913/magnoliia913/tree/main/3224004191

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一、PSP 表格（预估用时）

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）
Planning	计划	30
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	30
Development	开发	260
· Analysis	· 需求分析（包括学习新技术）	40
· Design Spec	· 生成设计文档	20
· Design Review	· 设计复审	15
· Coding Standard	· 代码规范	10
· Design	· 具体设计	30
· Coding	· 具体编码	80
· Code Review	· 代码复审	25
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	40
Reporting	报告	60
· Test Report	· 测试报告	20
· Size Measurement	· 计算工作量	10
· Postmortem & Process Improvement Plan	· 事后总结，并提出过程改进计划	30
	· 合计	350

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二、计算模块接口的设计与实现过程

2.1 算法选型

综合考虑算法的时间复杂度、实现难度以及对中文文本的适应性，本系统最终选择字符 2-gram + Jaccard 相似度作为论文查重的核心算法。相比编辑距离和 LCS，字符 n-gram 的计算效率更高，能够避免长文本处理时的时间和内存开销；相比词频余弦相似度，不需要依赖中文分词库，降低了系统实现的复杂度；相比 SimHash，Jaccard 相似度能够更直观、准确地反映两段文本的局部字符重合程度。在 n-gram 的选择上，最终采用 2-gram，既能够保留一定的字符上下文信息，又不会像 3-gram 那样导致短文本之间的特征交集过少，因此在计算效率和相似度准确性之间取得了较好的平衡。

2.2 核心公式

Jaccard(A, B) = |A ∩ B| / |A ∪ B|

其中 A、B 分别为原文和抄袭版文本的 2-gram 集合。

示例：

原文：  今天是星期天
2-gram：{今天, 天是, 是星, 星期, 期天}

抄袭版：今天是周天
2-gram：{今天, 天是, 是周, 周天}

交集 = {今天, 天是} = 2
并集 = {今天, 天是, 是星, 星期, 期天, 是周, 周天} = 7
相似度 = 2 / 7 ≈ 0.29

2.3 代码组织

3224004191/
├── main.py                 # 命令行入口
├── similarity.py           # 核心算法
├── requirements.txt
├── tests/
│   ├── test_similarity.py  # 核心算法单元测试
│   ├── test_main.py        # 命令行端到端测试
│   └── data/               # 测试样例
└── docs/                   # PSP、性能分析、覆盖率截图

模块职责：

文件	职责	对外接口
similarity.py	预处理、n-gram、Jaccard、文件读写	read_text, write_answer, preprocess, get_ngrams, similarity
main.py	解析命令行参数、调用核心、异常兜底	main()
tests/	单元测试与端到端测试	pytest 用例

模块关系图：

main.py
  ├── read_text(orig_path)
  ├── read_text(copy_path)
  ├── similarity(orig_text, copy_text)
  │     ├── preprocess(text)
  │     └── get_ngrams(text, ngram_size=2)
  └── write_answer(ans_path, score)

2.4 关键函数说明

• preprocess(text)：用预编译正则 [^\w] 去除标点、空白、换行，保留中文、字母、数字
• get_ngrams(text, ngram_size=2)：用 zip 滑窗切分字符 n-gram，返回集合
• similarity(text1, text2)：分别计算两个集合，返回 Jaccard 相似度
• read_text(path) / write_answer(path, score)：文件读写，保留两位小数

2.5 算法独到之处

1. 无第三方依赖：核心算法只用标准库 re、sys
2. 中文友好：按字符切分，无需分词库
3. O(n) 时间、O(n) 空间：远低于 5 秒 / 2048MB 限制
4. 边界处理完善：两篇空返回 1.00，一篇空返回 0.00
5. 对插入噪声鲁棒：逐字插入干扰只会破坏部分 2-gram

2.6 真实样例结果

用老师提供的样例测试：

样例	干扰方式	相似度
orig_0.8_dis_1.txt	1% 字符扰乱	0.8478
orig_0.8_del.txt	删除字符	0.6073
orig_0.8_dis_10.txt	10% 字符扰乱	0.5771
orig_0.8_add.txt	逐字插入	0.5137
orig_0.8_dis_15.txt	15% 字符扰乱	0.3521

干扰越多，相似度越低，算法区分度良好。

说明：文件名中的 0.8 表示保留了约 80% 的原始字符，但逐字插入干扰会破坏 2-gram 的相邻关系，导致大量特征断裂，所以输出值低于 0.8。这正说明算法对“逐字插入”这种抄袭方式敏感。

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三、计算模块接口部分的性能改进

3.1 性能分析工具说明

本作业使用 Python 实现，采用 Python 官方性能分析工具 cProfile 替代，能定位耗时最长的函数、统计调用次数、生成可视化报告。

3.2 性能分析图

3.3 消耗最大的函数

从 cProfile 输出可见：

• _io.open（文件 IO）耗时 0.026s，属于不可避免的系统开销
• get_ngrams（算法核心）耗时 0.005s，属于算法瓶颈

3.4 改进思路与效果

原实现（切片推导）：

return {text[i:i + ngram_size] for i in range(len(text) - ngram_size + 1)}

优化实现（zip 滑窗）：

return {''.join(t) for t in zip(*(text[i:] for i in range(ngram_size)))}

优化原理：原写法每次切片都创建一个新字符串；新写法用 zip 并行迭代 n 个子串，只在最后拼一次，减少中间对象。

对比测试（50 倍数据，约 50 万字符）：

版本	耗时	相似度
优化前（切片推导）	0.264 秒	0.5138
优化后（zip 滑窗）	0.255 秒	0.5138
提升	约 3.4%	—

结论：当前算法在 50 万字符下耗时 0.26 秒，远低于 5 秒上限。优化收益有限，说明瓶颈主要在集合去重与正则替换，而非 n-gram 提取。

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四、计算模块部分单元测试展示

4.1 测试函数与思路

单元测试位于 tests/test_similarity.py，共 17 个用例，覆盖三类场景：

正常路径（6 个）：

• 完全相同文本 → 1.00
• 完全无关文本 → < 0.1
• 少量增删改 → > 0.3
• 仅标点不同 → > 0.9
• 仅空白不同 → > 0.9
• 英文大小写敏感 → 0 < score < 1

边界路径（5 个）：

• 原文为空 → 0.00
• 抄袭版为空 → 0.00
• 两篇都为空 → 1.00
• 文本长度小于 ngram_size → 空集合
• 预处理去除标点 → 验证清洗结果

异常路径（3 个）：

• 文件不存在 → 抛 FileNotFoundError
• 写答案保留两位小数 → 0.856 → "0.86"
• 四舍五入 → 0.854 → "0.85"

真实数据集成测试（3 个）：

• orig vs orig_0.8_add → 0.3 < score < 0.9
• orig vs orig_0.8_dis_1 → > 0.7
• orig vs orig_0.8_dis_15 → < 0.6

4.2 部分测试代码

def test_identical_text_returns_one():
    """完全相同的文本，相似度应为 1.00"""
    assert similarity("今天是星期天，天气晴", "今天是星期天，天气晴") == pytest.approx(1.0)


def test_small_modification():
    """少量增删改，相似度应大于 0.3（短文本 2-gram 敏感，阈值放宽）"""
    score = similarity(
        "今天是星期天，天气晴，今天晚上我要去看电影。",
        "今天是周天，天气晴朗，我晚上要去看电影。"
    )
    assert score > 0.3


def test_empty_original():
    """原文为空，相似度应为 0"""
    assert similarity("", "今天天气晴") == 0.0


def test_both_empty():
    """两篇都为空，视为完全一致"""
    assert similarity("", "") == 1.0


def test_read_text_file_not_found():
    """读取不存在的文件应抛 FileNotFoundError"""
    with pytest.raises(FileNotFoundError):
        read_text("not_exist_file_xyz.txt")

命令行端到端测试位于 tests/test_main.py，共 5 个用例，通过 subprocess 调用 main.py：

def test_cli_normal(tmp_path):
    """正常调用：应生成两位小数的答案文件"""
    orig = tmp_path / "orig.txt"
    copy = tmp_path / "copy.txt"
    ans = tmp_path / "ans.txt"
    orig.write_text("今天是星期天，天气晴。", encoding="utf-8")
    copy.write_text("今天是周天，天气晴朗。", encoding="utf-8")

    ret = subprocess.run(
        [sys.executable, str(MAIN), str(orig), str(copy), str(ans)],
        capture_output=True, text=True
    )
    assert ret.returncode == 0
    assert re.fullmatch(r"\d+\.\d{2}", ans.read_text(encoding="utf-8"))

4.3 测试运行结果

22 个用例全部通过。

4.4 覆盖率截图

报告显示核心模块 similarity.py 的语句覆盖率达到 100%，即该模块的每一行可执行代码都在测试中被执行到，无遗漏分支；配合 22 个测试用例全部通过，说明算法逻辑、边界情况和异常处理都得到了充分验证。main.py 未出现在覆盖率报告中，是因为它通过 subprocess 被调用，coverage 默认不跟踪子进程，但其功能已由 5 个命令行端到端测试完整覆盖。总体而言，覆盖率截图客观证明了测试用例设计完整、代码质量可靠。

五、计算模块部分异常处理说明

异常	设计目标	测试样例	错误场景
FileNotFoundError	文件不存在时给出明确错误提示，返回非 0 退出码	test_read_text_file_not_found	用户输入的文件路径不存在
UnicodeDecodeError	文件编码不匹配时提示	test_cli_file_not_found	读取非 UTF-8 编码文件
参数数量错误	参数不足 3 个时打印用法，返回非 0 退出码	test_cli_missing_args	用户少传文件路径
空文本	避免除零错误，返回 0.00 或 1.00	test_empty_original / test_both_empty	原文或抄袭版为空文件
输出路径不可写	提示答案文件路径错误	test_write_answer_two_decimal	答案目录无写权限
兜底异常	捕获所有未知异常，保证程序不崩溃	test_cli_file_not_found	任何预料外的异常

异常处理代码示例（main.py）：

try:
    orig_text = read_text(orig_path)
    copy_text = read_text(copy_path)
    score = similarity(orig_text, copy_text)
    write_answer(ans_path, score)
    print(f"Similarity: {score:.2f}")
    return 0
except FileNotFoundError as exc:
    print(f"Error: file not found - {exc}", file=sys.stderr)
    return 1
except UnicodeDecodeError as exc:
    print(f"Error: encoding failed - {exc}", file=sys.stderr)
    return 1
except Exception as exc:  # pylint: disable=broad-exception-caught
    # 兜底捕获：保证任何异常都返回非 0 退出码，避免程序崩溃
    print(f"Error: {exc}", file=sys.stderr)
    return 1

异常测试样例：

def test_cli_missing_args():
    """参数不足：应返回非 0 退出码并提示 Usage"""
    ret = subprocess.run(
        [sys.executable, str(MAIN)],
        capture_output=True, text=True
    )
    assert ret.returncode != 0
    assert "Usage" in ret.stdout or "Usage" in ret.stderr


def test_cli_file_not_found(tmp_path):
    """文件不存在：应返回非 0 退出码并提示错误"""
    ans = tmp_path / "ans.txt"
    ret = subprocess.run(
        [sys.executable, str(MAIN), "no_such.txt", "no_such2.txt", str(ans)],
        capture_output=True, text=True
    )
    assert ret.returncode != 0
    assert "not found" in ret.stderr.lower() or "error" in ret.stderr.lower()

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六、代码质量分析

使用 pylint 对 similarity.py 和 main.py 进行代码质量分析。

初始评分：7.55/10，存在 12 条警告：

• C0304 文件末尾缺换行
• C0103 变量名 f、n、s1、s2、e 不符合 snake_case
• W0718 兜底捕获过宽的 Exception

修复措施：

警告	修复方式
C0304 Final newline missing	文件末尾补空行
C0103 变量名 f	改为 file_reader / file_writer
C0103 参数名 n	改为 ngram_size
C0103 变量名 s1 / s2	改为 ngrams1 / ngrams2
C0103 变量名 e	改为 exc
W0718 兜底捕获	加注释说明设计意图，配 # pylint: disable

修复后评分：10.00/10，无任何警告。
如图所示：

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七、PSP 表格（实际用时）

PSP2.1	Personal Software Process Stages	预估耗时（分钟）	实际耗时（分钟）
Planning	计划	30	25
· Estimate	· 估计这个任务需要多少时间	30	25
Development	开发	260	300
· Analysis	· 需求分析（包括学习新技术）	40	35
· Design Spec	· 生成设计文档	20	20
· Design Review	· 设计复审	15	15
· Coding Standard	· 代码规范	10	10
· Design	· 具体设计	30	40
· Coding	· 具体编码	80	110
· Code Review	· 代码复审	25	30
· Test	· 测试（自我测试，修改代码，提交修改）	40	40
Reporting	报告	60	65
· Test Report	· 测试报告	20	25
· 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	30
	· 合计	350	390