Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 9,959 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 |
import logging
from bs4 import BeautifulSoup
from components.parser.abbreviations.abbreviation import Abbreviation
from components.parser.xml.constants import (ABBREVIATIONS,
ABBREVIATIONS_PATTERNS,
REGULATIONS, REGULATIONS_PATTERNS)
from components.parser.xml.structures import (ParsedRow, ParsedTable,
ParsedTables)
logger = logging.getLogger(__name__)
class XMLTableParser:
"""
Класс для парсинга таблиц из xml файлов.
"""
def __init__(self, soup: BeautifulSoup):
self.soup = soup
self.abbreviations = []
def parse(self) -> ParsedTables:
"""
Парсинг таблиц из xml файла.
Returns:
ParsedTables - все таблицы, полученные из xml файла
"""
tables = self.soup.find_all('w:tbl')
logger.info(f"Found {len(tables)} tables in XML")
parsed_tables = []
self.abbreviations = []
for table_ind, table in enumerate(tables):
table_name = self._extract_table_name(table)
type_short = self._classify_special_types(table_name, table)
first_row = table.find('w:tr')
columns_count = len(first_row.find_all('w:tc')) if first_row else 0
parsed_table = self._parse_table(
table=table,
table_index=table_ind + 1,
type_short=type_short,
use_header=columns_count != 2,
table_name=table_name,
)
parsed_tables.append(parsed_table)
# Если таблица содержит сокращения, извлекаем их
if type_short == ABBREVIATIONS:
abbreviations_from_table = self._extract_abbreviations_from_table(
parsed_table
)
if abbreviations_from_table:
self.abbreviations.extend(abbreviations_from_table)
logger.debug(f"Parsed {len(parsed_tables)} tables")
# Создаем и нормализуем таблицы
parsed_tables_obj = ParsedTables(tables=parsed_tables)
normalized_tables = parsed_tables_obj.normalize()
logger.debug(f"Normalized tables: {len(normalized_tables.tables)} main tables")
if self.abbreviations:
logger.debug(
f"Extracted {len(self.abbreviations)} abbreviations from tables"
)
return normalized_tables
def get_abbreviations(self) -> list[Abbreviation]:
"""
Возвращает список аббревиатур, извлеченных из таблиц.
Returns:
list[Abbreviation]: Список аббревиатур
"""
return self.abbreviations
def _extract_abbreviations_from_table(
self, table: ParsedTable
) -> list[Abbreviation]:
"""
Извлечение аббревиатур из таблицы, помеченной как "сокращения".
Args:
table: ParsedTable - таблица сокращений
Returns:
list[Abbreviation]: Список аббревиатур
"""
abbreviations = []
# Проверяем, что таблица имеет нужный формат (обычно 2 колонки)
for row in table.rows:
if len(row.cols) >= 2:
# Первая колонка обычно содержит сокращение, вторая - расшифровку
short_form = row.cols[0].strip()
full_form = row.cols[1].strip()
# Создаем объект аббревиатуры только если оба поля не пусты
if short_form and full_form:
abbreviation = Abbreviation(
short_form=short_form,
full_form=full_form,
)
# Обрабатываем аббревиатуру для определения типа и очистки
abbreviation.process()
abbreviations.append(abbreviation)
return abbreviations
@classmethod
def _parse_table(
cls,
table: BeautifulSoup,
table_index: int,
type_short: str | None,
use_header: bool = False,
table_name: str | None = None,
) -> ParsedTable:
"""
Парсинг таблицы.
Args:
table: BeautifulSoup - объект таблицы
table_index: int - номер таблицы в xml-файле
type_short: str | None - например, "сокращения" или "регламентирующие документы"
use_header: bool - рассматривать ли первую строку таблицы как шапку таблицы
table_name: str | None - название таблицы, если найдено
Returns:
ParsedTable - таблица, полученная из xml файла
"""
parsed_rows = []
header = [] if use_header else None
rows = table.find_all('w:tr')
for row_index, row in enumerate(rows):
columns = row.find_all('w:tc')
columns = [col.get_text() for col in columns]
if (row_index == 0) and use_header:
header = columns
else:
parsed_rows.append(ParsedRow(index=row_index, cols=columns))
# Вычисляем статистические показатели таблицы
rows_count = len(parsed_rows)
# Определяем модальное количество столбцов
if rows_count > 0:
col_counts = [len(row.cols) for row in parsed_rows]
from collections import Counter
modal_cols_count = Counter(col_counts).most_common(1)[0][0]
else:
modal_cols_count = len(header) if header else 0
# Инициализируем has_merged_cells как False,
# actual value will be determined in normalize method
has_merged_cells = False
return ParsedTable(
index=table_index,
short_type=type_short,
header=header,
rows=parsed_rows,
name=table_name,
rows_count=rows_count,
modal_cols_count=modal_cols_count,
has_merged_cells=has_merged_cells,
)
@staticmethod
def _extract_columns_from_row(
table_row: BeautifulSoup,
) -> list[str]:
"""
Парсинг колонок из строки таблицы.
Args:
table_row: BeautifulSoup - объект строки таблицы
Returns:
list[str] - список колонок, полученных из строки таблицы
"""
parsed_columns = []
for cell in table_row.find_all('w:tc'):
cell_text_parts = []
for text_element in cell.find_all('w:t'):
text_content = text_element.get_text()
# Join all text parts from this cell and add to columns
if cell_text_parts:
parsed_columns.append(''.join(cell_text_parts))
return parsed_columns
@staticmethod
def _classify_special_types(
table_name: str | None,
table: BeautifulSoup,
) -> str | None:
"""
Поиск указаний на то, что таблица является специальной: "сокращения" или "регламентирующие документы".
Args:
table_name: str - название таблицы
table: BeautifulSoup - объект таблицы
Returns:
str | None - либо "сокращения", либо "регламентирующие документы", либо None, если сокращения и регламенты не найдены
"""
first_row = table.find('w:tr').text
# Проверяем наличие шаблонов в тексте перед таблицей
for pattern in ABBREVIATIONS_PATTERNS:
if (table_name and pattern.lower() in table_name.lower()) or (
pattern in first_row.lower()
):
return ABBREVIATIONS
for pattern in REGULATIONS_PATTERNS:
if (table_name and pattern.lower() in table_name.lower()) or (
pattern in first_row.lower()
):
return REGULATIONS
return None
@staticmethod
def _extract_table_name(
table: BeautifulSoup,
) -> str | None:
"""
Извлечение названия таблицы из текста перед таблицей.
Метод ищет строки, содержащие типичные маркеры заголовков таблиц, такие как
"Таблица", "Таблица N", "Табл.", и т.д., с учетом различных вариантов написания.
Args:
before_table_xml: str - блок xml-файла, предшествующий таблице
Returns:
str | None - название таблицы, если найдено, иначе None
"""
# Создаем объект BeautifulSoup для парсинга XML фрагмента
previous_paragraph = table.find_previous('w:p')
if previous_paragraph:
return previous_paragraph.get_text()
return None
|