数据

数据预处理

df = pd.read_csv(file_path, encoding='ANSI')
csv的编码方式一定要用 ANSI。要不然会出现各种报错

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取CSV文件
file_path = 'book_douban.csv'
df = pd.read_csv(file_path, encoding='ANSI')


# 定义一个函数来提取年份
def extract_year(publish_date):
    publish_date= str(publish_date).strip()
    try:
        # 尝试不同的日期格式
        for fmt in ('%Y/%m', '%Y/%m/%d', '%Y年%m月', '%Y'):
            try:
                return int(datetime.strptime(publish_date, fmt).year)
            except ValueError:
                pass
    except TypeError:
        return None


# 应用函数提取年份
df['出版时间'] = df['出版时间'].apply(extract_year)

# 清洗数据，删除评分空值
df = df[df['评分'] != 0]
df = df[df['书名'] != '不存在未出版的错误条目']
df = df[df['书名'] != '点击上传封面图片']

# 左右两边去除空格
for column in df.columns:
    if column == "书名" or column == "出版社" or column == "作者":
        df[column] = df[column].str.strip()

# 去除重复行。除了第一列id不一样，其他均一样 (806和807行)
# df = df.drop_duplicates(keep=False)
df = df.drop_duplicates(subset=df.columns[1:], keep='first')

# 将清洗后的数据写入新的CSV文件
output_file_path = 'cleaned_books.csv'
df.to_csv(output_file_path, index=False, encoding='ANSI')

print(f"数据清洗完成,并写入新文件：{output_file_path}")

布隆过滤器

由于相同的书籍可能出于多个出版社，为避免书籍评分重复导入，实现BF过滤器，每当有一部书籍被存储后将其加入BF过滤器，并能够使用BF过滤器查询上述书籍是否已经被存储。

import hashlib
import math
import mmh3  # 使用 mmh3 库作为哈希函数
import random

class SimpleBloomFilter:
    def __init__(self, items_count, fp_prob):
        # 计算所需的位数组的大小和哈希函数的数量
        self.size = self.get_size(items_count, fp_prob)
        self.hash_count = self.get_hash_count(self.size, items_count)
        self.bit_array = [0] * self.size

    def add(self, item):
        # 添加元素到布隆过滤器
        digests = []
        for i in range(self.hash_count):
            # 使用不同的种子生成不同的哈希值
            digest = mmh3.hash(item, i) % self.size
            digests.append(digest)
            self.bit_array[digest] = 1

    def check(self, item):
        # 检查元素是否可能存在于布隆过滤器
        for i in range(self.hash_count):
            digest = mmh3.hash(item, i) % self.size
            if self.bit_array[digest] == 0:
                # 如果有一个位是0，则元素肯定不在集合中
                return False
        return True

    @classmethod
    def get_size(self, n, p):
        # 计算位数组的大小
        m = -(n * math.log(p)) / (math.log(2) ** 2)
        return int(m)

    @classmethod
    def get_hash_count(self, m, n):
        # 计算哈希函数的数量
        k = (m / n) * math.log(2)
        return int(k)

布隆过滤器原理

https://blog.csdn.net/qq_41125219/article/details/119982158
布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。可以用于解决Redis缓存穿透问题

Redis中的布隆过滤器底层是一个大型位数组（二进制数组）+多个无偏hash函数。无偏hash函数就是能把元素的hash值计算的比较均匀的hash函数，能使得计算后的元素下标比较均匀的映射到位数组中。
如下就是一个简单的布隆过滤器示意图，其中k1、k2代表增加的元素，a、b、c即为无偏hash函数，最下层则为二进制数组。

在布隆过滤器增加元素之前，首先需要初始化布隆过滤器的空间，也就是上面说的二进制数组，除此之外还需要计算无偏hash函数的个数。布隆过滤器提供了两个参数，分别是预计加入元素的大小n，运行的错误率f。布隆过滤器中有算法根据这两个参数会计算出二进制数组的大小l，以及无偏hash函数的个数k。

添加元素
往布隆过滤器增加元素，添加的key需要根据k个无偏hash函数计算得到多个hash值，然后对数组长度进行取模得到数组下标的位置，然后将对应数组下标的位置的值置为1

• 通过k个无偏hash函数计算得到k个hash值
• 依次取模数组长度，得到数组索引
• 将计算得到的数组索引下标位置数据修改为1
  

查询元素

• 通过k个无偏hash函数计算得到k个hash值
• 依次取模数组长度，得到数组索引
• 判断索引处的值是否全部为1，如果全部为1则存在（这种存在可能是误判），如果存在一个0则必定不存在

误报是由于hash冲突

布隆过滤器的缺点：

• 有点一定的误判率，但是可以通过调整参数来降低
• 无法获取元素本身
• 很难删除元素

数据写入mongodb以及数据合并

mongodb下载
https://www.mongodb.com/try/download/community

mongodb客户端工具MongoDB Compass下载
https://www.mongodb.com/try/download/compass

import pymongo
import pandas as pd
from pybloom_live import BloomFilter
import re

# 连接MongoDB
from SimpleBloomFilter import SimpleBloomFilter

client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["book_database"]
collection = db["books"]

# 使用布隆过滤器
items_count = 60000  # 预计存储的元素数量
fp_prob = 0.001  # 可接受的错误率
bf = SimpleBloomFilter(items_count, fp_prob)

# 读取CSV文件
file_path = 'cleaned_books.csv'
df = pd.read_csv(file_path, encoding='ANSI')

# 准备数据，准备存储到MongoDB
data_to_store = df.to_dict(orient='records')


# 这个作者数据太脏了，是一个作者，但是名字写法不同
def is_same_author(name1, name2):
    # 去除字符串中的括号和特殊字符

    name1 = re.sub(r'\[.*?\]', '', name1)  # 去除类似 [法] 这样的内容
    name2 = re.sub(r'\[.*?\]', '', name2)

    name1 = re.sub(r'\(.*?\)', '', name1)
    name2 = re.sub(r'\(.*?\)', '', name2)

    name1 = re.sub(r'（.*?）', '', name1)  # 去除类似 [法] 这样的内容
    name2 = re.sub(r'（.*?）', '', name2)

    # 将字符串中的英文和数字转换为小写
    name1 = re.sub(r'[A-Za-z0-9]+', lambda x: x.group().lower(), name1)
    name2 = re.sub(r'[A-Za-z0-9]+', lambda x: x.group().lower(), name2)

    # 对中文进行分词（这里简化处理，实际情况可能需要更复杂的分词算法）
    # 假设我们只取中文名字的第一部分作为代表
    name1_chinese = re.search(r'[\u4e00-\u9fa5]+', name1)
    name2_chinese = re.search(r'[\u4e00-\u9fa5]+', name2)

    # 如果两个名字都有中文部分，比较中文部分
    if name1_chinese and name2_chinese:
        name1_standard = name1_chinese.group()
        name2_standard = name2_chinese.group()
    else:
        # 如果没有中文部分，比较整个字符串（已去除英文大小写和括号的影响）
        name1_standard = name1
        name2_standard = name2

    # 比较两个标准化后的字符串
    return name1_standard == name2_standard


for book in data_to_store:
    # 检查布隆过滤器，确定这本书是否已经存储

    # 以 '书名+作者' 为唯一标识。  有的书名一样，但是作者不一样。  比如  “系统神学”   (但是有的书作者为空，不好之前将书名和作者拼接放到布隆过滤器中去)
    if bf.check(book['书名']):

        query = {'书名': book['书名']}
        search_result = collection.find(query)



        # 打印查询结果
        for _book in search_result:
            if pd.isna(book['作者']) or pd.isna(_book['作者']) or is_same_author(book['作者'], _book['作者']):

                if isinstance(_book.get('出版社', ''), str) and pd.isna(_book.get('出版社', '')):
                    existing_publishers = book['出版社']
                else:
                    if isinstance(_book.get('出版社', ''), str) and _book.get('出版社', '') != book['出版社']:
                        existing_publishers = [_book.get('出版社', ''), book['出版社']]

                    elif isinstance(_book.get('出版社', ''), list):
                        # 如果已经是列表，则直接使用
                        existing_publishers = _book.get('出版社', [])
                        if book['出版社'] not in existing_publishers:
                            # print(_book.get('出版社', ''), book['书名'])
                            existing_publishers.append(book['出版社'])

                existing_publish_time = _book.get('出版时间', '')
                if not pd.isna(book['出版时间']):
                    if isinstance(_book.get('出版时间', ''), float) and _book.get('出版时间', '') != book['出版时间']:
                        if not pd.isna(_book.get('出版时间', '')):
                            existing_publish_time = [_book.get('出版时间', ''), book['出版时间']]
                        else:
                            existing_publish_time = book['出版时间']
                    elif isinstance(_book.get('出版时间', ''), list):
                        # 如果已经是列表，则直接使用
                        existing_publish_time = _book.get('出版时间', [])
                        if book['出版时间'] not in existing_publish_time:
                            existing_publish_time.append(book['出版时间'])

                new_rating = (float(_book.get('评分', '')) * float(_book.get('评论数量', '')) + float(book['评分']) * float(
                    book['评论数量'])) / (float(_book.get('评论数量', '')) + float(book['评论数量']))

                print(existing_publishers,existing_publish_time,book['书名'])

                # 如果书已存在，更新出版社列表、评分和评论数量
                update_result = collection.update_one(
                    {'书名': book['书名']},
                    {
                        "$set": {
                            "出版社": existing_publishers,
                            "出版时间": existing_publish_time,
                            "评分": new_rating  # 确保 new_rating 是计算后的新评分值
                        },
                        "$inc": {
                            "评论数量": book['评论数量']
                        }
                    },
                    upsert=False
                )
                if update_result.modified_count == 0:
                    # 如果没有修改，说明publishers已经包含在数组中，可以进行去重操作
                    pass

                # 只能有一个
                break
    else:
        # 如果书不存在，添加到数据库和布隆过滤器
        collection.insert_one(book)
        bf.add(book['书名'])

# 关闭MongoDB连接
client.close()

数据添加索引

import csv

import pandas as pd


class BTreeNode:
    def __init__(self, is_leaf=False):
        self.keys = []
        self.children = []
        self.is_leaf = is_leaf

class BTree:
    def __init__(self, t):
        self.root = BTreeNode(is_leaf=True)
        self.t = t  # Minimum degree

    def insert(self, publication_time, rating_count, book_info):
        root = self.root
        if len(root.keys) == (2 * self.t) - 1:
            new_root = BTreeNode()
            self.root = new_root
            new_root.children.append(root)
            self.split_child(new_root, 0)
        self.insert_non_full(self.root, publication_time, rating_count, book_info)

    def insert_non_full(self, node, publication_time, rating_count, book_info):
        i = len(node.keys) - 1
        if node.is_leaf:
            node.keys.append((publication_time, rating_count, book_info))
            while i >= 0 and publication_time < node.keys[i][0]:
                node.keys[i + 1] = node.keys[i]
                i -= 1
            node.keys[i + 1] = (publication_time, rating_count, book_info)
        else:
            while i >= 0 and publication_time < node.keys[i][0]:
                i -= 1
            i += 1
            if len(node.children[i].keys) == (2 * self.t) - 1:
                self.split_child(node, i)
                if publication_time > node.keys[i][0]:
                    i += 1
            self.insert_non_full(node.children[i], publication_time, rating_count, book_info)

    def split_child(self, parent, index):
        child = parent.children[index]
        new_child = BTreeNode(is_leaf=child.is_leaf)
        parent.keys.insert(index, child.keys[self.t - 1])
        parent.children.insert(index + 1, new_child)
        new_child.keys = child.keys[self.t:]
        child.keys = child.keys[:self.t - 1]
        if not child.is_leaf:
            new_child.children = child.children[self.t:]
            child.children = child.children[:self.t]

    def range_query(self, start_time, end_time, min_rating_count):
        result = []
        self.range_query_helper(self.root, start_time, end_time, min_rating_count, result)
        return result

    def range_query_helper(self, node, start_time, end_time, min_rating_count, result):
        if node.is_leaf:
            for key in node.keys:
                if start_time <= key[0] <= end_time and key[1] > min_rating_count:
                    result.append(key)
            return
        for i in range(len(node.keys)):
            if start_time <= node.keys[i][0]:
                self.range_query_helper(node.children[i], start_time, end_time, min_rating_count, result)
        self.range_query_helper(node.children[-1], start_time, end_time, min_rating_count, result)

def read_csv_and_build_index(file_path, btree, t):
    with open(file_path, 'r',encoding='ANSI') as file:
        csv_reader = csv.reader(file)
        next(csv_reader)  # 跳过表头
        for row in csv_reader:
            if row[4] and row[6] and not pd.isnull(row[4]) and not pd.isna(row[6]):
                publication_time = int(float(row[4]))
                rating_count = float(row[6])
                book_info = row  # 保存整行信息
                btree.insert(publication_time, rating_count, book_info)

# 测试代码
btree = BTree(2)  # 设置 t 的值

file_path = 'cleaned_books.csv'  # 替换为实际的文件路径
read_csv_and_build_index(file_path, btree, 2)

# start_time = 2000
# end_time = 2015
# min_rating_count = 50

start_time = int(input("请输入出版起始时间："))
end_time = int(input("请输入出版终止时间："))
min_rating_count = int(input("请输入最低评论数："))

query_result = btree.range_query(start_time, end_time, min_rating_count)
for item in query_result:
    print(" ".join(item[2]))  

生成环境配置文件requirements.txt

导出整个环境的安装包

pip freeze > requirements.txt

导出单个项目安装包

pip install pipreqs
pipreqs .

安装依赖

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple