实用python+phpcmsv9

转自臭脚丫丫博客，觉得有用，博主貌似关博客了，可惜。

最近写了个根据结巴分词后的结果，两两对比分词后的集合，根据雅比克距离 = 集合的交集 / 集合的并集，计算出距离最大的前10个结果，并考虑到同义词。最后每日计算，存入数据库，用程序调用。

#最近写了个根据结巴分词后的结果，两两对比分词后的集合，根据雅比克距离 = 集合的交集 / 集合的并集，计算出距离最大的前10个结果，并考虑到同义词。最后每日计算，存入数据库，用程序调用。
# coding=utf-8
import sys
reload(sys)
import Mysqldb
sys.setdefaultencoding('utf-8')
sys.path.append('../')
import jieba
jieba.initialize()
jieba.load_userdict("userdict.txt")
import jieba.analyse
import re
import operator
import string
f_ex = open('Words.txt','rb')  #排除词
f_out = open('output.txt','wb')
words = [line.strip() for line in f_ex.readlines()]  #python独特的列表解析
conn = mysqldb.connect(host="localhost",user="root",passwd="",db="root",charset="utf8")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select a.id,a.title,a.description from v9_ask_a a limit 10")
data = cursor.fetchall()   #取所有结果
for x in data:
    f_out.write(str(x[0]).decode("utf-8")+'\t'+str(x[1]).decode("utf-8")+'\t')
    title = str(x[1]).decode("utf-8")
    tags_title = jieba.analyse.extract_tags(title, topK=10)
    for title_ex in tags_title:
        for title_word in words:
            if title_word.decode('gbk') == title_ex:
                title_ex = ''
        if title_ex != '':
            f_out.write(title_ex+'|')
    f_out.write('\r\n')
f_ex.close()
f_out.close()
cursor.execute("select * from v9_similar")  #从数据库里取相似词集合
similar = cursor.fetchall()
newdata = {}
for similardata in similar:
    wordslist = similardata[1].decode("utf-8").split(',')
    for wordx in wordslist:
        newdata.setdefault(similardata[0],[]).append(wordx)  #字典的一键多值，用列表作为字典的值
f_out = file('output.txt','rb')
result = f_out.readlines()
list1 = []
list2 = []
for x in result:
    relate_table = x.split('\t')
    list1.append(relate_table[0])
    list2.append(relate_table[2])
list3 = dict(zip(list1,list2))    #组合2个列表为字典
dic = {}
for x in list3:
    similarnum1 = []
    list3x = list3[x].decode("utf-8")
    new1 = list3x.split('|')
    for new1x in new1:
        for b in newdata:
            for c in newdata[b]:
                if c.decode("utf-8") == new1x:
                    similarnum1.append(b)  #将相似词的id写入到列表1
    for y in list3:
        similarnum2 = []
        if list3[x] != list3[y]:
            list3y = list3[y].decode("utf-8")
            new2 = list3y.split('|')
            for new2x in new2:
                for e in newdata:
                    for f in newdata[e]:
                        if f.decode("utf-8") == new2x:
                            similarnum2.append(e)  #将相似词的id写入到列表2
            jiao = len(list(set(new1)&set(new2)))   #取2个集合的交集
            bing = len(list(set(new1)|set(new2)))   #取2个集合的并集
            simlen = len(list(set(similarnum1)&set(similarnum2)))  #取对比两个集合在相似词集合的交集
            jiao+=simlen
            bing-=simlen
            result = float(jiao)/float(bing)   #计算结果要先进行转换
            dic.setdefault(x, { })[y] = result  #字典的一键多值，用子字典作为字典的值
dic2 = {}
for x in dic:
    dic1 = dic[x]
    sorted_x = sorted(dic1.iteritems(), key=lambda dic1 : dic1[1], reverse=True)    #将字典的键值进行降序排列
    sorted_x = sorted_x[0:10]   #取最大的10个键值
    for y in sorted_x:
        y = str(y)
        z = y.split("'")[1]
        dic2.setdefault(x, []).append(z)
for x in dic2:
    y = ",".join(dic2[x])   #将子字典转换成字符串插入数据库
    x = string.atoi(x)  #将字符串转换成整数
    value = [y,x]
    cursor.execute('update v9_ask_a set relate_id=%s where id=%s',value)
    conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

觉得很实用，先留下来。。

1、PHPcms设置
先在扩展里面添加一下工作流，然后设置栏目发布需要审核就行


2、Python计算相关性
计算相关性的方法可以用tf-idf与余弦相似性：Http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html
我暂时用的是雅比克距离 = 集合的交集 / 集合的并集（英文名叫啥不清楚了），并且考虑到同义词。
先将文章进行分词，用结巴分词自带的tf-idf提取最重要的10个分词，然后再一一对比进行计算。
雅比克距离计算没啥好说的，我来说下计算的时候怎么考虑到同义词。

（1）在数据库里面新建表v9_similar，然后有2个字段：id，words，words存储的是同义词，用逗号隔开。

（2）将id和words存在字典里面，一键多值

cursor.execute("select * from v9_similar")
similar = cursor.fetchall()
newdata = {}     //newdata字典用于存储近义词
for similardata in similar:
    wordslist =similardata[1].decode("utf-8").split(',')
    for wordx in wordslist:
        newdata.setdefault(similardata[0],[]).append(wordx)

（3）将文章的前10个分词和同义词进行对比，如果有在同义词里面出现，那么记录下改同义词的id

for x in list3:  //将要计算的所有文章分词后组成列表，用"|"分割
    similarnum1 = []
    list3x = list3[x].decode("utf-8")
    new1 = list3x.split('|')
    for new1x in new1:
        for b in newdata:
            for c in newdata:
                if c.decode("utf-8") == new1x:
                    similarnum1.append(b) //如果有同义词，那么将id存储到列表里

这样，每篇文章与同义词进行对比的时候，就可以形成每篇文章的相似id列表。然后再将每篇文章的相似词列表进行取交集，就可以计算出2篇文章有多少分词是相似的。

jiao = len(list(set(new1)&set(new2)))
bing = len(list(set(new1)|set(new2)))
simlen = len(list(set(similarnum1)&set(similarnum2)))
//simlen就是将两篇文章进行相似ID列表取交集
jiao+=simlen      //取交集的时候加上simlen
bing-=simlen      //取并集的时候减去simlen
result = float(jiao)/float(bing)

（4）计算完结果后再将相似文章的id存入数据库表，用逗号隔开

    value = [y,x]
    cursor.execute('update v9_news set relate=%s where id=%s',value)

3、phpcms模板调用计算好的相似文章id

{pc:get sql="select * from v9_news where (id=$id and status=99)"}
  {loop $data $uu}
    {if $uu[relate] != ''} //判断是否为空，如果是相关性没有计算好，导致这个字段为空值，就会出错
      {php $URLid=explode(',',$uu[relate]);}     //将相似文章id用逗号分隔，取ID
         {loop $URLid $ab}
            {pc:get sql="select * from v9_news where id=$ab"}
               {loop $data $bc}
                  <a href="{$bc[url]}" target="_blank">{$bc[title]}</a>
               {/loop}
           {/pc}
       {/loop}
    {/if}
  {/loop}
{/pc}

4、python随机取一个审核状态的文章，将status字段设置为99（审核状态为1），就可以发布了。

如果是生成的静态html文章，那么还需要要再一步，那就是批量生成已经审核，但是没有生成静态页面的文章。

需要修改phpcms/modules/content/目录下的create_html.php

和phpcms/modules/content/class/下的url.class.php,html.class.php

然后再根据mvc框架，传参就行，类似：

http://www.baidu.com/index.php?m=content&c=create_html&a=showzd&dosubmit=1&s=1&modelid=27&siteid=10&str=1093

5、最后一步就是将python定时更新脚本挂在linux服务器上了，需要生成静态页面定时访问那个url就行了。