import datetime import pandas as pd import numpy as np import pymongo from pymongo import MongoClient from collections import Counter import prj_common as mycommon from unidecode import unidecode import inspect import sys, os from autocorrect import Speller from datetime import datetime import re import GlobalVariable as MYSY_GV #print("token_fr_pontuation") #print(token_fr_pontuation) ''' initialisation ''' ''' 1. Tokenisation La tokenisation cherche à transformer un texte en une série de tokens individuels. Egalement il supprime les mots avec des accents (à, é, etc) :return a tab ''' def Ela_Normalize(sentence): sentence = str(sentence).replace(",", " ") sentence = str(sentence).replace(";", " ") sentence = str(sentence).replace(".", " ") sentence = str(sentence).replace("'", " ") return sentence ''' Cette fonction prend un mot et retourne sa correction orthographique ne français ''' def correct_fr_word(word): try: mydata = {} print(" Fonction : correct_fr_word : '"+word+"' =======> "+MYSY_GV.spell_fr(word)) mydata['mot'] = str(word) mydata['mot_corrected'] = str(MYSY_GV.spell_fr(word)) mydata['date_update'] = str(datetime.now()) mydata['treated'] = 0 coll_name = MYSY_GV.dbname['correction_ortho'] ret_val_tmp = coll_name.insert_one(mydata) if (ret_val_tmp is False): mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " - Impossbile d'inserer le mot "+str(word)+" dans correction_ortho ") return MYSY_GV.spell_fr(word) except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e) + " - ERRORRRR AT Line : " + str(exc_tb.tb_lineno)) return False ''' Suppression des ponctuations ''' def Ela_remove_ponct(list): try: for tmp in MYSY_GV.token_fr_pontuation: while tmp in list: list.remove(tmp) return True, list except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible Ela_remove_ponct" ''' Cette fonction supprimer les parasite des listes comme " ", "]", " ", etc def Ela_Remove_Noise_from_list(list): list_noises = ['...', '.', ';', ',', ':', '!', '?', ')', '(', '[', ']', '{', '}','-', '=', '°', '#', '-', '/', '~', '&', '\\','.', '^', '$', '*', '+', '?', '{', '}', '[', ']', '|', '(', ')', '-', '>', '<', '@'] for noise in list_noises: list.remove(noise) while ' ' in list: list.remove(' ') while '[' in list: list.remove('[') while ']' in list: list.remove(']') while '\\n' in list: list.remove('\\n') while ' ' in list: list.remove(' ') while '"' in list: list.remove('"') while ' ' in list: list.remove(' ') while ' ' in list: list.remove(' ') return list ''' ''' Cette fonction supprimer les patter non pertinents, comme par exemple : - 21h10 - 1er ou 14ieme Aussi, cette fonction permet de supprimer de l'indexation les mots ayant MOINS de 3 caractères. ''' def Ela_Remove_Bad_Pattern(sentence): try: text = sentence.lower() # mettre les mots en minuscule # Retirons les caractères spéciaux : # Gestion des heures du types : 3:30 patter2 = re.compile(r"([0-9]+)[:]([a-zA-Z0-9èéêë])+") # Gestion des heures du types : 3h30min patter3 = re.compile(r"([0-9]+)[hH]([0-9])+") # Gestion des 'rang' du types : 1ere , 14ième, etc patter4 = re.compile(r"([0-9]+)[a-zA-Z0-9èéêë]+") # Gestion des chiffres, car non indexés patter5 = re.compile(r"([0-9]+)+") doc = MYSY_GV.nlp(str(text).lower()) final_text = "" for val in doc : #print(" str(val) = '"+str(val)+"' ") val_str = str(val) if( len(val_str) >= 3): val_str = re.sub(patter2, ' ', val_str) val_str = re.sub(patter3, ' ', val_str) val_str = re.sub(patter4, ' ', val_str) val_str = re.sub(patter5, ' ', val_str) final_text = str(final_text) + " "+str(val_str) #print("final_text = "+str(final_text)) return True, final_text except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible Ela_Remove_Bad_Pattern" ''' Cette fonction replace les caractères speciaux et ponctuation par des space ''' def Ela_Remove_Ponct_Special_Caractere(sentence): try: text = sentence.lower() # mettre les mots en minuscule # Retirons les caractères spéciaux : text = re.sub(r"[,\!\?\%\(\)\/\"]", " ", text) text = re.sub(r"\&\S*\s", " ", text) text = re.sub(r"\-", " ", text) list_noises = ['...', '.', ';', ',', ':', '!', '?', ')', '(', '[', ']', '\'', '"', '’', '`','©', '–', '{', '}', '-', '=', '°', '#', '-', '/', '~', '&', '\\', '.', '^', '$', '*', '+','\\n','\n' '?', '{', '}', '[', ']', '|', '(', ')', '-', '>', '<', '@','®', '™', '«', '»'] sentence = text for noise in list_noises: #print(" suppression de : '"+str(noise)+"' ") sentence = sentence.replace(str(noise), " ") #print(" AFTER REPLACE NOISES = "+str(sentence)) return True, sentence except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible Ela_Remove_Ponct_Special_Caractere" def Ela_Tokenize(sentence): try: #print(" Tokenaisee de du mot "+str(sentence)) ''' Cas particulier : Il arrive que les ponctuations ne soient pas respectées, comme par exemple : blabla.Blabla,sdslk Pour y remedier, toutes les poncutations seront remplacées par "espace""espace". Donc la fr ''' status, sentence = Ela_Remove_Bad_Pattern(sentence) if( status is False ): return False #print(" AFTER Ela_Remove_Bad_Pattern " + str(sentence)) status, sentence = Ela_Remove_Ponct_Special_Caractere(sentence) if (status is False): return False doc = MYSY_GV.nlp(str(sentence).lower()) #print(" Tokenize = '" + str(doc)+"' ") retval = [] for X in doc: if len(str(unidecode(X.text)).strip()) > 0 : retval.append( str(X.text).strip()) # Retourner le texte de chaque token return True, retval except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible Ela_Tokenize" ''' 2. Enlever les mots les plus fréquents Certains mots se retrouvent très fréquemment dans la langue française. En anglais, on les appelle les “stop words”. Ces mots, bien souvent, n’apportent pas d’information dans les tâches suivantes. exemple : {'ai', 'aie', 'aient', 'aies', 'ait', 'as', etc} :return a tab :input : Tab of tokens ''' def Ela_remove_stop_words(tab_tokens): try: clean_words = [] for token in tab_tokens: if token not in MYSY_GV.stopWords: clean_words.append(token) return True, clean_words except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible Ela_remove_stop_words" ''' 3.- Suppression des : ADP : adposition, DET : déterminant, CCONJ : coordination conjonction La liste est la suivante: ADJ : adjectif, ADP : adposition, ADV : adverbe, AUX : verbe auxiliaire, CONJ : coordination conjonction, DET : déterminant INTJ : interjection, NOUN : nom, NUM : chiffre, PART : particule, PRON : pronom, PROPN : nom propre, PUNCT : ponctuation SCONJ : conjonction subordonnée, SYM : symbole, VERB : verbe, X : autre ''' def Ela_remove_pronoun(tab_tokens): try: mywords = [] for token in tab_tokens: mytok = MYSY_GV.nlp(str(token).lower()) for token2 in mytok: if token2.pos_ != 'DET' and token2.pos_ != 'CCONJ' and token2.pos_ != 'ADP': mywords.append(str(mytok)) return True, mywords except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible Ela_remove_pronoun" ''' # 4. Stemming Le stemming consiste à réduire un mot dans sa forme “racine”. Le but du stemming est de regrouper de nombreuses variantes d’un mot comme un seul et même mot. Par exemple, une fois que l’on applique un stemming sur “Chiens” ou “Chien”, le mot résultant est le même. important : seuls les mots français sont stemmizé. les autres non. ''' def Ela_stemmize(tab_tokens): try: tab_ret_val = [] print(" VERIFICATION SI LE MOT EST FR : " + str(tab_tokens)) for mot in tab_tokens: if( mycommon.check_word_in_fr_dict(str(mot)) ): if( type(mot) is str ): tab_ret_val.append(MYSY_GV.stemmer.stem(mot)) else: tab_ret_val.append(MYSY_GV.stemmer.stem(mot.text)) else: tab_ret_val.append(mot) #print(" STMISATION TAB = "+str(tab_ret_val)) return True, tab_ret_val except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible Ela_stemmize" #return [stemmer.stem(token.text) for token in tab_tokens] ''' Dans le cas de la stemisation d'une formation, il ne faut pas changer les mots du formateur ou du documents de formation. ==> Ici pas de correction avant stem. Aussi, on fait le choix de liberé de ne pas stémiser certain mots''' def Ela_stemmize_Class(tab_tokens): try: tab_ret_val = [] #print(" VERIFICATION SI LE MOT DOIT ETRE STEMISE _ CLASS: " + str(tab_tokens)) for mot in tab_tokens: if( mycommon.Word_Not_Stemmize(str(mot)) ): tab_ret_val.append(unidecode(mot)) else: #print(" AVANT STEM MOT ="+str(mot)) tab_ret_val.append( unidecode( str(MYSY_GV.stemmer.stem(mot)))) #print(" AVANT STEM MOT =" + unidecode( str(stemmer.stem(mot)))) #print(" STMISATION TAB = "+str(tab_ret_val)) return True, tab_ret_val except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible de Ela_stemmize_Class" #return [stemmer.stem(token.text) for token in tab_tokens] ''' Dans le cas d'un recherche utilsateur, il y a de forte chance que fasse une mauvaise saisie, ==> Donc avant de faire le stem des mots, il faut faire une correction orthographique Aussi, on fait le choix de liberé de ne pas stémiser certain mots''' def Ela_stemmize_search(tab_tokens): try: tab_ret_val = [] print(" VERIFICATION SI LE MOT DOIT ETRE STEMISE - Ela_stemmize_search- : " + str(tab_tokens)) for mot in tab_tokens: if (mycommon.Word_Not_Stemmize(str(mot))): tab_ret_val.append(unidecode(mot)) else: ''' On fait la correction orthographe avant ''' print("AVANT CORRECTION ORTHOGRAHIQUE ="+str(mot)+" ==> APRES = "+unidecode(str(MYSY_GV.spell.correction(mot)))) corrected_str = str(MYSY_GV.spell.correction(mot)) ''' Evolution du 02/05/22 : On supprime la stemisation, mais on va chercher le masculin singulier du mot Puis on regarde si masculin singulier existe dans la la collecion "elaindex" ''' corrected_str_unicode = unidecode(corrected_str) status, corrected_str_masc_sing = mycommon.GetMasculinSingulier(corrected_str_unicode) if( status is True ): tab_ret_val.append(corrected_str_masc_sing) ''' cette ligne est commentées pour eviter la stemisation. evolution du 02/05/22 tab_ret_val.append( unidecode (str(MYSY_GV.stemmer.stem(corrected_str)))) ''' print(" STMISATION TAB = "+str(tab_ret_val)) return True, tab_ret_val except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e)+" - Line : "+ str(exc_tb.tb_lineno) ) return False, " Impossible de Ela_stemmize_search" #return [stemmer.stem(token.text) for token in tab_tokens] ''' Indexation et enregistrement d'un token IMPORTANT : Pour mutualiser le process entre l'indexation des tous les champs ou l'indexation de uniquement de certain champs ex : indexation du champ 'title' ou du champ 'objectif', je vais introduitre la notion de 'source_fied' pour l'indexation title, 'source_fied' = 'title' pour l'indexation objectif, 'source_fied' = 'objectif' Update du 21/09/2023 : Ajout dans la collection 'elaindex' du partner_owner_recid pour pouvoir identifier le dataareid plus tard si besoin. ''' def ela_index_record_field(lines, class_id, source_field = "", partner_owner_recid=""): try: ''' ## Suppression de toutes les indexation qui existe de cette formation ''' lines = mycommon.cleanhtml(lines) coll_name = MYSY_GV.dbname['elaindex'] coll_name_StopWord = MYSY_GV.dbname['mysystopwords'] """ update du 21/09/2023 Verifier la validé du 'partner_owner_recid'. Il doit appartenir à un 'partnair_account' valide is_Valide_partner_owner_recid_count = MYSY_GV.dbname['partnair_account'].count_documents({'recid':str(partner_owner_recid), 'valide':'1', 'locked':'0'}) if( is_Valide_partner_owner_recid_count != 1 ): mycommon.myprint( " ela_index_record_field - INDEXATION IMPOSSIBLE. 'is_Valide_partner_owner_recid_count' est invalide ") return False """ # check default value of parameter : source_field if len(str(source_field)) == 0 : source_field = 'default' myquery = {"id_formation": class_id, "source_field":source_field} delete_row = coll_name.delete_many(myquery) #mycommon.myprint(" elaindex - "+str(delete_row.deleted_count)+" documents deleted. Training ==> "+str(class_id)+" ") ''' Ajout des indexe La fontion Tokenize fait les fonctions suivantes : - Ela_Remove_Bad_Pattern - Ela_Remove_Ponct_Special_Caractere - Unidecode ''' status, tab_tokens = Ela_Tokenize(lines) if( status is False): return False ''' Ajout des indexe La fontion Tokenize fait les fonctions suivantes : - Ela_Remove_Bad_Pattern - Ela_Remove_Ponct_Special_Caractere - Unidecode ''' status, tab_tokens2 = Ela_remove_stop_words(tab_tokens) if (status is False): return False status, tab_tokens3 = Ela_remove_pronoun(tab_tokens2) if (status is False): return False #print(" AVANT STEM " + str(tab_tokens3)) # Mettre en unicode et virer d'autre stop word tab_tokens3_unicode = [] for val in tab_tokens3: val_unicode = unidecode(val) # print(' val_unicode = '+str(val_unicode)) ''' Verification que le mot n'est pas dans les nouveau stopwords''' val_tmp = coll_name_StopWord.count_documents({'stop_word': str(val_unicode)}) if (val_tmp <= 0): ''' Recuperation du masculin singulier du mot''' status, newword = mycommon.GetMasculinSingulier(str(val_unicode)) if (status is True): tab_tokens3_unicode.append(newword) #print("TTTTT " + str(tab_tokens3_unicode)) status, tab_tokens4 = Ela_stemmize_Class(tab_tokens3) if (status is False): return False #tab_tokens4 = Ela_Remove_Noise_from_list(tab_tokens4) #tab_tokens4 = Ela_remove_ponct(tab_tokens4) # Enregistrement dans la base mongodb Ela_list_to_mongo(tab_tokens3_unicode,class_id, source_field, partner_owner_recid) size_tab = len(tab_tokens4) #print("size_tab = " + str(size_tab)) occurrences = Counter(tab_tokens4) most_common = occurrences.most_common() #print(most_common) return True except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e) + " - ERRORRRR AT Line : " + str(exc_tb.tb_lineno)) return False ''' Version Youtubes ''' def YTUBES_ela_index_record_field(lines, class_id, source_field = ""): try: ''' ## Suppression de toutes les indexation qui existe de cette formation ''' coll_name = MYSY_GV.dbname['elaindex'] coll_name_StopWord = MYSY_GV.dbname['mysystopwords'] # check default value of parameter : source_field if len(str(source_field)) == 0 : source_field = 'default' myquery = {"id_formation": class_id, "source_field":source_field} #print(" Mydelete Query = "+str(myquery)) delete_row = coll_name.delete_many(myquery) #mycommon.myprint(" elaindex - "+str(delete_row.deleted_count)+" documents deleted. Training ==> "+str(class_id)+" ") ''' Ajout des indexe La fontion Tokenize fait les fonctions suivantes : - Ela_Remove_Bad_Pattern - Ela_Remove_Ponct_Special_Caractere - Unidecode ''' status, tab_tokens = Ela_Tokenize(lines) if( status is False): return False ''' la fonction Ela_remove_stop_words supprimer les stops cette ligne et deprecié remplacé par une ligne plus loin qui lit dans la collection "mysystopwords" ''' status, tab_tokens2 = Ela_remove_stop_words(tab_tokens) if (status is False): return False status, tab_tokens3 = Ela_remove_pronoun(tab_tokens2) if (status is False): return False print(" AVANT STEM "+str(tab_tokens3)) # Mettre en unicode et virer d'autre stop word tab_tokens3_unicode = [] for val in tab_tokens3: val_unicode = unidecode(val) #print(' val_unicode = '+str(val_unicode)) ''' Verification que le mot n'est pas dans les nouveau stopwords''' val_tmp = coll_name_StopWord.count_documents({'stop_word': str(val_unicode)}) if( val_tmp <= 0 ): ''' Recuperation du masculin singulier du mot''' status, newword = mycommon.GetMasculinSingulier(str(val_unicode)) if( status is True): tab_tokens3_unicode.append(newword) print("TTTTT "+str(tab_tokens3_unicode)) status, tab_tokens4 = Ela_stemmize_Class(tab_tokens3_unicode) if (status is False): return False #tab_tokens4 = Ela_Remove_Noise_from_list(tab_tokens4) #tab_tokens4 = Ela_remove_ponct(tab_tokens4) # Enregistrement dans la base mongodb YTUBES_Ela_list_to_mongo(tab_tokens3_unicode,class_id, source_field) size_tab = len(tab_tokens4) #print("size_tab = " + str(size_tab)) occurrences = Counter(tab_tokens4) most_common = occurrences.most_common() #print(most_common) return True except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e) + " - ERRORRRR AT Line : " + str(exc_tb.tb_lineno)) return False ''' def Ela_ntlk(mysentence, traning_id): tab_tokens = Ela_Tokenize(mysentence) tab_tokens2 = Ela_remove_stop_words(tab_tokens) tab_tokens3 = Ela_remove_pronoun(tab_tokens2) tab_tokens4 = Ela_stemmize_Class(tab_tokens3) print("Ela_ntlk = "+str(tab_tokens4)) ## Utiliser penda pour la manipulation des moyennes, sommes, etc return tab_tokens4.sort() ''' def Ela_list_to_mongo(tab_tokens, traning_id, source_field, partner_owner_recid): try: # clear / truncate elaindex #db.elaindex.remove({}) # Recherche des occurence d'une valeur my_file = open("ela_output_test_file_pandas_2.txt", "w") size_tab = len(tab_tokens) occurrences = Counter(tab_tokens) # insert the list to the set list_set = set(tab_tokens) # convert the set to the list unique_list = (list(list_set)) final_lists = [] for tmp in unique_list: moyenne = round(int(occurrences[str(tmp)]) / size_tab, 2) final_lists.append([str(tmp), int(str(occurrences[str(tmp)])), str(moyenne), str(traning_id), str(source_field)]) print("final_lists to record = "+str(final_lists)) data = pd.DataFrame(final_lists, columns=('mots', "occurence", 'moyenne', 'id_formation', 'source_field')) data['partner_owner_recid'] = str(partner_owner_recid) my_file.write(str(data)) my_file.close() collection = MYSY_GV.dbname["elaindex"] data.reset_index(inplace=True) data_dict = data.to_dict("records") #print(data_dict) # Insert collection collection.insert_many(data_dict) data.to_csv("data_indexees.csv") return True except Exception as e : mycommon.myprint(e) return False ''' Version Youtubes ''' def YTUBES_Ela_list_to_mongo(tab_tokens, traning_id, source_field): try: # clear / truncate elaindex #db.elaindex.remove({}) # Recherche des occurence d'une valeur my_file = open("ela_output_test_file_pandas_2.txt", "w") size_tab = len(tab_tokens) occurrences = Counter(tab_tokens) # insert the list to the set list_set = set(tab_tokens) # convert the set to the list unique_list = (list(list_set)) final_lists = [] ''' Pour gerer la notion de limite d'occurrence >= 5, on definit un paramettre appelé : seuil ''' seuil = round(int(str(MYSY_GV.INDEX_MIN_OCCURENCE)) / size_tab, 3) print(" SEUIL = "+str(seuil)) for tmp in unique_list: moyenne = round(int(occurrences[str(tmp)]) / size_tab, 3) if( moyenne >= seuil ): #print(str(moyenne)+ " CMP "+str(seuil)) final_lists.append([str(tmp), int(str(occurrences[str(tmp)])), str(moyenne), str(traning_id), str(source_field)]) #print(final_lists) data = pd.DataFrame(final_lists, columns=('mots', "occurence", 'moyenne', 'id_formation', 'source_field')) my_file.write(str(data)) my_file.close() print(" YTUBES INSERT MAY") ''' YTUBES_CONNECTION_STRING = "mongodb://localhost:27017/" YTUBES_client = MongoClient(YTUBES_CONNECTION_STRING) YTUBES_dbname = YTUBES_client['mysyvideodb'] collection = YTUBES_dbname["mysyindex"] ''' collection = MYSY_GV.dbname["elaindex"] data.reset_index(inplace=True) data_dict = data.to_dict("records") #print(data_dict) # Insert collection collection.insert_many(data_dict) #data.to_csv("data_indexees.csv") return True except Exception as e : mycommon.myprint(e) return False ''' def test_ela_myntlk(): tab = [] tab_tokens = Ela_Tokenize(sentence) tab_tokens2 = Ela_remove_stop_words(tab_tokens) tab_tokens3 = Ela_remove_pronoun(tab_tokens2) tab_tokens4 = Ela_stemmize_Class(tab_tokens3) tab_tokens4.sort() Ela_list_to_mongo(tab_tokens4, 'Tid_3245') exit() ''' ''' my_file = open("ela_output_test_file_pandas.txt", "w") # Recherche des occurence d'une valeur size_tab = len(tab_tokens4) print("size_tab = "+str(size_tab)) occurrences = Counter(tab_tokens4) # insert the list to the set list_set = set(tab_tokens4) # convert the set to the list unique_list = (list(list_set)) final_lists = [] print(" MOT ==> Occurrence ==> Moyenne ") for tmp in unique_list : moyenne = round(int(occurrences[str(tmp)])/size_tab, 2) #print(str(tmp)+" ==> "+str(occurrences[str(tmp)])+" ==> "+str(moyenne)) list_tmp = [tmp, str(occurrences[str(tmp)]), str(moyenne) ] #print(list_tmp) final_lists.append([str(tmp),str(occurrences[str(tmp)]),str(moyenne)]) print(" Finals Liste ") my_file.write("\nWorld\n") print(final_lists) data = pd.DataFrame(final_lists, columns={'mots',"occurence",'moyenne'}) my_file.write(str("\n############ occurrences ############# \n")) my_file.write(str(data)) most_common = occurrences.most_common() print(most_common) my_file.close() ''' def ela_index_article_avis_record_field(lines, article_avis_id, source_field = ""): try: ''' ## Suppression de toutes les indexation qui existe de cette formation ''' coll_name = MYSY_GV.dbname['elaindex_article_avis'] # check default value of parameter : source_field if len(str(source_field)) == 0 : source_field = 'default' myquery = {"id_articles_avis": article_avis_id, "source_field":source_field} delete_row = coll_name.delete_many(myquery) mycommon.myprint(" elaindex Article AVIS : - "+str(delete_row.deleted_count)+" documents deleted. Article_Avis ==> "+str(article_avis_id)+" ") ''' Ajout des indexe ''' status, tab_tokens = Ela_Tokenize(lines) if( status is False): return False status, tab_tokens2 = Ela_remove_stop_words(tab_tokens) if (status is False): return False status, tab_tokens3 = Ela_remove_pronoun(tab_tokens2) if (status is False): return False status, tab_tokens4 = Ela_stemmize_Class(tab_tokens3) if (status is False): return False #tab_tokens4 = Ela_Remove_Noise_from_list(tab_tokens4) #tab_tokens4 = Ela_remove_ponct(tab_tokens4) # Enregistrement dans la base mongodb Ela_article_avis_list_to_mongo(tab_tokens4, article_avis_id, source_field) size_tab = len(tab_tokens4) occurrences = Counter(tab_tokens4) most_common = occurrences.most_common() print(most_common) return True except Exception as e: exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e) + " - ERRORRRR AT Line : " + str(exc_tb.tb_lineno)) return False def Ela_article_avis_list_to_mongo(tab_tokens, traning_id, source_field): try: # clear / truncate elaindex #db.elaindex.remove({}) # Recherche des occurence d'une valeur my_file = open("ela_output_article_file_pandas_2.txt", "w") size_tab = len(tab_tokens) occurrences = Counter(tab_tokens) # insert the list to the set list_set = set(tab_tokens) # convert the set to the list unique_list = (list(list_set)) final_lists = [] for tmp in unique_list: moyenne = round(int(occurrences[str(tmp)]) / size_tab, 2) final_lists.append([str(tmp), int(str(occurrences[str(tmp)])), str(moyenne), str(traning_id), str(source_field)]) print(final_lists) data = pd.DataFrame(final_lists, columns=('mots', "occurence", 'moyenne', 'id_article_avis', 'source_field')) my_file.write(str(data)) my_file.close() # Making a Connection with MongoClient client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/") # database db = client["cherifdb"] # collection collection = db["elaindex_article_avis"] data.reset_index(inplace=True) data_dict = data.to_dict("records") # Insert collection collection.insert_many(data_dict) data.to_csv("data_indexees_article_avis.csv") return True except Exception as e : exc_type, exc_obj, exc_tb = sys.exc_info() mycommon.myprint(str(inspect.stack()[0][3]) + " -" + str(e) + " - ERRORRRR AT Line : " + str(exc_tb.tb_lineno)) return False