Datasets:
File size: 22,915 Bytes
4f3e1b4 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 |
import asyncio
import aiohttp
import csv
import os
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin, urlparse
import logging
from typing import List, Dict, Optional, Set
import time
# Настройка логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
class InfostartForumParser:
def __init__(self, csv_file: str = 'forum_dataset.csv', delay: float = 1.0):
self.csv_file = csv_file
self.delay = delay # Задержка между запросами
self.base_url = 'https://forum.infostart.ru/group2'
self.processed_urls: Set[str] = set()
# Создаем CSV файл с заголовками если его нет
self._init_csv()
# Загружаем уже обработанные URL из CSV
self._load_processed_urls()
def _init_csv(self):
"""Инициализация CSV файла с заголовками"""
if not os.path.exists(self.csv_file):
with open(self.csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.writer(file, quoting=csv.QUOTE_ALL) # Полное квотирование для сохранения пробелов
writer.writerow(['source', 'in_source_id', 'prompt', 'gold_standard_solution'])
def _load_processed_urls(self):
"""Загрузка уже обработанных URL из CSV"""
if os.path.exists(self.csv_file):
with open(self.csv_file, 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.DictReader(file)
for row in reader:
if row['in_source_id']:
self.processed_urls.add(row['in_source_id'])
logger.info(f"Загружено {len(self.processed_urls)} уже обработанных URL")
async def fetch_page(self, session: aiohttp.ClientSession, url: str) -> Optional[str]:
"""Получение содержимого страницы"""
try:
await asyncio.sleep(self.delay) # Задержка между запросами
async with session.get(url, timeout=30) as response:
if response.status == 200:
return await response.text()
else:
logger.warning(f"Ошибка {response.status} при загрузке {url}")
return None
except Exception as e:
logger.error(f"Ошибка при загрузке {url}: {e}")
return None
async def parse_topic_list_page(self, session: aiohttp.ClientSession, page_num: int) -> List[str]:
"""Парсинг страницы списка тем"""
url = f"{self.base_url}/?a=26694&PAGEN_1={page_num}"
logger.info(f"Парсинг страницы списка тем: {page_num}")
html = await self.fetch_page(session, url)
if not html:
return []
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
topic_urls = []
# Находим div.forum-topic-list
forum_topic_list = soup.find('div', class_='forum-topic-list')
if not forum_topic_list:
logger.warning(f"Не найден div.forum-topic-list на странице {page_num}")
return []
# Ищем все div.nff-font110
topic_divs = forum_topic_list.find_all('div', class_='nff-font110')
logger.info(f"Найдено {len(topic_divs)} тем на странице {page_num}")
for topic_div in topic_divs:
# Проверяем есть ли тег <a> с текстом "Dev"
dev_link = topic_div.find('a', string='Dev')
if dev_link:
# Ищем ссылку на тему (обычно первая ссылка в div)
topic_link = topic_div.find('a', href=re.compile(r'/forum\d+/topic\d+/'))
if topic_link:
topic_url = urljoin(self.base_url, topic_link['href'])
topic_urls.append(topic_url)
logger.info(f"Найдено {len(topic_urls)} тем с меткой Dev на странице {page_num}")
return topic_urls
def extract_topic_id(self, url: str) -> Optional[str]:
"""Извлечение ID темы из URL"""
match = re.search(r'/forum\d+/(topic\d+)/', url)
return match.group(1) if match else None
def extract_meta_identifier(self, soup: BeautifulSoup) -> Optional[str]:
"""Извлечение identifier из meta тега"""
meta_tag = soup.find('meta', attrs={'itemprop': 'identifier'})
return meta_tag.get('content') if meta_tag else None
def extract_first_message(self, soup: BeautifulSoup) -> Optional[str]:
"""Извлечение первого сообщения (вопроса)"""
# Ищем первый div с классом post-mesages
post_messages = soup.find('div', class_='post-mesages')
if not post_messages:
return None
# Ищем первое сообщение
first_message_div = post_messages.find('div', class_='m-tree-p')
if not first_message_div:
return None
# Извлекаем текст сообщения
message_text_div = first_message_div.find('div', class_='forum-message-text')
if not message_text_div:
return None
return self.clean_message_text(message_text_div)
def extract_solutions(self, soup: BeautifulSoup) -> List[str]:
"""Извлечение решений из секции 'Найденные решения'"""
solutions = []
# Ищем секцию "Найденные решения"
found_solutions_header = soup.find(text=re.compile(r'Найденные решения'))
if not found_solutions_header:
return solutions
# Находим следующий элемент после заголовка
solutions_section = found_solutions_header.find_parent().find_next_sibling()
if not solutions_section:
return solutions
# Ищем все сообщения в секции решений
solution_divs = solutions_section.find_all('div', class_='m-tree-p')
for solution_div in solution_divs:
message_text_div = solution_div.find('div', class_='forum-message-text')
if message_text_div:
solution_text = self.clean_message_text(message_text_div)
if solution_text:
# Очищаем от цифр в скобках в начале
solution_text = self.clean_solution_text(solution_text)
if solution_text: # Проверяем, что текст не пустой после очистки
solutions.append(solution_text)
return solutions
def clean_message_text(self, message_div) -> str:
"""Очистка и форматирование текста сообщения"""
# Создаем копию для работы, чтобы не изменять оригинал
message_copy = message_div.__copy__()
# Обрабатываем блоки кода
code_blocks = message_copy.find_all('div', class_='code')
for code_block in code_blocks:
pre_tag = code_block.find('pre')
if pre_tag:
# Извлекаем код с сохранением структуры HTML
code_text = self.extract_code_from_pre(pre_tag)
# Создаем новый элемент для замены
from bs4 import NavigableString
replacement_text = f"\n```1c\n{code_text}\n```\n"
code_block.replace_with(NavigableString(replacement_text))
# Заменяем <br> на переносы строк
for br in message_copy.find_all('br'):
br.replace_with('\n')
# Удаляем цитаты и другие служебные элементы
for quote in message_copy.find_all('div', class_='quote-wrap'):
quote.decompose()
# Удаляем служебные элементы
for element in message_copy.find_all(['script', 'style']):
element.decompose()
# Получаем чистый текст
text = message_copy.get_text()
# Очищаем от множественных переносов строк, но сохраняем одиночные
text = re.sub(r'\n\s*\n\s*\n+', '\n\n', text) # Множественные переносы -> двойной перенос
# НЕ удаляем пробелы в начале строк - это может быть отступ кода!
# Только очищаем trailing пробелы и нормализуем множественные пробелы
lines = text.split('\n')
cleaned_lines = []
for line in lines:
# Удаляем trailing пробелы, но сохраняем leading пробелы
line = line.rstrip()
# Нормализуем множественные пробелы только внутри строки (не в начале)
if line.lstrip(): # Если строка не пустая
leading_spaces = len(line) - len(line.lstrip())
content = line.lstrip()
# Нормализуем пробелы только в содержимом, не в отступах
content = re.sub(r'[ \t]+', ' ', content)
line = ' ' * leading_spaces + content
cleaned_lines.append(line)
text = '\n'.join(cleaned_lines).strip()
return text
def extract_code_from_pre(self, pre_tag) -> str:
"""Извлечение кода из тега <pre> с сохранением переносов строк"""
# Находим внутренний тег <pre>, если есть
inner_pre = pre_tag.find('pre')
if inner_pre:
pre_tag = inner_pre
# Создаем копию для обработки, чтобы не изменять оригинал
pre_copy = pre_tag.__copy__()
# Обрабатываем все элементы внутри pre
self.process_code_elements(pre_copy)
# Получаем текст с сохранением переносов
text = pre_copy.get_text()
# Очищаем код
return self.clean_1c_code(text)
def process_code_elements(self, element):
"""Рекурсивная обработка элементов кода для сохранения переносов строк"""
children_to_process = list(element.children) # Создаем копию списка детей
for child in children_to_process:
if hasattr(child, 'name') and child.name:
if child.name == 'font':
# Заменяем теги font на их содержимое
child.replace_with(child.get_text())
elif child.name == 'br':
# Заменяем <br> на перенос строки
child.replace_with('\n')
else:
# Рекурсивно обрабатываем дочерние элементы
self.process_code_elements(child)
def clean_1c_code(self, code_text: str) -> str:
"""Очистка кода 1С от лишних символов с сохранением отступов"""
if not code_text:
return ""
# Заменяем HTML entities и исправляем кавычки
code_text = code_text.replace('"', '"')
code_text = code_text.replace('<', '<')
code_text = code_text.replace('>', '>')
code_text = code_text.replace('&', '&')
# Исправляем двойные кавычки в 1С коде
code_text = code_text.replace('""', '"')
# ИСПРАВЛЕНИЕ: Нормализуем переносы строк ПЕРЕД разбивкой
# Заменяем \r\n и \r на \n
code_text = code_text.replace('\r\n', '\n')
code_text = code_text.replace('\r', '\n')
lines = []
for line in code_text.split('\n'):
# Удаляем только trailing пробелы, но сохраняем отступы в начале
line = line.rstrip()
lines.append(line)
# Удаляем лишние пустые строки в начале и в конце
while lines and not lines[0].strip():
lines.pop(0)
while lines and not lines[-1].strip():
lines.pop()
# Обрабатываем отступы - добавляем стандартный отступ в 4 пробела для всех строк кода
if lines:
normalized_lines = []
for line in lines:
if line.strip(): # Не пустая строка
# Добавляем стандартный отступ в 4 пробела
normalized_lines.append(' ' + line.lstrip())
else: # Пустая строка
normalized_lines.append('')
lines = normalized_lines
return '\n'.join(lines)
def clean_solution_text(self, text: str) -> str:
"""Очистка текста решения от цифр в скобках в начале"""
if not text:
return text
# Удаляем цифры в скобках в начале строки
text = re.sub(r'^\(\d+\)\s*', '', text.strip())
return text
async def parse_topic(self, session: aiohttp.ClientSession, topic_url: str) -> Optional[List[Dict]]:
"""Парсинг отдельной темы форума"""
topic_id = self.extract_topic_id(topic_url)
if not topic_id:
logger.debug(f"Невалидный URL: {topic_url}")
return None
logger.info(f"Парсинг темы: {topic_url}")
html = await self.fetch_page(session, topic_url)
if not html:
return None
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# Извлекаем метаданные
meta_id = self.extract_meta_identifier(soup)
if not meta_id:
logger.warning(f"Не найден meta identifier для {topic_url}")
return None
# Проверяем, не обработана ли уже эта тема
if meta_id in self.processed_urls:
logger.debug(f"Тема {meta_id} уже обработана")
return None
# Извлекаем первое сообщение (вопрос)
question = self.extract_first_message(soup)
if not question:
logger.warning(f"Не найден вопрос для {topic_url}")
return None
# Извлекаем решения
solutions = self.extract_solutions(soup)
# Создаем записи для каждого решения
results = []
if solutions:
for solution in solutions:
result = {
'source': 'forum_infostart',
'in_source_id': meta_id,
'prompt': question,
'gold_standard_solution': solution
}
results.append(result)
else:
# Если нет решений, все равно сохраняем вопрос
result = {
'source': 'forum_infostart',
'in_source_id': meta_id,
'prompt': question,
'gold_standard_solution': ''
}
results.append(result)
self.processed_urls.add(meta_id)
return results
async def process_topics_batch(self, session: aiohttp.ClientSession, topic_urls: List[str]) -> List[Dict]:
"""Обработка пакета тем с использованием корутин"""
tasks = [self.parse_topic(session, url) for url in topic_urls]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
valid_results = []
for result in results:
if isinstance(result, list):
valid_results.extend(result)
elif isinstance(result, dict):
valid_results.append(result)
elif isinstance(result, Exception):
logger.error(f"Ошибка при обработке темы: {result}")
return valid_results
def escape_for_csv(self, text: str) -> str:
"""Экранирование специальных символов для CSV"""
if not text:
return text
# Экранируем специальные символы для корректного сохранения в CSV
text = text.replace('\\', '\\\\') # Экранируем слеши
text = text.replace('\r\n', '\n') # Windows переносы -> Unix переносы
text = text.replace('\r', '\n') # Mac переносы -> Unix переносы
text = text.replace('\n', '\\n') # Реальные переносы -> литеральные \n
text = text.replace('\t', '\\t') # Табуляции -> литеральные \t
return text
def save_to_csv(self, data: List[Dict]):
"""Сохранение данных в CSV файл"""
if not data:
return
with open(self.csv_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file:
writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['source', 'in_source_id', 'prompt', 'gold_standard_solution'],
quoting=csv.QUOTE_ALL) # Полное квотирование для сохранения пробелов
for row in data:
# Экранируем специальные символы в текстовых полях
escaped_row = {}
for key, value in row.items():
if isinstance(value, str):
escaped_row[key] = self.escape_for_csv(value)
else:
escaped_row[key] = value
writer.writerow(escaped_row)
logger.info(f"Сохранено {len(data)} записей в {self.csv_file}")
async def parse_all_pages(self, start_page: int = 1, end_page: int = 2100, batch_size: int = 10):
"""Парсинг всех страниц форума"""
connector = aiohttp.TCPConnector(limit=20, limit_per_host=10)
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=60)
async with aiohttp.ClientSession(
connector=connector,
timeout=timeout,
headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}
) as session:
for page_num in range(start_page, end_page + 1):
try:
logger.info(f"Обработка страницы {page_num} из {end_page}")
# Получаем список тем со страницы
topic_urls = await self.parse_topic_list_page(session, page_num)
if not topic_urls:
logger.info(f"Нет тем для обработки на странице {page_num}")
continue
# Фильтруем уже обработанные темы
new_topic_urls = []
for url in topic_urls:
topic_id = self.extract_topic_id(url)
if topic_id and topic_id not in self.processed_urls:
new_topic_urls.append(url)
logger.info(f"Новых тем для обработки: {len(new_topic_urls)}")
if not new_topic_urls:
continue
# Обрабатываем темы пакетами
for i in range(0, len(new_topic_urls), batch_size):
batch = new_topic_urls[i:i + batch_size]
logger.info(f"Обработка пакета {i//batch_size + 1}, тем в пакете: {len(batch)}")
# Парсим пакет тем
batch_results = await self.process_topics_batch(session, batch)
# Сохраняем результаты
if batch_results:
self.save_to_csv(batch_results)
# Небольшая пауза между пакетами
await asyncio.sleep(2)
logger.info(f"Страница {page_num} обработана")
except Exception as e:
logger.error(f"Ошибка при обработке страницы {page_num}: {e}")
continue
async def main():
"""Основная функция"""
parser = InfostartForumParser(csv_file='forum_dataset.csv', delay=1.0)
try:
await parser.parse_all_pages(start_page=1, end_page=2100, batch_size=5)
logger.info("Парсинг завершен")
except KeyboardInterrupt:
logger.info("Парсинг прерван пользователем")
except Exception as e:
logger.error(f"Критическая ошибка: {e}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main()) |