Example #1
0
print "    - recuperation des ids des auteurs dans la table \"auteurs\" (index SQL) pour reinjecter dans la table \"billets\"..."
auteurs = fonctions_bdd.select_bdd_table_champ_simple(name_bdd,'auteurs','id,auteurs')
dic_auteurs ={}
for aut in auteurs:
	dic_auteurs[aut[1]] = aut[0]
site_billets = fonctions_bdd.select_bdd_table_champ_simple(name_bdd,'billets','id,site')

auteur_index=[]
for sit in site_billets:
	id_b= sit[0]
	names =sit[1].split(sep)
	id_aut=[]
	for nom in names:
		sit_name = text_processing.nettoyer_url(nom)
		id_aut.append(dic_auteurs[sit_name.replace("popostrophe","'")])
	auteur_index.append([id_b,id_aut])

print "    - mise a jour de la table billets avec les noms des sites nettoyes obtenus via la table auteurs..."
print "         (auteur_id = # du site dans la table auteurs)"
fonctions_bdd.update_table(name_bdd,'billets','auteur_id',auteur_index)

#transforme la date en nombre de jours depuis date_depart	
fonctions_bdd.remplir_jours(name_bdd,'billets',requete,date_depart)
#commenter si format par annee

print "\n+++ base de donnees \""+name_bdd+"\" creee."




Example #2
0
			if not billetprocessed%250 : 
				print "     [#"+str(billetprocessed) +"]"
			if str(billet_lem)=="None":
				
				billetclean,billetorig = text_processing.billets_cleaner(billet,tagger)# transforme le billet en une liste de termes lemmatises apres avoir detache les elements de ponctuation
				billetcleantxt = ' '.join(billetclean)
				billetorigtxt = ' '.join(billetorig)
				billetcleantxt = billetcleantxt.encode('utf-8','replace')
				billetorigtxt = billetorigtxt.encode('utf-8','replace')
				billetcleans.append((billet_id,billetcleantxt))
				billetorigs.append((billet_id,billetorigtxt))
			else:
				billetnotprocessed=billetnotprocessed+1			
			if not billetprocessed%2000 or  billetprocessed == len(contenu) : 
				print "\n--- finished processing post terms: " + str(billetprocessed) +" posts"
				fonctions_bdd.update_table(name_bdd,'billets',"content_lemmatise",billetcleans)
				fonctions_bdd.update_table(name_bdd,'billets',"content",billetorigs)
				billetcleans=[]
				billetorigs=[]
		if billetnotprocessed>0:
			print "\n--- " + str(billetprocessed) +" posts had been already processed"

	#on construit le dictionnaire de lemmes si inexistant (pas besoin de redonner le nom du dictionnaire si celui-ci a deja ete cree)
	dictionnaire_treetagged_name= path_req  + "Treetagger_lemmes.txt"  
	if lemmadictionary==0: 
		print "+++ creation du dictionnaire de lemmes \""+dictionnaire_treetagged_name+"\""
	else: 
		print "*** dictionnaire de lemmes non recree pour eviter une passe inutile"
	if lemmadictionary==0:
		contenu = fonctions_bdd.select_bdd_table(name_bdd,'billets','content,content_lemmatise',requete)
	else:
Example #3
0
print "    + frequences exactes calculees   "+ file_freq_exact


#on alimente nos tables avec ces resultats
#on inscrit d'abord la liste des concepts indexes dans la table billet.
ngramme_billets_fit_txt =[]
for b_id,ngra in zip(billets_id,ngramme_billets_fit):
	if len(ngra)==0:
		ngratxt=''
	else:
		ngratxt = ';'.join(ngra)
	ngramme_billets_fit_txt.append((b_id,ngratxt))
	
		
#et on remplit la table des billets avec la liste des concepts histoire d'en garder une trace
fonctions_bdd.update_table(name_bdd,'billets','concepts',ngramme_billets_fit_txt)




print "    - recuperation des ids des concepts dans la table \"concepts\" (index SQL) pour reinjecter dans la table \"billets\"..."
concepts = fonctions_bdd.select_bdd_table_champ_simple(name_bdd,'concepts','id,concepts')
dic_concepts ={}
for con in concepts:
	dic_concepts[con[1]] = con[0]




termsandblogs='n'
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