-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathda_ta.py
302 lines (283 loc) · 13.2 KB
/
da_ta.py
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
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
from textblob.classifiers import NaiveBayesClassifier
from bs4 import BeautifulSoup
import requests, os
class Da_ta:
def __init__(self):
self.train = []
self.test = [
('Hôm qua là thứ mấy ?', 'thời gian'),
('Hôm nay là thứ mấy ?', 'thời gian'),
('Mai là thứ mấy ?', 'thời gian'),
('Ngày kia là thứ mấy ?', 'thời gian'),
('Tháng này là tháng mấy ?', 'thời gian'),
('Năm trước là năm bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Tháng trước là tháng mấy ?', 'thời gian'),
('Thứ hai tuần sau là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Thứ ba tuần sau là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Thứ tư tuần sau là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Thứ năm tuần sau là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Thứ sáu tuần sau là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Thứ bảy tuần sau là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Chủ nhật tuần sau là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Qua có mát không ?', 'thời tiết'),
('Thời tiết hôm qua có oi không ?', 'thời tiết'),
('Hôm qua có dễ chịu không ?', 'thời tiết'),
('Mai có nắng không ?', 'thời tiết'),
('Ngày mai có mưa không ?', 'thời tiết'),
('Thời tiết ngày mai mát không ?', 'thời tiết'),
('Ngày mai có oi không ?', 'thời tiết'),
('Thời tiết mai có dễ chịu không ?', 'thời tiết'),
("Độ ẩm hôm nay bao nhiêu ?", 'thời tiết'),
("Độ ẩm hôm qua bao nhiêu ?", 'thời tiết'),
("Độ ẩm ngày mai bao nhiêu ?", 'thời tiết'),
("Nhiệt độ hôm nay bao nhiêu ?", 'thời tiết'),
("Nhiệt độ hôm qua bao nhiêu ?", 'thời tiết'),
("Nhiệt độ mai bao nhiêu ?", 'thời tiết'),
('Giá vàng hôm nay thế nào ?', 'tài chính'),
('Giá vàng hôm qua thế nào ?', 'tài chính'),
('Tỷ giá hôm nay thế nào ?', 'tài chính'),
('Tỷ giá hôm qua thế nào ?', 'tài chính'),
('Hôm qua là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Hôm nay là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Mai là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Ngày kia là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Năm sau là năm bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Tháng sau là tháng mấy ?', 'thời gian'),
('Năm nay là năm bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Thứ ba trước là ngày bao nhiêu ?', 'thời gian'),
('Thời tiết hôm nay thế nào ?', 'thời tiết'),
('Nay có nắng không ?', 'thời tiết'),
('Thời tiết hôm nay có mưa không ?', 'thời tiết'),
('Nay có mát không ?', 'thời tiết'),
('Hôm nay có oi không ?', 'thời tiết'),
('Thời tiết nay có dễ chịu không ?', 'thời tiết'),
('Hôm qua có nắng không ?', 'thời tiết'),
('Thời tiết hôm qua có mưa không ?', 'thời tiết'),
("Độ ẩm hôm nay bao nhiêu ?", 'thời tiết'),
('giá vàng ?', 'tài chính'),
]
## self.test = []
self.cl = NaiveBayesClassifier(self.train)
@staticmethod
def saveload_model(cl=False, newdata=None):
import _pickle as cPickle
## import cPickle
if not cl:
with open(
'save_training.pickle',
'rb',
) as load_training:
return cPickle.load(load_training) # LOAD TRAINED CLASSIFIER
with open(
'save_training.pickle',
'wb',
) as save_training:
cPickle.dump(cl, save_training) # SAVE TRAINED CLASSIFIER
def updatedata(
self,
typ_e,
new_data = [
('She is my best friend.', 'pos'),
("I'm happy to have a new friend.", 'pos'),
("Stay thirsty, my friend.", 'pos'),
("He ain't from around here.", 'neg')
]
):
import json
with open (
os.path.join(os.getcwd(), 'data', typ_e+ '.txt'),
'w',
encoding="utf-8"
) as f:
f.write(json.dumps(new_data))
self.cl.update(new_data)
print(self.cl.accuracy(self.test))
def soup_(self, url, typ_e=None):
if not url == '':
## headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.14; rv:66.0) Gecko/20100101 Firefox/66.0", "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8", "Accept-Language": "en-US,en;q=0.5", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "DNT": "1", "Connection": "close", "Upgrade-Insecure-Requests": "1"}
## req = requests.get(url, headers=headers)
req = requests.get(url, verify=False)
soup = BeautifulSoup(req.content, 'html.parser')
if not typ_e:
return soup
elif typ_e == 'taichinh_':
for new_data in self.taichinh_(soup):
self.updatedata(new_data=new_data, typ_e=typ_e)
return
elif typ_e == 'thoitiet':
##31072022 for new_data in self.thoitiet(soup):
##31072022 self.updatedata(new_data=new_data)
new_data = self.thoitiet(soup)
elif typ_e == 'taichinh':
##31072022 for new_data in self.taichinh(soup):
##31072022 self.updatedata(new_data=new_data)
new_data = self.taichinh(soup)
elif typ_e == 'thoigian':
new_data = self.thoigian()
else:
input('error')
## self.saveload_model(
## filename=typ_e,
## newdata=new_data
## )
self.updatedata(new_data=new_data, typ_e=typ_e)
@staticmethod
def thoitiet(soup):
div = soup.find('div', id='list-news')
new_data = []
for art in div.find_all('article'):
##31072022 new_data = []
h2 = art.find('h2', class_="title-news")
if not h2:
continue # input(art.prettify())
a = h2.find('a', {
"data-medium": lambda x: "Item-" in x
})
soup0 = Da_ta().soup_(url=a['href'])
section = soup0.find(
'section',
class_=lambda x: "page-detail" in x
and "top-detail" in x
)
artle = section.find(
'article',
class_=lambda x: "fck_detail" in x
)
for p in artle.find_all('p', class_="Normal"):
new_data.append((p.text, 'thời tiết'))
# print(new_data)
##31072022 yield new_data
return new_data
@staticmethod
def taichinh(soup):
div_ = soup.find('div', class_='newsTop')
div = div_.find('div', class_='col4')
new_data = []
for art in div.find_all('div', class_='itemBox'):
##31072022 new_data = []
h2 = art.find('h3', class_="itemTitle")
a = h2.find('a', {
"href": True
}) # print(a['href'])
soup0 = Da_ta().soup_(url=a['href'])
section = soup0.find(
'div',
class_='contentMain'
)
artle = section.find(
'div',
class_='description'
)
for p in artle.find_all(
'p',
{
'style': "text-align: justify;"
}
):
new_data.append((p.text, 'tài chính'))
# print(new_data)
##31072022 yield new_data
return new_data
@staticmethod
def taichinh_(soup):
part = 1
while part < 21:
div_ = soup.find('div', class_="exam-content")
if div_ is None:
input("part: "+ str(part))
div = div_.find('ul')
new_data = []
for art in div.find_all('li'):
##31072022 new_data = []
a = art.find('a', href=True)
cauhoi = a.find('p').text;print(cauhoi)
new_data.append((cauhoi, 'tài chính'))
for p in art.find_all('p'):
pp = p.text;print(pp)
new_data.append((pp, 'tài chính'))
# print(new_data)
part += 1
soup = Da_ta().soup_(url=s['url'][:-1]+ str(part))
yield new_data
@staticmethod
def thoigian(
stri_="""Thời gian được tính bằng năm, tháng, tuần, ngày, giờ, phút, giây, Đêm. Trong đó, đơn vị cơ sở là "ngày", một ngày được chia làm 24 giờ (12 canh giờ - cách tính thường sử dụng thời xưa), 1 giờ chia thành 60 phút, 1 tuần gồm 7 ngày, 1 tháng bao gồm 28 đến 31 ngày tuỳ thuộc vào tháng trong năm,...
Theo quy ước hiện đại trong vật lý 1 giây được định nghĩa như sau:[2][3]
Giây là khoảng thời gian bằng 9,192,631,770 lần chu kỳ của bức xạ điện từ phát ra bởi nguyên tử Cs133 khi thay đổi trạng thái giữa hai mức năng lượng đáy siêu tinh vi.
Các đơn vị thời gian thông dụng khác được định nghĩa dựa trên khái niệm giây như sau:
Một phút có 60 giây
Một giờ có 60 phút
Một ngày có 24 giờ
Một tuần có 7 ngày
Một tháng có 4 tuần + 0, 1, 2, 3 ngày, (trung bình 30,4 ngày)
Một năm là khoảng thời gian trung bình của một chu kỳ Trái Đất quay quanh Mặt Trời, gồm có 12 tháng, hoặc 52 tuần 1 ngày, hoặc 365 ngày và 6 giờ.
Trong lý thuyết tương đối của Albert Einstein, đại lượng ct, với c là vận tốc ánh sáng và t là thời gian, được coi như là một chiều đặc biệt thêm vào cho không gian ba chiều để tạo thành không-thời gian[4][cần dẫn nguồn]. Việc cho thêm chiều thời gian giúp việc định vị các sự kiện được dễ dàng khi hệ quy chiếu thay đổi, tương tự như định vị các điểm trong không gian ba chiều cổ điển.
Vật lý cũng như nhiều ngành khoa học khác xem thời gian là một trong số những đại lượng cơ bản ít ỏi.[5]
Nó được dùng định nghĩa nhiều đại lượng khác như vận tốc nhưng nếu dùng những đại lượng như vậy mà định nghĩa trở lại thời gian sẽ tạo ra lối định nghĩa lòng vòng (tiếng Anh: circular definition).[6]
Một dạng định nghĩa operational về thời gian được diễn tả như sau: quan sát số lần lập cụ thể của một sự kiện có tính chu kì (như chuyển động của con lắc tự do) nảy sinh một loại đơn vị tiêu chuẩn như giây.
Thời Cổ đại người Trung Quốc thường tính thời gian theo Can Chi tức là chia thời gian theo các Canh theo thứ tự 12 con Giáp để tính thời gian trong ngày."""
):
stri_ = [
s for s in stri_.replace('.', '\n').split('\n')
if not any([
s.strip() == '',
all([
s.strip().startswith('['),
s.strip().endswith(']'),
])
])
]
new_data = []
for p in stri_:
new_data.append((p, 'thời gian'))
## input(new_data)
return new_data
@staticmethod
def onelink(url="https://thitruongtaichinhtiente.vn/vietnam-airlines-va-tinh-quang-binh-ky-ket-thoa-thuan-hop-tac-toan-dien-giai-doan-2022-2026-41674.html"):
soup0 = Da_ta().soup_(url=url)
try:
section = soup0.find(
'div',
class_='contentMain'
)
except:
print(soup0)
import traceback
print(traceback.format_exc())
input()
artle = section.find(
'div',
class_='description'
)
for p in artle.find_all(
'p',
{
'style': "text-align: justify;"
}
):
print(p.text)
da_ta = Da_ta()
##da_ta.onelink()
if os.path.exists(
os.path.join(
os.getcwd(),
'save_training.pickle',
)
):
da_ta.cl = da_ta.saveload_model(cl=False)
else:
for s in [
{'url': '',
'type': 'thoigian'},
{'url': 'https://thitruongtaichinhtiente.vn/',
'type': 'taichinh'},
{'url': 'https://tracnghiem.net/dai-hoc/500-cau-trac-nghiem-tai-chinh-ngan-hang-44.html?mode=part&part=1',
'type': 'taichinh_'},
{'url': 'https://vnexpress.net/tag/du-bao-thoi-tiet-38424',
'type': 'thoitiet'},
]:
da_ta.soup_(
url=s['url'],
typ_e=s['type'],
)
da_ta.saveload_model(cl=da_ta.cl)