zbparse/flask_app/货物标/投标人须知正文提取指定内容货物标版.py

import json
import re

#提取两个大标题之间的内容
def extract_between_sections(data, target_values):
    target_found = False
    extracted_data = {}
    current_section_title = ""
    section_pattern = re.compile(r'^[一二三四五六七八九十]+$')  # 匹配 "一", "二", "三" 等大标题
    current_block = {}

    # 遍历所有键值对
    for key, value in data.items():
        # 只匹配形如 "一": "竞争性磋商响应文件" 的章节标题
        if section_pattern.match(key):
            if target_found:
                # 如果已经找到了符合的章节，并且遇到了另一个章节
                # 保存当前块并重置
                if current_block:
                    extracted_data[current_section_title] = current_block
                    current_block = {}
                target_found = False

            # 检查当前标题是否包含 target_values 中的任意关键词
            if any(tv in value for tv in target_values):
                target_found = True  # 找到了目标章节，开始捕获后续内容
                current_section_title = value  # 保存章节标题内容

        elif target_found:  # 只捕获目标值之后的内容
            current_block[key] = value

    # 保存最后一个块（如果有的话）
    if current_block:
        extracted_data[current_section_title] = current_block

    return extracted_data


def process_with_outer_key(data):
    processed_data = {}

    # 遍历外层的键值对
    for outer_key, inner_data in data.items():
        # 调用 transform_json 函数对内层数据进行处理
        processed_inner_data = transform_json(inner_data)

        # 将处理后的数据保留在外层键下
        processed_data[outer_key] = processed_inner_data

    return processed_data

# 转换结构化的JSON数据
def transform_json(data):
    result = {}
    temp = {0: result}  # 初始化根字典

    # 首先,创建一个临时字典用于检查是否存在三级标题
    has_subkey = {}
    for key in data.keys():
        parts = key.split('.')
        if len(parts) > 2 and parts[1]:
            parent_key = parts[0] + '.' + parts[1]
            has_subkey[parent_key] = True

    for key, value in data.items():
        match = re.match(r'(\d+)(?:\.(\d+))?(?:\.(\d+))?', key)
        if match:
            levels = [int(l) for l in match.groups() if l is not None]
            if (len(levels) - 1) in temp:
                parent = temp[len(levels) - 1]
            else:
                print(f"No parent found at level {len(levels) - 1} for key '{key}'. Check the data structure.")
                continue

            if len(levels) == 1:  # 一级标题
                # 新增逻辑：判断值中是否有 ':' 或 '：'，并进行拆分
                # 优先按 '\n' 拆分
                if '\n' in value:
                    new_key, *new_value = value.split('\n', 1)
                    new_key = new_key.strip()
                    new_value = new_value[0].strip() if new_value else ""
                # 如果没有 '\n'，再检查 ':' 或 '：'，并进行拆分
                elif ':' in value or '：' in value:
                    delimiter = ':' if ':' in value else '：'
                    new_key, new_value = value.split(delimiter, 1)
                    new_key = new_key.strip()
                    new_value = new_value.strip()
                else:
                    new_key = value.strip()
                    new_value = ""

                parent[new_key] = {}
                if new_value:
                    parent[new_key][new_key] = new_value  # 使用 new_key 作为键名，而不是固定的 "content"
                temp[len(levels)] = parent[new_key]
            elif len(levels) == 2:  # 二级标题
                new_key, *new_value = value.split('\n', 1)
                new_key = new_key.strip()
                new_value = new_value[0].strip() if new_value else ""

                if f"{levels[0]}.{levels[1]}" in has_subkey:
                    parent[new_key] = [new_value] if new_value else []
                else:
                    parent[new_key] = new_value

                temp[len(levels)] = parent[new_key]
            else:  # 三级标题
                if isinstance(parent, dict):
                    parent_key = list(parent.keys())[-1]
                    if isinstance(parent[parent_key], list):
                        parent[parent_key].append(value)
                    elif parent[parent_key]:
                        parent[parent_key] = [parent[parent_key], value]
                    else:
                        parent[parent_key] = [value]
                elif isinstance(parent, list):
                    parent.append(value)

    def remove_single_item_lists(node):
        if isinstance(node, dict):
            for key in list(node.keys()):
                node[key] = remove_single_item_lists(node[key])
                if isinstance(node[key], list) and len(node[key]) == 1:
                    node[key] = node[key][0]
        return node

    return remove_single_item_lists(result)

#主要是处理键值中若存在若干序号且每个序号块的内容>=50字符的时候，用列表表示。
def post_process(value):
    # 如果传入的是非字符串值，直接返回原值
    if not isinstance(value, str):
        return value

    # 定义可能的分割模式及其正则表达式
    patterns = [
        (r'\d+、', r'(?=\d+、)'),       # 匹配 '1、'
        (r'[（(]\d+[）)]', r'(?=[（(]\d+[）)])'),  # 匹配 '(1)' 或 '（1）'
        (r'\d+\.', r'(?=\d+\.)'),        # 匹配 '1.'
        (r'[一二三四五六七八九十]、', r'(?=[一二三四五六七八九十]、)'),  # 匹配 '一、'、'二、' 等
        (r'[一二三四五六七八九十]\.', r'(?=[一二三四五六七八九十]\.)')  # 匹配 '一.'、'二.' 等
    ]

    # 初始化用于保存最早匹配到的模式及其位置
    first_match = None
    first_match_position = len(value)  # 初始值设为文本长度，确保任何匹配都会更新它

    # 遍历所有模式，找到第一个出现的位置
    for search_pattern, split_pattern_candidate in patterns:
        match = re.search(search_pattern, value)
        if match:
            # 如果这个匹配的位置比当前记录的更靠前，更新匹配信息
            if match.start() < first_match_position:
                first_match = split_pattern_candidate
                first_match_position = match.start()

    # 如果找到了最早出现的匹配模式，使用它来分割文本
    if first_match:
        blocks = re.split(first_match, value)
    else:
        # 如果没有匹配的模式，保留原文本
        blocks = [value]

    processed_blocks = []
    for block in blocks:
        if not block:
            continue
        # 计算中英文字符总数，如果大于50，则加入列表
        if block and len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff\w]', block)) >= 50:
            processed_blocks.append(block.strip())
        else:
            # 如果发现有块长度小于50，返回原数据
            return value

    # 如果所有的块都符合条件，返回分割后的列表
    return processed_blocks

# 递归地处理嵌套结构
def process_nested_data(data):
    # 先检查是否所有值都是 ""、"/" 或空列表
    if isinstance(data, dict) and all(v == "" or v == "/" or (isinstance(v, list) and not v) for v in data.values()):
        return list(data.keys())
    # 递归遍历字典，处理最内层的字符串
    if isinstance(data, dict):
        # 如果当前项是字典，继续递归遍历其键值对
        result = {}
        for key, value in data.items():
            result[key] = process_nested_data(value)  # 递归处理子项
        return result
    elif isinstance(data, list):
        # 如果是列表，直接返回列表，保持原样
        return data
    else:
        # 到达最内层，处理非字典和非列表的元素（字符串）
        return post_process(data)

# 读取JSON数据，提取内容，转换结构，并打印结果
def extract_from_notice(clause_path, type):
    """
    从公告中提取特定类型的内容。

    Args:
        clause_path (str): 包含条款的JSON文件路径。
        type (int): 提取的类型。
            1 - ["投标文件","响应文件","响应性文件"]
            2 - ["开标", "评标", "定标","磋商程序","中标","程序","步骤"]
            3 - ["重新招标、不再招标和终止招标", "重新招标", "不再招标", "终止招标"]
            4 - ["评标"]   # 测试

    Returns:
        dict 或 str: 提取并处理后的数据，或在 `clause_path` 为空或发生错误时返回空字符串 `""`。
    """
    # 定义默认的返回结果
    DEFAULT_RESULT = ""

    # 判断 clause_path 是否为空
    if not clause_path:
        print("Warning: clause_path is empty.")
        return DEFAULT_RESULT

    # 根据 type 设置 target_values
    if type == 1:
        target_values = ["投标文件", "响应文件", "响应性文件"]
    elif type == 2:
        target_values = ["开标", "评标", "定标", "磋商程序", "中标", "程序", "步骤"]
    elif type == 3:
        target_values = ["重新招标、不再招标和终止招标", "重新招标", "不再招标", "终止招标"]
    elif type == 4:
        target_values = ["评标"]  # 测试
    else:
        print(f"Error: Invalid type specified: {type}. Use 1, 2, 3, or 4.")
        return DEFAULT_RESULT
    try:
        # 打开并读取JSON文件
        with open(clause_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            data = json.load(file)

        # 提取目标部分
        extracted_data = extract_between_sections(data, target_values)  # 读取json
        transformed_data = process_with_outer_key(extracted_data)
        final_result = process_nested_data(transformed_data)
        return final_result

    except Exception as e:
        print(f"Error in extract_from_notice: {e}")
        return DEFAULT_RESULT

if __name__ == "__main__":
    file_path = 'D:\\flask_project\\flask_app\\static\\output\\87f48f9c-e6ee-4dc1-a981-5a10085c4635\\tmp\\clause1.json'
    # file_path = 'D:\\flask_project\\flask_app\\static\\output\\87f48f9c-e6ee-4dc1-a981-5a10085c4635\\clause1.json'
    try:
        res = extract_from_notice(file_path, 2)  # 可以改变此处的 type 参数测试不同的场景
        res2=json.dumps(res,ensure_ascii=False,indent=4)
        print(res2)
    except ValueError as e:
        print(e)