def printing(self, srs_dict: dict = dict()):
result_infodict = InfoDict(1)
for filename, lines in self.erb_info.dict_main.items():
replaced_lines = ERBRemodel(lines).replace_csvvars(
self.csv_infodict, 1, srs_dict)
result_infodict.add_dict(filename, replaced_lines)
return result_infodict
def crawl_text(self):
"""웹페이지 내 텍스트를 크롤링하는 함수"""
print("현재 ArcaLive 내 게시글만 지원합니다.")
while True:
print("입력하신 웹페이지 내 텍스트 내용을 크롤링합니다. 공란인 경우 이전으로 돌아갑니다.")
target_url = input(
"크롤링할 웹페이지 url를 입력해주세요. http나 https가 포함되어야 합니다. : ")
if not target_url: # 공란 입력
return None
elif target_url.find("arca.live"):
html_data = ArcaliveCrawl(target_url)
result_data = html_data.txt_data()
break
else: # 도메인이 아카라이브가 아님
print("현재 ArcaLive 내 게시글만 지원합니다.")
if not result_data:
print("크롤링된 데이터가 없습니다.")
result_infodict = InfoDict("WebCrawl")
result_infodict.add_dict(target_url, result_data)
return result_infodict
def analyze_erh(self, erh_files=None, encode_type=None): # TODO 본격적으로 만져야함
"""return (ERH_infodict, 구동중 통합 dim_dict)"""
if not erh_files or not encode_type:
erh_files, encode_type = CustomInput("ERH").get_filelist()
clsdim = HandleDIM()
infodict = InfoDict("ERHInfoDict")
for erhname in erh_files:
temp_dimdict = dict()
lines = ERHLoad(erhname, encode_type).make_bulklines()
for line in lines:
line.strip()
if line.startswith(";"):
continue
words = line.split()
if not words:
continue
elif words[0].startswith("#DIM"):
temp_dimdict.update(clsdim.dim_search(line))
infodict.add_dict(erhname, temp_dimdict)
return infodict, clsdim.dim_dict
def convert_to_infodict(self):
pd_name = "PreDic"
ad_name = "AfterDic"
orig_words = InfoDict("orig_words")
trans_words = InfoDict("trans_words")
for dict_name in (pd_name, ad_name):
dictdata = self.filedata.get(dict_name)
orig_dict = dict()
trans_dict = dict()
for order_no, key in enumerate(dictdata):
orig_dict[order_no] = key
trans_dict[order_no] = dictdata[key]
orig_words.add_dict("orig\\" + dict_name, orig_dict)
trans_words.add_dict("trans\\" + dict_name, trans_dict)
return orig_words, trans_words
def import_all_CSV(self, mode_num=0, csv_files=None, encode_type=None):
"""InfoDict 클래스를 받아 CSV 변수 자료형 생성
{csv파일명:{csv변수명:숫자}} 또는 {csv파일명:{숫자:csv변수명}}
mode_num:
bit 기반 모드 필터링
0 = 필터링 없음
0b1 = 숫자/변수명 반전
0b10 = chara 등 미포함
0b100 = srs용 chara 처리
"""
print("추출을 시작합니다.")
if not csv_files or not encode_type:
csv_files, encode_type = CustomInput("CSV").get_filelist()
self.dic_assemble = InfoDict(0)
count_check = StatusNum(csv_files, "파일", self.debug_log.NameDir)
count_check.how_much_there()
arg_list = [0, None] # 구별없이 전부
name_filter = [] # 리스트에 포함된 파일명 제외(소문자만 지원)
if mode_num:
# 만들어도 의미없는 파일 제외
name_filter.extend(("gamebase", "_replace", "variablesize"))
if mode_num & 0b1: # 숫자/변수명 반전 있음
name_filter.append("chara")
arg_list[0] = 1
if mode_num & 0b10: # chara 미포함
name_filter.extend(("chara", "_rename"))
if mode_num & 0b100: # SRS용 인명 처리
arg_list[1] = ["NAME", "名前", "CALLNAME", "呼び名"]
# 중복 필터 제거
name_filter = DataFilter().dup_filter(name_filter)
for filename in csv_files:
if mode_num:
if mode_num & 0b100 and "chara" not in filename.lower():
continue
else:
is_filtered = 0
for name in name_filter:
if name in filename.lower():
is_filtered = 1
break
if is_filtered:
continue
csvdata_dict = self.single_csv_read(filename, encode_type,
*arg_list)
if csvdata_dict == None: # 인식되지 않은 경우 infodict에 추가되지 않음
count_check.error_num += 1
continue
self.dic_assemble.add_dict(filename, csvdata_dict)
count_check.how_much_done()
if count_check.error_num > 0:
self.debug_log.if_decode_error()
CommonSent.extract_finished()
CommonSent.print_line()
self.debug_log.sucessful_done()
return self.dic_assemble
class CSVFunc:
debug_log = LogPreset(1)
def import_all_CSV(self, mode_num=0, csv_files=None, encode_type=None):
"""InfoDict 클래스를 받아 CSV 변수 자료형 생성
{csv파일명:{csv변수명:숫자}} 또는 {csv파일명:{숫자:csv변수명}}
mode_num:
bit 기반 모드 필터링
0 = 필터링 없음
0b1 = 숫자/변수명 반전
0b10 = chara 등 미포함
0b100 = srs용 chara 처리
"""
print("추출을 시작합니다.")
if not csv_files or not encode_type:
csv_files, encode_type = CustomInput("CSV").get_filelist()
self.dic_assemble = InfoDict(0)
count_check = StatusNum(csv_files, "파일", self.debug_log.NameDir)
count_check.how_much_there()
arg_list = [0, None] # 구별없이 전부
name_filter = [] # 리스트에 포함된 파일명 제외(소문자만 지원)
if mode_num:
# 만들어도 의미없는 파일 제외
name_filter.extend(("gamebase", "_replace", "variablesize"))
if mode_num & 0b1: # 숫자/변수명 반전 있음
name_filter.append("chara")
arg_list[0] = 1
if mode_num & 0b10: # chara 미포함
name_filter.extend(("chara", "_rename"))
if mode_num & 0b100: # SRS용 인명 처리
arg_list[1] = ["NAME", "名前", "CALLNAME", "呼び名"]
# 중복 필터 제거
name_filter = DataFilter().dup_filter(name_filter)
for filename in csv_files:
if mode_num:
if mode_num & 0b100 and "chara" not in filename.lower():
continue
else:
is_filtered = 0
for name in name_filter:
if name in filename.lower():
is_filtered = 1
break
if is_filtered:
continue
csvdata_dict = self.single_csv_read(filename, encode_type,
*arg_list)
if csvdata_dict == None: # 인식되지 않은 경우 infodict에 추가되지 않음
count_check.error_num += 1
continue
self.dic_assemble.add_dict(filename, csvdata_dict)
count_check.how_much_done()
if count_check.error_num > 0:
self.debug_log.if_decode_error()
CommonSent.extract_finished()
CommonSent.print_line()
self.debug_log.sucessful_done()
return self.dic_assemble
def single_csv_read(self,
csvname,
encode_type="UTF-8",
opt=0,
filter_list=None):
"""csv 파일을 읽어 dict형이나 list형을 불러옴.
opt 0: {0행:1행}, 1: {1행:0행}, 2:[1행1열,1행2열,...]
"""
csv_data = CSVLoad(csvname, encode_type)
self.debug_log.write_loaded_log(csvname)
try:
if opt in (0, 1):
if "chara" in csvname.lower():
csv_data.chara_csv(filter_list)
else:
csv_data.core_csv(opt, filter_list)
the_result = DataFilter().erase_quote(csv_data.dict_csvdata)
elif opt == 2:
csv_data.core_csv()
the_result = DataFilter().dup_filter(csv_data.list_csvdata)
except UnicodeDecodeError as UniDecode:
if opt == 2:
self.debug_log.if_decode_error()
self.debug_log.write_error_log(UniDecode, csvname)
the_result = None
return the_result
def make_csv_var_dict(self, csv_files=None, encode_type=None):
"""{csv변수명:[파일명,번호]} 형태 딕셔너리 제작"""
print("csv 변수 대응 딕셔너리를 제작합니다.")
if not csv_files or not encode_type:
csv_files, encode_type = CustomInput("CSV").get_filelist()
count_check = StatusNum(csv_files, "파일", self.debug_log.NameDir)
count_check.how_much_there()
csvvar_dict = {}
all_var_list = []
dup_count = 0
for csvname in csv_files:
csvdata_dict = self.single_csv_read(csvname, encode_type,
1) # {변수명:숫자}
if csvdata_dict == None:
count_check.error_num += 1
continue
for var in csvdata_dict.keys():
if var == "":
continue
core_var = var
var = var.split(";")[0]
nospace_var = var.replace(" ", "__")
all_var_list.append(var)
try:
if csvvar_dict.get(nospace_var):
dup_count = all_var_list.count(var) - 1
csvvar_dict["dup{}_{}".format(
dup_count, nospace_var)] = [
csvname,
int(csvdata_dict[core_var]),
]
else:
csvvar_dict[nospace_var] = [
csvname, int(csvdata_dict[core_var])
]
except ValueError:
continue
count_check.how_much_done()
total_dup = len(all_var_list) - len(set(all_var_list))
if dup_count != 0:
print("{}건의 중복변수가 존재합니다. 추후 유의해주세요.".format(total_dup))
if count_check.error_num > 0:
self.debug_log.if_decode_error()
CommonSent.extract_finished()
CommonSent.print_line()
self.debug_log.sucessful_done()
return csvvar_dict
def anal_erbs(self, mod: int = 0b111):
"""ERB 파일 분석 함수.
mod 설정정보
bit 0 : 함수, bit 1 : CSV변수, bit 2: DIM변수
"""
self.erb_infdict = InfoDict(1)
for erb in self.bring.search_filelist(".ERB"):
with open(erb, "r", encoding=self.encode_type) as erbfile:
self.erb_infdict.add_dict(erb, erbfile.readlines())
self.anal_erhs()
if mod & 0b001: # Function 처리
def_funcinfo = FuncInfo()
use_funcinfo = FuncInfo()
mis_funcs = []
if mod & 0b010: # CSV Var 처리
csv_varlist = []
if mod & 0b100: # DIM Var 처리
handle_dim = HandleDIM()
for erbname, lines in self.erb_infdict.dict_main.items():
# line당 여건 체크
for line in lines:
line.strip()
if line.startswith(";"): # Comment
continue
words = line.split()
if not words:
continue
if mod & 0b001: # Function
head = words[0]
if mod & 0b001 and head in ("TRYCALLFORM", "TRYCCALLFORM",
"TRYCALL", "CALLFORM", "CALLF",
"CALL"):
words.pop(0)
funcname = " ".join(words).split("(")[0]
try:
int(funcname)
except ValueError:
use_funcinfo.add_dict(funcname, [
funcname,
], erbname)
elif mod & 0b001 and head.startswith("@"):
funcname = head.replace("@",
"").split("(")[0].split(",")[0]
def_funcinfo.add_dict(funcname, [
funcname,
], erbname)
if mod & 0b010: # CSV Vars
result = self.vfinder.find_csvfnc_line(line)
if result:
csv_varlist.extend(result)
if mod & 0b100 and words[0].startswith("#DIM"): # DIM Vars
self.dim_dict.update(
handle_dim.dim_search(line)) # TODO DIM 분석필요
# 결과물 처리 부분
used_csvvar = []
index_csvvar = []
if mod & 0b001: # Function
for used_func in use_funcinfo.func_dict:
if not def_funcinfo.func_dict.get(used_func):
mis_funcs.append(used_func)
if mod & 0b010: # CSV Vars
changed_csvvar = self.vfinder.change_var_index(csv_varlist, 1)
changed_csvvar = DataFilter().dup_filter(changed_csvvar)
used_csvvar, index_csvvar = self.vfinder.print_csvfnc(
changed_csvvar, 0b1100)
index_csvvar = self.compare_csvvar(index_csvvar)
return mis_funcs, used_csvvar, index_csvvar
class AnalyzeFiles:
def __init__(self, bringfiles: BringFiles, encode_type: str):
self.bring = bringfiles
self.encode_type = encode_type
self.dim_dict: dict[str, list[str]] = dict()
def anal_erbs(self, mod: int = 0b111):
"""ERB 파일 분석 함수.
mod 설정정보
bit 0 : 함수, bit 1 : CSV변수, bit 2: DIM변수
"""
self.erb_infdict = InfoDict(1)
for erb in self.bring.search_filelist(".ERB"):
with open(erb, "r", encoding=self.encode_type) as erbfile:
self.erb_infdict.add_dict(erb, erbfile.readlines())
self.anal_erhs()
if mod & 0b001: # Function 처리
def_funcinfo = FuncInfo()
use_funcinfo = FuncInfo()
mis_funcs = []
if mod & 0b010: # CSV Var 처리
csv_varlist = []
if mod & 0b100: # DIM Var 처리
handle_dim = HandleDIM()
for erbname, lines in self.erb_infdict.dict_main.items():
# line당 여건 체크
for line in lines:
line.strip()
if line.startswith(";"): # Comment
continue
words = line.split()
if not words:
continue
if mod & 0b001: # Function
head = words[0]
if mod & 0b001 and head in ("TRYCALLFORM", "TRYCCALLFORM",
"TRYCALL", "CALLFORM", "CALLF",
"CALL"):
words.pop(0)
funcname = " ".join(words).split("(")[0]
try:
int(funcname)
except ValueError:
use_funcinfo.add_dict(funcname, [
funcname,
], erbname)
elif mod & 0b001 and head.startswith("@"):
funcname = head.replace("@",
"").split("(")[0].split(",")[0]
def_funcinfo.add_dict(funcname, [
funcname,
], erbname)
if mod & 0b010: # CSV Vars
result = self.vfinder.find_csvfnc_line(line)
if result:
csv_varlist.extend(result)
if mod & 0b100 and words[0].startswith("#DIM"): # DIM Vars
self.dim_dict.update(
handle_dim.dim_search(line)) # TODO DIM 분석필요
# 결과물 처리 부분
used_csvvar = []
index_csvvar = []
if mod & 0b001: # Function
for used_func in use_funcinfo.func_dict:
if not def_funcinfo.func_dict.get(used_func):
mis_funcs.append(used_func)
if mod & 0b010: # CSV Vars
changed_csvvar = self.vfinder.change_var_index(csv_varlist, 1)
changed_csvvar = DataFilter().dup_filter(changed_csvvar)
used_csvvar, index_csvvar = self.vfinder.print_csvfnc(
changed_csvvar, 0b1100)
index_csvvar = self.compare_csvvar(index_csvvar)
return mis_funcs, used_csvvar, index_csvvar
def anal_erhs(self) -> dict[str, list[str]]:
"""분석할 ERB의 기반 ERH를 분석해 그 결과값을 dict형태로 반환함"""
erh_files = self.bring.search_filelist(".ERH")
if not erh_files: # 주어진 구상 폴더 내에 ERH 파일이 없음
return {}
_, temp_dimdict = ERHFunc().analyze_erh(erh_files, self.encode_type)
self.dim_dict.update(temp_dimdict)
return temp_dimdict
def anal_csvs(self, f_csvinfo: InfoDict, t_csvinfo: InfoDict) -> dict:
self.vfinder = ERBVFinder(f_csvinfo)
self.t_vfinder = ERBVFinder(t_csvinfo)
srs_dict, *_ = SRSFunc().build_srsdict(f_csvinfo, t_csvinfo)
return srs_dict
def compare_csvvar(self, used_list: list[str]):
"""index 기반 사용 변수 list를 받아 처리되지 않은 list 반환"""
not_checked = used_list.copy()
for var in used_list:
is_dim = False
csvname, *vardata = var.split(":")
var_context = vardata[-1]
if self.t_vfinder.extra_dict.get(
csvname): # csvname != 일반적 filename
csvname: str = self.t_vfinder.extra_dict[csvname]
csv_filename: str = self.t_vfinder.csv_fnames.get(csvname)
if csv_filename:
if self.dim_dict.get(
var_context): # dim_dict 에서 찾을 수 있는 var_context인 경우
var_context = self.dim_dict[var_context][0] # 일단 1차원만 상정
is_dim = True
if self.t_vfinder.csv_infodict.dict_main[csv_filename].get(
var_context): # 해당 var_context가 목록에 존재하는 경우
trans_var = var
elif is_dim:
vardata[-1] = var_context
trans_var = csvname + ":" + ":".join(vardata)
else:
continue
try:
not_checked.pop(not_checked.index(trans_var))
except ValueError:
pass
return not_checked
def __init__(self):
self.result_infodict = InfoDict(1)
class ERBFunc:
func_log = LogPreset("ERBwork")
def __init__(self):
self.result_infodict = InfoDict(1)
def extract_printfunc(self, erb_files=None, encode_type=None, opt=0):
"""ERB 파일 내 출력문 데이터를 추출하는 함수
opt bit 1 : 차트 내 중복 context 제거, 2: 파일당 차트 할당, 3: 공백 출력안함
"""
print("PRINT/DATAFORM 구문의 추출을 시작합니다.")
if not erb_files or not encode_type:
erb_files, encode_type = CustomInput("ERB").get_filelist()
file_count_check = StatusNum(erb_files, "파일")
file_count_check.how_much_there()
result_sheet = SheetInfo()
sheet_tags = ["COM_type", "context"]
if not opt & 0b10: # 파일당 차트 할당 아님
sheet_tags.insert(0, "file")
sheetname = "print_sent"
result_sheet.add_sheet(sheetname, sheet_tags)
if opt & 0b1: # 중복 후처리
dup_list = list()
for filename in erb_files:
bulk_lines = ERBLoad(filename, encode_type)
if opt & 0b10: # 파일당 차트 할당
sheetname = filename
result_sheet.add_sheet(sheetname, sheet_tags)
if opt & 0b1000: # 주석처리 모드
printfunc_list = [
line for line in bulk_lines.make_erblines()
if line.find(";")
]
else:
printfunc_list = bulk_lines.search_line(
"PRINT",
"DATA",
except_args=["PRINTDATA", "DATALIST"],
opt=0b1)
for line in printfunc_list:
comtype = line.split()[0]
context = " ".join(line.split()[1:])
if opt & 0b1: # 중복 후처리
if dup_list.count(context):
continue
else:
dup_list.append(context)
if opt & 0b100: # 공백 처리안함
if not context:
continue
result_sheet.add_row(sheetname,
file=filename,
COM_type=comtype,
context=context)
file_count_check.how_much_done()
CommonSent.extract_finished()
self.func_log.sucessful_done()
if opt & 0b1 and dup_list:
print("중복으로 발견되어 누락 처리한 문장이 한 개 이상 존재합니다. 이후 처리에 유의해주세요.")
return result_sheet # SheetInfo
def search_csv_var(self, erb_files=None, encode_type=None, opt=0):
"""ERB 파일 내 사용된 csv 변수 목록 출력
opt bit 1: 참이면 CSV별 차트, 아니면 ERB별 차트
"""
print("ERB 파일에서 사용된 CSV 변수목록을 추출합니다.")
if not erb_files or not encode_type:
erb_files, encode_type = CustomInput("ERB").get_filelist()
csvvar_list = ERBUtil().csv_infodict_maker()
if csvvar_list == None:
try:
csvvar_list = CSVFunc().single_csv_read("CSVfnclist.csv",
opt=2)
except:
print("설정 정보가 없어 실행이 불가합니다.")
return None
vfinder = ERBVFinder(csvvar_list)
file_count_check = StatusNum(erb_files, "파일")
file_count_check.how_much_there()
result_sheet = SheetInfo()
sheet_tags = ["file", "var_name", "orig_word"]
for filename in erb_files:
erb_bulk = ERBLoad(filename, encode_type).make_erblines()
self.func_log.write_loaded_log(filename)
if not opt & 0b1: # ERB별 차트
result_sheet.add_sheet(filename, sheet_tags)
sheet_name = filename
file_results = []
for line in erb_bulk:
vars_list = vfinder.find_csvfnc_line(line)
if vars_list:
file_results.extend(vars_list)
dup_res_list = DataFilter().dup_filter(file_results)
for var_info in dup_res_list:
varhead, varname, _, _ = var_info
context = vfinder.print_csvfnc([
var_info,
])[0]
if opt & 0b1:
sheet_name = varhead
if sheet_name not in result_sheet.sheetdict.keys():
result_sheet.add_sheet(sheet_name, sheet_tags)
f_name = filename
else:
f_name = varhead
result_sheet.add_row(sheet_name,
file=f_name,
var_name=varname,
orig_word=context)
file_count_check.how_much_done()
CommonSent.extract_finished()
self.func_log.sucessful_done()
return result_sheet # SheetInfo
def remodel_indent(self, metainfo_option_num=0, metalineinfo=None):
if metalineinfo == None:
print("들여쓰기를 자동 교정하는 유틸리티입니다.")
erb_files, encode_type = CustomInput("ERB").get_filelist()
file_count_check = StatusNum(erb_files, "파일")
file_count_check.how_much_there()
for filename in erb_files:
erb_bulk = ERBLoad(filename, encode_type).make_erblines()
lines = (ERBUtil().make_metainfo_lines(erb_bulk,
metainfo_option_num,
filename).linelist)
lines.insert(0, [0, 0, 0, ";{}에서 불러옴\n".format(filename)])
temp_metainfo = ERBMetaInfo()
temp_metainfo.linelist = lines
self.result_infodict.add_dict(
filename,
ERBUtil().indent_maker(temp_metainfo))
file_count_check.how_much_done()
result_dataset = self.result_infodict # InfoDict 클래스 {파일명:[들여쓰기 처리된 lines]}
else:
if isinstance(metalineinfo, list): # metaline 없는 순수 lines 일 때
metalineinfo = ERBUtil().make_metainfo_lines(
metalineinfo, metainfo_option_num)
result_dataset = ERBUtil().indent_maker(
metalineinfo) # [들여쓰기 처리된 lines]
CommonSent.extract_finished()
self.func_log.sucessful_done()
return result_dataset
def translate_txt_to_erb(self, era_type, csvvar_dict):
txt_files, encode_type = CustomInput("TXT").get_filelist()
file_count_check = StatusNum(txt_files, "파일")
file_count_check.how_much_there()
chara_num = input("작성하실 캐릭터의 번호를 입력해주세요. : ")
self.comp_lines = []
for filename in txt_files:
file_lines = ERBWrite(filename, encode_type, era_type,
chara_num).txt_to_erblines(csvvar_dict)
print("{}의 처리가 완료되었습니다.".format(filename))
self.comp_lines.extend(file_lines)
file_count_check.how_much_done()
erb_metainfo = ERBUtil().make_metainfo_lines(self.comp_lines, 0,
filename)
self.func_log.sucessful_done()
return erb_metainfo
def replace_num_or_name(self, mod_num=0, erb_files=None, encode_type=None):
"""0:숫자 > 변수, 1: 변수 > 숫자"""
if not erb_files or not encode_type:
erb_files, encode_type = CustomInput("ERB").get_filelist()
file_count_check = StatusNum(erb_files, "ERB 파일")
file_count_check.how_much_there()
csv_infodict = ERBUtil().csv_infodict_maker(mod_num + 1, self.func_log)
print("ERB내 index 변환작업을 시작합니다.")
for filename in erb_files:
erblines = ERBLoad(filename, encode_type).make_erblines()
replaced_lines = ERBRemodel(erblines).replace_csvvars(
csv_infodict, mod_num)
self.result_infodict.add_dict(filename, replaced_lines)
file_count_check.how_much_done()
CommonSent.extract_finished()
self.func_log.sucessful_done()
return self.result_infodict # {파일명:[바뀐줄]}
def remodel_equation(self, metainfo_option_num=2, metalineinfo=None):
mod_dict = {1: "중첩 PRNTDATA 변환"}
if metalineinfo == None:
print("불완전한 수식을 교정해주는 유틸리티입니다.")
erb_files, encode_type = CustomInput("ERB").get_filelist()
file_count_check = StatusNum(erb_files, "파일")
file_count_check.how_much_there()
mod_no = MenuPreset().select_mod(mod_dict)
for filename in erb_files:
erb_bulk = ERBLoad(filename, encode_type).make_erblines()
lines = (ERBUtil().make_metainfo_lines(erb_bulk,
metainfo_option_num,
filename).linelist)
lines.insert(0, [0, 0, 0, ";{}에서 불러옴\n".format(filename)])
temp_metainfo = ERBMetaInfo()
temp_metainfo.linelist = lines
self.result_infodict.add_dict(
filename,
ERBUtil().grammar_corrector(temp_metainfo, mod_no))
file_count_check.how_much_done()
result_dataset = self.result_infodict # InfoDict 클래스 {파일명:ERBMetaInfo 클래스 메소드}
else:
mod_no = MenuPreset().select_mod(mod_dict, 0b1)
result_dataset = ERBUtil().grammar_corrector(
metalineinfo, mod_no) # ERBMetaInfo 클래스 메소드
CommonSent.extract_finished()
self.func_log.sucessful_done()
return result_dataset
def memory_optimizer(self, erb_files=None, encode_type=None):
print("현재 기능이 완성되지 않았습니다. 되도록 백업 후 이용해주시고, 구상 파일에만 사용해주세요.")
if not erb_files or not encode_type:
erb_files, encode_type = CustomInput("ERB").get_filelist()
file_count_check = StatusNum(erb_files, "파일")
file_count_check.how_much_there()
for filename in erb_files:
erblines = ERBLoad(filename, encode_type).make_erblines()
optmized_lines = ERBRemodel(erblines).memory_optimize()
self.result_infodict.add_dict(filename, optmized_lines)
file_count_check.how_much_done()
CommonSent.extract_finished()
self.func_log.sucessful_done()
return self.result_infodict # {파일명:lines} 형태가 포함된 infodict
def erb_trans_helper(self): # TODO 공사중
"""번역본의 원본 이식에 도움을 주는 함수"""
print("원본 erb의 디렉토리를 지정해주세요.")
o_blkdata = ERBBlkFinder()
print("번역본 erb의 디렉토리를 지정해주세요.")
t_blkdata = ERBBlkFinder()
# TODO 이름만 다른 파일 비교 가능하게 - CompareErb.csv 활용
def db_erb_finder(self, erb_files=None, encode_type=None, tag=None):
"""데이터베이스형 ERB 자료 추출 함수"""
print("되도록 필요한 파일만 있는 폴더를 만든 후 그곳에서 진행해주세요.",
"추후 복수의 파일을 비교하고자 하는 경우, 각 파일의 파일명은 같아야 합니다.",
sep="\n")
if not erb_files or not encode_type:
erb_files, encode_type = CustomInput("ERB").get_filelist()
while True:
if not tag:
tag = input("필요한 데이터 형식의 앞말을 붙여넣어주세요.: ")
adj_yn = MenuPreset().yesno(
"AAA/BBB/CCC 꼴의 데이터인 경우, 각 요소별 분할이 가능합니다.", "분할을 시도하시겠습니까?")
case_yn = MenuPreset().yesno(
"CASE XXX ~ tag AAA 꼴의 데이터인 경우 CASE를 활용한 좀 더 정확한 계산이 가능합니다.",
"해당 작업을 시도하시겠습니까?")
adj_res = "Yes" if adj_yn else "No"
case_res = "Yes" if case_yn else "No"
if not MenuPreset().yesno(
"tag: %s, 분할 시도: %s, CASE 사용: %s가 맞습니까?" %
(tag, adj_res, case_res)):
if MenuPreset().yesno("작업을 취소할까요?"):
return None
continue
break
for erbname in erb_files:
erb_load = ERBLoad(erbname, encode_type)
erblines = erb_load.make_erblines()
self.result_infodict.add_dict(
erbname,
DataBaseERB().collect_adj(erblines, tag, adj_yn, case_yn))
return self.result_infodict
def __init__(self):
self.block_data = InfoDict(1) # {filename:{index:(func,(code_block))}}
self.files, self.encode_type = CustomInput("ERB").get_filelist()