组队学习笔记Task3：论文代码统计

@DateWhale

“Stay hungry Stay young”

3.1 任务说明

• 任务主题：论文代码统计，统计所有论文出现代码的相关统计；
• 任务内容：使用正则表达式统计代码连接、页数和图表数据；
• 任务成果：学习正则表达式统计

正则表达式学习

普通字符：大写和小写字母、所有数字、所有标点符号和一些其他符号

字符	描述
[ABC]	匹配 […] 中的所有字符，例如 [aeiou] 匹配字符串 “google runoob taobao” 中所有的 e o u a 字母。
[^ABC]	匹配除了 […] 中字符的所有字符，例如 [^aeiou] 匹配字符串 “google runoob taobao” 中除了 e o u a 字母的所有字母。
[A-Z]	[A-Z] 表示一个区间，匹配所有大写字母，[a-z] 表示所有小写字母。
.	匹配除换行符（\n、\r）之外的任何单个字符，相等于 [^\n\r]。
[\s\S]	匹配所有。\s 是匹配所有空白符，包括换行，\S 非空白符，包括换行。
\w	匹配字母、数字、下划线。等价于 [A-Za-z0-9_]

特殊字符：有特殊含义的字符

特别字符	描述
( )	标记一个子表达式的开始和结束位置。子表达式可以获取供以后使用。要匹配这些字符，请使用 ( 和 )。
*	匹配前面的子表达式零次或多次。要匹配 * 字符，请使用 *。
+	匹配前面的子表达式一次或多次。要匹配 + 字符，请使用 +。
.	匹配除换行符 \n 之外的任何单字符。要匹配 . ，请使用 . 。
[	标记一个中括号表达式的开始。要匹配 [，请使用 [。
?	匹配前面的子表达式零次或一次，或指明一个非贪婪限定符。要匹配 ? 字符，请使用 ?。
\	将下一个字符标记为或特殊字符、或原义字符、或向后引用、或八进制转义符。例如， ‘n’ 匹配字符 ‘n’。’\n’ 匹配换行符。序列 ‘’ 匹配 “”，而 ‘(’ 则匹配 “(”。
^	匹配输入字符串的开始位置，除非在方括号表达式中使用，当该符号在方括号表达式中使用时，表示不接受该方括号表达式中的字符集合。要匹配 ^ 字符本身，请使用 ^。
{	标记限定符表达式的开始。要匹配 {，请使用 {。
|	指明两项之间的一个选择。要匹配 |，请使用 |。

限定符

字符	描述
*	匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo* 能匹配 “z” 以及 “zoo”。* 等价于{0,}。
+	匹配前面的子表达式一次或多次。例如，‘zo+’ 能匹配 “zo” 以及 “zoo”，但不能匹配 “z”。+ 等价于 {1,}。
?	匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“do(es)?” 可以匹配 “do” 、 “does” 中的 “does” 、 “doxy” 中的 “do” 。? 等价于 {0,1}。
{n}	n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如，‘o{2}’ 不能匹配 “Bob” 中的 ‘o’，但是能匹配 “food” 中的两个 o。
{n,}	n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如，‘o{2,}’ 不能匹配 “Bob” 中的 ‘o’，但能匹配 “foooood” 中的所有 o。‘o{1,}’ 等价于 ‘o+’。‘o{0,}’ 则等价于 ‘o*’。
{n,m}	m 和 n 均为非负整数，其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如，“o{1,3}” 将匹配 “fooooood” 中的前三个 o。‘o{0,1}’ 等价于 ‘o?’。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。

具体任务的代码实现

这里，我们需要读取comment字段，从中统计page和figure字数，首先，完成字段的读取，只需在以前的函数调用中传不同的参数即可

data=readFile(path,['abstract','categories', 'comments'],10000)#只能读取1万个，否则电脑跑不动- -

接着，利用正则表达式对pages进行抽取

re模块 findall方法详解:
函数定义： findall（pattern， string [,flags]）
函数描述：查找字符串中所有出现的正则表达式模式，并返回一个匹配列表

data['pages'] = data['comments'].apply(lambda x: re.findall('[1-9][0-9]* pages', str(x)))
data = data[data['pages'].apply(len) > 0]

# 由于匹配得到的是一个list，如['19 pages']，需要进行转换
data['pages'] = data['pages'].apply(lambda x: float(x[0].replace(' pages', '')))

#利用describe对数据型数据进行分析
data['pages'].describe().astype(int)

接着，对各个类别进行分析

# 选择主要类别
data['categories'] = data['categories'].apply(lambda x: x.split(' ')[0])
data['categories'] = data['categories'].apply(lambda x: x.split('.')[0])

# 每类论文的平均页数
plt.figure(figsize=(12, 6))
#每组的数值是平均值
data.groupby(['categories'])['pages'].mean().plot(kind='bar')

这里又学习了split函数的用法：
时间紧迫，直接上链接了

https://www.runoob.com/python/att-string-split.html

接下来按照分类统计论文页数，选取论文的第一个类别的主要类别：

在这里插入代码片# 选择主要类别
data['categories'] = data['categories'].apply(lambda x: x.split(' ')[0])
data['categories'] = data['categories'].apply(lambda x: x.split('.')[0])

# 每类论文的平均页数
plt.figure(figsize=(12, 6))
data.groupby(['categories'])['pages'].mean().plot(kind='bar')

绘图如下：

接下来对论文图表个数进行提取

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data['figures'] = data['comments'].apply(lambda x: re.findall('[1-9][0-9]* figures', str(x)))
data = data[data['figures'].apply(len) > 0]
data['figures'] = data['figures'].apply(lambda x: float(x[0].replace(' figures', '')))

然后再plot以下即可，这里就不写代码了
由于我这里只对前十万个数据进行分析，属于计算机科学领域的数据并不多，所以找到GitHub链接的也不多，这里就做这么多（其实是因这几天刚放假太懒）