Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 21,400 Bytes
57cf043 |
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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 |
import logging
from collections import Counter
from dataclasses import dataclass
import pandas as pd
from components.parser.abbreviations.abbreviation import Abbreviation
logger = logging.getLogger(__name__)
@dataclass
class ParsedRow:
"""
Класс для хранения данных, полученных из строки таблицы.
"""
index: int
cols: list[str]
def apply_abbreviations(self, abbreviations: list) -> None:
"""
Применяет список аббревиатур к строке таблицы.
Args:
abbreviations: list[Abbreviation] - список аббревиатур, которые нужно применить
"""
for abbreviation in abbreviations:
self.cols = [abbreviation.apply(column) for column in self.cols]
def to_text(self, header: list[str] | None = None) -> str:
"""
Преобразование строки таблицы в текст.
Пример такого преобразования:
```
ПиП : Привет и Пока
```
Args:
header: list[str] | None - шапка таблицы, если обрабатывается многоколоночная таблица
Returns:
str - строка таблицы в текстовом формате
"""
if header is not None:
return '\n'.join(self._apply_header(header)).strip()
else:
return ' : '.join(self.cols).strip()
def _apply_header(self, header: list[str]) -> list[str]:
"""
Применение шапки таблицы к строке.
Args:
header: list[str] - шапка таблицы
Returns:
list[str] - список колонок с применённой шапкой
"""
if len(header) != len(self.cols):
logging.debug(
f'Количество колонок в строке {self.index} не совпадает с количеством колонок в шапке таблицы'
)
named_part = [
f'{header[col_index]}: {col_value}'
for col_index, col_value in enumerate(self.cols[: len(header)])
]
unnamed_part = self.cols[len(header) :]
return named_part + unnamed_part
@dataclass
class ParsedTable:
"""
Класс для хранения данных, полученных из таблицы.
index: int - номер таблицы
short_type: str | None - либо "сокращения", либо "регламентирующие документы", для других таблиц не заполняется
rows: list[ParsedRow] - строки таблицы
name: str | None - название таблицы, если найдено
"""
index: int
short_type: str | None
header: list[str] | None
rows: list[ParsedRow]
name: str | None = None
subtables: list['ParsedTable'] | None = None
note: str | None = None
rows_count: int = 0 # Количество строк в таблице
modal_cols_count: int = 0 # Модальное (самое частое) количество столбцов
has_merged_cells: bool = False # Наличие объединенных ячеек
def apply_abbreviations(self, abbreviations) -> None:
"""
Применяет список аббревиатур ко всем элементам таблицы.
Args:
abbreviations: list[Abbreviation] | Abbreviation - объект или список объектов аббревиатур
"""
# Преобразуем одиночную аббревиатуру в список для унификации обработки
if not isinstance(abbreviations, list):
abbreviations = [abbreviations]
# Применяем к названию таблицы, если оно есть
if self.name:
for abbreviation in abbreviations:
self.name = abbreviation.apply(self.name)
# Применяем к заголовку таблицы, если он есть
if self.header:
for abbreviation in abbreviations:
self.header = [abbreviation.apply(column) for column in self.header]
# Применяем к строкам таблицы
for row in self.rows:
row.apply_abbreviations(abbreviations)
# Применяем к примечанию, если оно есть
if self.note:
for abbreviation in abbreviations:
self.note = abbreviation.apply(self.note)
# Применяем к подтаблицам, если они есть
if self.subtables:
for subtable in self.subtables:
subtable.apply_abbreviations(abbreviations)
def to_text(self) -> str:
"""
Преобразование таблицы в текст для дальнейшего разбиения на чанки.
Если таблица имеет менее 12 строк, менее 5 столбцов и не содержит объединенных ячеек,
то она будет преобразована в формат Markdown.
Returns:
str - таблица в текстовом формате
"""
# Если таблица соответствует критериям для Markdown форматирования
if (self.rows_count < 12 and self.modal_cols_count < 5 and not self.has_merged_cells):
return self._to_markdown()
# Иначе используем стандартный текстовый формат
result = []
# Основная таблица
result.append('\n\n'.join(self._rich_row(row) for row in self.rows))
# Подтаблицы
if self.subtables:
for subtable in self.subtables:
result.append(subtable.to_text())
# Примечание
if self.note:
result.append(f"Примечание к таблице {self.index + 1}: {self.note}")
return '\n\n'.join(result)
def _to_markdown(self) -> str:
"""
Преобразование таблицы в формат Markdown.
Returns:
str - таблица в формате Markdown
"""
result = []
# Добавляем название таблицы, если оно есть
if self.name:
result.append(f"### {self.name}")
result.append("")
# Собираем заголовок таблицы
if self.header:
header_row = "| " + " | ".join(self.header) + " |"
separator = "| " + " | ".join(["---"] * len(self.header)) + " |"
result.append(header_row)
result.append(separator)
else:
# Если нет заголовка, используем максимальное количество колонок
max_cols = max([len(row.cols) for row in self.rows]) if self.rows else 0
if max_cols > 0:
separator = "| " + " | ".join(["---"] * max_cols) + " |"
result.append(separator)
# Добавляем строки таблицы
for row in self.rows:
# Формируем строку в формате Markdown
markdown_row = "| " + " | ".join(row.cols) + " |"
result.append(markdown_row)
# Добавляем примечание, если оно есть
if self.note:
result.append("")
result.append(f"*Примечание: {self.note}*")
# Добавляем подтаблицы, если они есть
if self.subtables:
for subtable in self.subtables:
result.append("")
result.append(subtable.to_text())
return "\n".join(result)
def _rich_row(self, row: ParsedRow) -> str:
"""
Преобразование строки таблицы в текст с учётом самой таблицы.
Примеры такого преобразования:
```
Т1 сокращения [Название таблицы]
1
ПиП : Привет и Пока
```
```
Т2 [Название таблицы]
1
Столбец 1 : Значение 1
Столбец 2 : Значение 2
```
Args:
row: ParsedRow - строка таблицы
Returns:
str - строка таблицы в текстовом формате
"""
table_header = f'Т{self.index + 1}'
if self.short_type is not None:
table_header += f' {self.short_type}'
if self.name is not None:
table_header += f' [{self.name}]'
return f'{table_header}\n{row.index}\n{row.to_text(self.header)}'
def normalize(self) -> 'ParsedTable':
"""
Нормализует таблицу, обрабатывая подтаблицы и примечания.
Нормализация включает:
1. Определение нормального количества столбцов (мода)
2. Выделение подтаблиц, если встречаются строки с одним столбцом,
когда нормальное число столбцов не равно 1
3. Обработка примечаний (последняя строка с одним столбцом)
4. Вычисление количества строк, модального количества столбцов
5. Определение наличия объединенных ячеек
Returns:
ParsedTable - нормализованная таблица
"""
if not self.rows:
return self
# Находим моду по количеству столбцов
col_counts = [len(row.cols) for row in self.rows]
mode_count = Counter(col_counts).most_common(1)[0][0]
# Устанавливаем статистику таблицы
rows_count = len(self.rows)
modal_cols_count = mode_count
# Проверяем наличие объединенных ячеек - если есть строки с разным количеством колонок
has_merged_cells = len(set(col_counts)) > 1
# Если мода не равна 1, ищем строки с одним столбцом для обработки
if mode_count != 1:
normalized_rows = []
subtables = []
current_subtable_rows = []
current_subtable_name = None
last_row_index = len(self.rows) - 1
note = None
for i, row in enumerate(self.rows):
if len(row.cols) == 1 and i != last_row_index:
# Это может быть подзаголовок подтаблицы
if current_subtable_rows:
# Создаем подтаблицу из накопленных строк
subtable = ParsedTable(
index=len(subtables),
short_type=self.short_type,
header=self.header, # Используем хедер основной таблицы
rows=current_subtable_rows,
name=current_subtable_name,
rows_count=len(current_subtable_rows),
modal_cols_count=mode_count,
has_merged_cells=has_merged_cells
)
subtables.append(subtable)
# Начинаем новую подтаблицу
# Формируем имя подтаблицы как комбинацию имени таблицы и текста подзаголовка
current_subtable_name = (
f"{self.name}: {row.cols[0]}" if self.name else row.cols[0]
)
current_subtable_rows = []
elif len(row.cols) == 1 and i == last_row_index:
# Это примечание
note = row.cols[0]
else:
# Обычная строка
if current_subtable_name:
# Добавляем в текущую подтаблицу
current_subtable_rows.append(row)
else:
# Добавляем в основную таблицу
normalized_rows.append(row)
# Добавляем последнюю подтаблицу, если она есть
if current_subtable_rows:
subtable = ParsedTable(
index=len(subtables),
short_type=self.short_type, # Используем тип основной таблицы
header=self.header, # Используем хедер основной таблицы
rows=current_subtable_rows,
name=current_subtable_name,
rows_count=len(current_subtable_rows),
modal_cols_count=mode_count,
has_merged_cells=has_merged_cells
)
subtables.append(subtable)
# Создаем новую таблицу с обновленными статистическими полями
return ParsedTable(
index=self.index,
short_type=self.short_type,
header=self.header,
rows=normalized_rows,
name=self.name,
subtables=subtables if subtables else None,
note=note,
rows_count=len(normalized_rows),
modal_cols_count=modal_cols_count,
has_merged_cells=has_merged_cells
)
# Если нет специальной обработки, просто обновляем статистические поля
self.rows_count = rows_count
self.modal_cols_count = modal_cols_count
self.has_merged_cells = has_merged_cells
return self
@dataclass
class ParsedTables:
"""
Класс для хранения данных, полученных из всех таблиц файла.
"""
tables: list[ParsedTable]
def apply_abbreviations(self, abbreviations) -> None:
"""
Применяет список аббревиатур ко всем таблицам.
Args:
abbreviations: list[Abbreviation] | Abbreviation - объект или список объектов аббревиатур
"""
# Преобразуем одиночную аббревиатуру в список для унификации обработки
if not isinstance(abbreviations, list):
abbreviations = [abbreviations]
for table in self.tables:
table.apply_abbreviations(abbreviations)
def to_text(self) -> str:
"""
Преобразование всех таблиц в текст для дальнейшего разбиения на чанки.
Returns:
str - все таблицы в текстовом формате
"""
return '\n\n'.join(table.to_text() for table in self.tables)
def normalize(self) -> 'ParsedTables':
"""
Нормализует все таблицы, обрабатывая подтаблицы и примечания.
Returns:
ParsedTables - нормализованные таблицы
"""
normalized_tables = [table.normalize() for table in self.tables]
return ParsedTables(tables=normalized_tables)
@dataclass
class ParsedText:
"""
Класс для хранения текста, полученного из XML файла.
"""
content: list[str]
def apply_abbreviations(
self, abbreviations: list[Abbreviation] | Abbreviation
) -> None:
"""
Применяет список аббревиатур ко всем строкам текста.
Args:
abbreviations: list[Abbreviation] | Abbreviation - объект или список объектов аббревиатур
"""
# Преобразуем одиночную аббревиатуру в список для унификации обработки
if not isinstance(abbreviations, list):
abbreviations = [abbreviations]
for abbreviation in abbreviations:
self.content = [abbreviation.apply(line) for line in self.content]
def to_text(self) -> str:
"""
Возвращает текстовое представление.
Returns:
str - текст документа
"""
return "\n\n".join(self.content)
@dataclass
class ParsedXML:
"""
Класс для хранения данных, полученных из xml файла.
"""
status: str
name: str | None
owner: str | None
filename: str
tables: ParsedTables | None = None
text: ParsedText | None = None
abbreviations: list = None # Список аббревиатур, извлеченных из документа
id: int | None = None
def apply_abbreviations(
self, abbreviations: list[Abbreviation] | Abbreviation
) -> None:
"""
Применяет список аббревиатур ко всем элементам документа.
Args:
abbreviations: list[Abbreviation] | Abbreviation - объект или список объектов аббревиатур
"""
# Преобразуем одиночную аббревиатуру в список для унификации обработки
if not isinstance(abbreviations, list):
abbreviations = [abbreviations]
# Применяем к содержимому таблиц, если они есть
if self.tables:
self.tables.apply_abbreviations(abbreviations)
# Применяем к текстовому содержимому, если оно есть
if self.text:
self.text.apply_abbreviations(abbreviations)
def apply_document_abbreviations(self) -> None:
"""
Применяет аббревиатуры, извлеченные из документа, ко всему его содержимому.
"""
if self.abbreviations:
self.apply_abbreviations(self.abbreviations)
def __post_init__(self) -> None:
"""
Пост-инициализация объекта ParsedXML.
"""
logger.debug(
f'Initializing ParsedXML: name="{self.name}", owner="{self.owner}", status="{self.status}"'
)
def only_info(self) -> 'ParsedXML':
"""
Создает новый объект ParsedXML только с базовой информацией, без контента.
"""
return ParsedXML(
status=self.status,
name=self.name,
owner=self.owner,
filename=self.filename,
id=self.id,
)
def to_text(self) -> str:
"""
Возвращает текстовое представление всего документа, включая таблицы и текст.
Returns:
str - полный текст документа
"""
result = []
# Добавляем текст таблиц, если они есть
if self.tables:
result.append(self.tables.to_text())
# Добавляем основной текст, если он есть
if self.text:
result.append(self.text.to_text())
return "\n\n".join(result)
@dataclass
class ParsedXMLs:
"""
Класс для хранения данных, полученных из всех xml файлов.
"""
xmls: list[ParsedXML]
def to_pandas(self) -> pd.DataFrame:
"""
Преобразование данных в pandas DataFrame.
"""
return pd.DataFrame(
[
{
'status': xml.status,
'name': xml.name,
'owner': xml.owner,
'filename': xml.filename,
}
for xml in self.xmls
]
)
|