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This project intend to practice some data structure concepts in Python language

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becauro/python-ting

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Boas vindas ao repositório do projeto TING!

Hard skills praticadas desse projeto:

  • Manipular Pilhas

  • Manipular Deque

  • Manipular Nó & Listas ligadas

  • Manipular Listas duplamentes ligadas


Sobre o projeto

O nome do sistema é ting (This Is Not Google).

Trata -se de um programa que simula o algoritmo de indexação de documentos similar ao do Google. Ou seja, um programa que permita anexar arquivos de texto e posteriormente opere funções de busca sobre tais arquivos

Com a quantidade de informações disponíveis na Web, encontrar o que você precisa seria quase impossível sem nenhuma ajuda para classificá-las. Os sistemas de classificação do Google organizam centenas de bilhões de páginas da Web, no índice da pesquisa, para fornecer os resultados mais úteis e relevantes em uma fração de segundo. Além disso tudo, a Google também precisa se preocupar em apresentar os resultados de uma maneira que ajude você a encontrar o que está procurando com mais facilidade ainda.

Analisar palavras

Compreender o significado da sua pesquisa é crucial para retornarmos boas respostas. Por isso, para encontrar páginas com informações relevantes, nosso primeiro passo é analisar o significado das palavras na consulta de pesquisa. Desenvolvemos modelos linguísticos para decifrar as sequências de palavras que precisamos procurar no índice.

Não iremos nos apegar a análise de significados ou busca por sinônimos. Nosso objetivo será identificar ocorrências de termos em arquivos TXT. Neste contexto, a idéia do programa é permitir anexar arquivos de texto e posteriormente operar funções de busca sobre tais arquivos.

Sendo assim o programa deverá possui dois módulos:

  • Modo gerenciamento de arquivos (ting_file_management);

  • Modo de buscas (ting_word_searches).


Estrutura

Este repositório já contém um template com a estrutura de diretórios e arquivos, tanto de código quanto de teste (tests) criados. Há também o diretório statics que contém os arquivos necessários para realização de testes, caso julgue necessário, sinta-se à vontade para criar novos arquivos ou editar o conteúdo dos arquivos existentes. Veja abaixo:

.
├── statics
│   ├── arquivo_teste.txt
│   ├── novo_paradigma_globalizado.txt
│   └── novo_paradigma_globalizado-min.txt
├── tests
├── ting_file_management
│   ├── file_management.py
│   └── file_process.py
├── ting_word_searches
│   └── word_search.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.cfg

Dependências

O arquivo requirements.txt contém todos as dependências que serão utilizadas no projeto, ele está agindo como se fosse um package.json de um projeto Node.js.

Instruções de compilação

  1. Clone de repositório

  2. Criação do ambiente virtual para o projeto

  • python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
  1. Instalação das dependências
  • python3 -m pip install -r dev-requirements.txt

Testes

Com as dependências já instaladas, para executar os testes basta usar o comando:

$ python3 -m pytest

LINT

Para verificar o guia de estilo do Python, o flake8 foi usado. Verificação manual é feita com o comando:

$ python3 -m flake8

Requisitos Funcionais:

Pacote ting_file_management

1 - Implementação de uma fila para armazenar os arquivos que serão lidos.

A classe Queue, presente no arquivo queue.py foi utilizado para essa implementação.

Nessa fila (Queue) foi usado uma estrutura FIFO, ou seja, o primeiro item a entrar, deve ser o primeiro a sair.

Implementado os métodos de inserção (enqueue), remoção (dequeue) e busca (search).

O tamanho da fila é exposto através do método __len__ que, após implementeado, permite o uso de len(instancia_da_fila).

Na busca, caso um índice inválido seja passado, uma exceção do tipo IndexError é lançada. Para uma fila com N elementos, índices válidos são inteiros entre 0 e N-1.

2 - Implementação da função txt_importer dentro do módulo file_management a qual é capaz de importar notícias a partir de um arquivo TXT, utilizando "\n" como separador. Todas as mensagens de erro vão para a stderr.

Exemplo simples de um arquivo txt a ser importado:

Acima de tudo,
é fundamental ressaltar que a adoção de políticas descentralizadoras nos obriga
à análise do levantamento das variáveis envolvidas.
  • Caso o arquivo TXT não exista, é exibido a mensagem: "Arquivo {path_file} não encontrado";

  • Caso a extensão do arquivo seja diferente de .txt, é exibido uma mensagem: "Formato inválido" na stderr;

  • A função retorna uma lista contendo as linhas do arquivo.

3 - Implementação da função process dentro do módulo file_process é capaz de ler o arquivo carregado na função anterior e efetuar o preprocessamento do conteúdo.

Exemplo de retorno:

{
    "nome_do_arquivo": "arquivo_teste.txt", # Nome do arquivo recém adicionado
    "qtd_linhas": 3,                        # Quantidade de linhas existentes no arquivo
    "linhas_do_arquivo": [...]              # linhas retornadas pela função do requisito 2
}
  • O exemplo de retorno acima é emitido após cada nova inserção válida, via stdout;

  • A função recebe como parâmetro a fila implementada no requisito 1 e o caminho do arquivo.

  • A instância da fila recebida por parâmetro é utilizada para registrar o processamento dos arquivos.

  • São ignorados os arquivos que já tenham sido processados anteriormente (ou seja, que tenham o mesmo nome).

4 - Implementação da função remove dentro do módulo file_process capaz de remover o primeiro arquivo processado

  • A função recebe como parâmetro a fila que implementada no requisito 1.

  • Caso não hajam arquivos na fila, a função deve apenas emite a mensagem Não há elementos via stdout;

  • Em caso de sucesso de remoção, é emitida a mensagem Arquivo {path_file} removido com sucesso via stdout.

5 - Implementação da função file_metadata dentro do módulo file_process capaz de apresentar as informações superficiais de um arquivo processado.

  • Baseado na posição informada, é apresentado as informações relacionadas ao arquivo, parecido com o apresentado abaixo. Ou seja, essa é um exemplo de mensagem com sucesso:
{
    "nome_do_arquivo": "arquivo_teste.txt",
    "qtd_linhas": 3,
    "linhas_do_arquivo": [...]
}
  • Em caso da posição não existir, é exibida a mensagem de erro Posição inválida via stderr.

  • A função recebe como parâmetro a fila que implementamos no requisito 1 e o índice a ser buscado.

Pacote ting_word_searches

6 - Implementação da função exists_word dentro do módulo word_search, que valide a existência da palavra em todos os arquivos processados. Para cada palavra encontrada, é listado sua linha conforme segue abaixo.

  • A busca deve ser case insensitive e deve retornar uma lista no formato:
[{
  "palavra": "de",
  "arquivo": "arquivo_teste.txt",
  "ocorrencias": [
    {
      "linha": 1
    },
    {
      "linha": 2
    }
  ]
}]
  • Caso a palavra não seja encontrada em nenhum arquivo, retorna-se uma lista vazia.

  • A fila é modificada durante a busca. Ela permanece com os mesmos arquivos processados antes e depois da busca!

7 - Implementação da função search_by_word dentro do módulo word_search, que busque a palavra em todos os arquivos processados. Para cada palavra encontrada, deve-se listar sua linha, o conteúdo e o arquivo da ocorrência.

  • A busca é ser case insensitive e retorna uma lista no formato:
[{
  "palavra": "de",
  "arquivo": "arquivo_teste.txt",
  "ocorrencias": [
    {
      "linha": 1,
      "conteudo": "Acima de tudo,"
    },
    {
      "linha": 2,
      "conteudo": "é fundamental ressaltar que a adoção de políticas descentralizadoras nos obriga"
    }
  ]
}]
  • Caso a palavra não seja encontrada em nenhum arquivo, retorna-se uma lista vazia.

  • A fila é modificada durante a busca. Ela permanecer com os mesmos arquivos processados antes e depois da busca!

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This project intend to practice some data structure concepts in Python language

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