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

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Python
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2024-09-30 16:23:39 +08:00
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
def sort_clean_data_keys(data):
# 预处理:删除键名中的空格
def preprocess_key(key):
return re.sub(r'\s+', '', key)
# 将键转换成由整数构成的元组,作为排序依据
def key_func(key):
return tuple(int(part) for part in re.split(r'\D+', key) if part)
# 创建一个新的字典,键名经过预处理
preprocessed_data = {preprocess_key(key): value for key, value in data.items()}
# 对预处理后的字典键进行排序
sorted_keys = sorted(preprocessed_data.keys(), key=key_func)
# 创建一个新的字典,按照排序后的键添加键值对
sorted_data = {key: preprocessed_data[key] for key in sorted_keys}
return sorted_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):
if type == 1:
2024-10-09 13:50:28 +08:00
target_values = ["投标文件","响应文件","响应性文件"]
2024-09-30 16:23:39 +08:00
elif type == 2:
2024-10-09 13:50:28 +08:00
target_values = ["开标", "评标", "定标","磋商程序","中标","程序"]
2024-09-30 16:23:39 +08:00
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:
raise ValueError("Invalid type specified. Use 1 for '投标文件, 投标' or 2 for '开标, 评标, 定标'or 3 for '重新招标'")
with open(clause_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
data = json.load(file)
extracted_data = extract_between_sections(data, target_values) # 读取json
transformed_data=process_with_outer_key(extracted_data)
# sorted_data=sort_clean_data_keys(extracted_data) #对键进行排序
# transformed_data = transform_json(extracted_data)
final_result=process_nested_data(transformed_data)
return final_result
#TODO: 再审视一下zbtest20的处理是否合理
if __name__ == "__main__":
2024-10-09 13:50:28 +08:00
file_path = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\货物标\\output4\\tmp1\\clause26.json'
2024-09-30 16:23:39 +08:00
try:
2024-10-09 13:50:28 +08:00
res = extract_from_notice(file_path, 1) # 可以改变此处的 type 参数测试不同的场景
2024-09-30 16:23:39 +08:00
res2=json.dumps(res,ensure_ascii=False,indent=4)
print(res2)
except ValueError as e:
print(e)