去年热情高涨的时候心血来潮做了个简易的查询脚本,限于当时技术水平(菜),实现得不是很好,这几天终于想起来填坑了。环境依赖:

brew install python3
pip3 install requests
pip3 install tkinter
pip3 install fuzzywuzzy
pip3 install xlrd

首先,CUP教务处考试安排通知一般是发布在网站的“考试通知”专栏里的。比如:

这样的一个通知,通常内部会有一个考试通知的xls表格文件。

打开以后:

每次考试通知的格式都是一致的。

基于此,思路就来了,先输入考试通知发布网页的地址,然后程序自动获取到文件的下载地址,再自动将文件下载下来,得到考试安排信息。

代码:

def get_one_page(url, headers):
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
response.encoding = response.apparent_encoding
return response.text
return None
except RequestException:
return None def countPoint(UrlPart):
cnt = 0
for i in UrlPart:
if i != '.':
break
cnt += 1
return cnt def getNewXls(url):
html = get_one_page(url, headers=headers)
if not html:
return False
als = re.findall('<a.*?href="(.*?)"', html, re.S)
for a in als:
if a.endswith('xls'):
cnt = countPoint(a)
url = '/'.join(url.split('/')[:-cnt]) + a[cnt:]
break
content = requests.get(url, headers).content
with open('content.xls', 'wb') as f:
f.write(content)
return True

在得到考试安排信息后,我分析可以通过“课程&教师&班级”三种条件可以比较精确的搜索到要查询的考试安排。

通过这三个列名,可以建立一个简易的搜索字典:


data = {'课程名': {}, '上课老师': {}, '主修班级': {}}

def init():
xls = xlrd.open_workbook('content.xls')
global name_col, teacher_col, sc_col, sheet
sheet = xls.sheet_by_index(0)
keys = sheet.row_values(0)
for i in range(len(keys)):
if keys[i] == '课程名':
name_col = i
elif keys[i] == '上课教师':
teacher_col = i
elif keys[i] == '主修班级':
sc_col = i
if not name_col or not teacher_col or not sc_col:
exit('Unknown xls layout')
ls = sheet.col_values(name_col)
for i in range(1, len(ls)):
if ls[i] not in data['课程名']:
data['课程名'][ls[i]] = set()
data['课程名'][ls[i]].add(i)
ls = sheet.col_values(teacher_col)
for i in range(1, len(ls)):
if ls[i] not in data['上课老师']:
data['上课老师'][ls[i]] = set()
data['上课老师'][ls[i]].add(i)
ls = sheet.col_values(sc_col)
for i in range(1, len(ls)):
cls = ls[i].split(',')
for cl in cls:
if cl not in data['主修班级']:
data['主修班级'][cl] = set()
data['主修班级'][cl].add(i)

而考虑查询方便,必然不可能让用户(我)每次都输入精准的信息才能查到结果,这太不酷了。

所以我考虑间隔匹配+模糊匹配的方式来得到搜索结果。

间隔匹配:

def fm(string, ls):
res = []
match = '.*?'.join([i for i in string])
for i in ls:
if re.findall(match, i):
res.append((i, 100))
return res

模糊匹配:(这里使用了一个叫fuzzywuzzy的第三方库,只有间隔匹配失败后才会使用模糊匹配)

res = fm(aim, data[keys[i]].keys())
if not res:
res = process.extract(aim, data[keys[i]].keys(), limit=3)

那么如果用户提供了多个搜索条件怎么处理呢?答案是利用集合的并交运算来处理。

比如搜索表达式: xx&yy&zz。显然我们通过搜索算法可以得到三个独立集合分别为xx,yy和zz的结果,那么对这三个集合取交即可得到正解。

def search(exp):
if not pre_check():
return None
keys = ['课程名', '上课老师', '主修班级']
res_set = set()
flag = False
for i in range(len(exp)):
if i < 3:
aim = exp[i].strip()
if not aim:
continue
res = fm(aim, data[keys[i]].keys())
if not res:
res = process.extract(aim, data[keys[i]].keys(), limit=3)
ts = set()
for mth in res:
if mth[1]:
ts = ts.union(data[keys[i]][mth[0]])
if flag:
res_set = res_set.intersection(ts)
else:
res_set = res_set.union(ts)
flag = True
else:
break
res = ''
for line_num in res_set:
line = sheet.row_values(line_num)
res += '-' * 50 + '\n'
res += '课程名称:' + line[name_col] + '\n'
res += '授课教师:' + line[teacher_col].replace('\n', ',') + '\n'
cls = line[sc_col].split(',')
linkstr = ''
for i in range(len(cls)):
linkstr += cls[i]
if i + 1 == len(cls):
break
elif (i + 1) % 5 == 0:
linkstr += '\n' + ' ' * 9
else:
linkstr += ','
res += '主修班级:' + linkstr + '\n'
day = "%04d年%02d月%02d日" % xldate_as_tuple(line[4], 0)[:3]
res += '考试时间:' + day + '(周%s) ' % line[2] + line[5] + '\n'
res += '考试地点:' + line[-1].replace('\n', ',') + '\n'
return res

到这,脚本的硬核部分就结束了~

然后我们基于这份代码,撸一个GUI出来。

大功告成~!

GitHub开源地址:https://github.com/Rhythmicc/CUP_EXAM

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