File size: 13,463 Bytes
da3b5f8 |
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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 |
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import json
import os
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
def parse_program_page(url, program_id):
"""Парсинг страницы программы"""
try:
logger.info(f'Парсинг страницы {program_id}: {url}')
response = requests.get(url, timeout=10)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Ищем заголовок
title = soup.find('h1')
title_text = title.get_text().strip() if title else f'Программа {program_id}'
# Ищем описание
description = soup.find('div', class_='description') or soup.find('p')
desc_text = description.get_text().strip() if description else f'Описание программы {program_id}'
# Ищем ссылки на PDF
pdf_links = []
for link in soup.find_all('a', href=True):
href = link['href']
if '.pdf' in href.lower() or 'curriculum' in href.lower() or 'plan' in href.lower():
if href.startswith('/'):
href = 'https://abit.itmo.ru' + href
elif not href.startswith('http'):
href = 'https://abit.itmo.ru/' + href
pdf_links.append(href)
logger.info(f'Найдено {len(pdf_links)} PDF ссылок для {program_id}')
return {
'title': title_text,
'description': desc_text,
'pdf_links': pdf_links,
'source_url': url
}
except Exception as e:
logger.error(f'Ошибка парсинга страницы {program_id}: {e}')
return {
'title': f'Программа {program_id}',
'description': f'Описание программы {program_id}',
'pdf_links': [],
'source_url': url
}
def parse_pdf(url, program_id):
"""Парсинг PDF файла с учебным планом"""
try:
logger.info(f'Попытка парсинга PDF: {url}')
# Пока используем заглушку, так как PDF парсинг сложен
# В реальной реализации здесь был бы код для извлечения таблиц из PDF
# Возвращаем пустой список, чтобы не ломать приложение
return []
except Exception as e:
logger.error(f'Ошибка парсинга PDF {url}: {e}')
return []
def normalize_course(course_data, program_id):
"""Нормализация данных курса"""
# Создаем short_desc из названия если нет
if 'short_desc' not in course_data:
course_data['short_desc'] = course_data.get('name', '')[:200]
# Генерируем теги на основе названия и описания
text = f"{course_data.get('name', '')} {course_data.get('short_desc', '')}".lower()
tags = []
if any(word in text for word in ['машинное обучение', 'ml', 'machine learning']):
tags.append('ml')
if any(word in text for word in ['глубокое обучение', 'dl', 'neural', 'нейрон']):
tags.append('dl')
if any(word in text for word in ['nlp', 'язык', 'текст', 'natural language']):
tags.append('nlp')
if any(word in text for word in ['зрение', 'vision', 'image', 'изображение']):
tags.append('cv')
if any(word in text for word in ['продукт', 'product', 'менеджмент', 'management']):
tags.append('product')
if any(word in text for word in ['бизнес', 'business', 'аналитика', 'analytics']):
tags.append('business')
if any(word in text for word in ['исследование', 'research', 'наука']):
tags.append('research')
if any(word in text for word in ['данные', 'data', 'статистика']):
tags.append('data')
if any(word in text for word in ['системы', 'systems', 'архитектура']):
tags.append('systems')
if any(word in text for word in ['python', 'программирование']):
tags.append('python')
if any(word in text for word in ['математика', 'math', 'статистика', 'оптимизация']):
tags.append('math')
course_data['tags'] = tags
course_data['program_id'] = program_id
return course_data
def get_fallback_courses():
"""Fallback курсы на случай недоступности парсинга"""
return [
# Программа ИИ
{
'id': 'ai_1_1',
'program_id': 'ai',
'semester': 1,
'name': 'Машинное обучение',
'credits': 6,
'hours': 108,
'type': 'required',
'short_desc': 'Основы машинного обучения, алгоритмы классификации и регрессии',
'tags': ['ml', 'math', 'stats', 'python'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai'
},
{
'id': 'ai_1_2',
'program_id': 'ai',
'semester': 1,
'name': 'Глубокое обучение',
'credits': 4,
'hours': 72,
'type': 'required',
'short_desc': 'Нейронные сети, CNN, RNN, трансформеры',
'tags': ['dl', 'ml', 'neural', 'python'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai'
},
{
'id': 'ai_2_1',
'program_id': 'ai',
'semester': 2,
'name': 'Обработка естественного языка',
'credits': 5,
'hours': 90,
'type': 'required',
'short_desc': 'Методы обработки текста, токенизация, эмбеддинги',
'tags': ['nlp', 'dl', 'text', 'transformers'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai'
},
{
'id': 'ai_2_2',
'program_id': 'ai',
'semester': 2,
'name': 'Компьютерное зрение',
'credits': 4,
'hours': 72,
'type': 'required',
'short_desc': 'Обработка изображений, CNN, детекция объектов',
'tags': ['cv', 'dl', 'image', 'cnn'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai'
},
{
'id': 'ai_3_1',
'program_id': 'ai',
'semester': 3,
'name': 'Продвинутые методы машинного обучения',
'credits': 5,
'hours': 90,
'type': 'required',
'short_desc': 'Продвинутые алгоритмы ML, ансамбли, оптимизация',
'tags': ['ml', 'advanced', 'algorithms'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai'
},
{
'id': 'ai_4_1',
'program_id': 'ai',
'semester': 4,
'name': 'Магистерская диссертация',
'credits': 12,
'hours': 216,
'type': 'required',
'short_desc': 'Научно-исследовательская работа, защита диссертации',
'tags': ['research', 'thesis', 'project'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai'
},
# Программа AI Product
{
'id': 'ai_product_1_1',
'program_id': 'ai_product',
'semester': 1,
'name': 'Продуктовая аналитика',
'credits': 6,
'hours': 108,
'type': 'required',
'short_desc': 'Анализ продуктовых метрик, A/B тестирование',
'tags': ['product', 'business', 'data', 'analytics'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai_product'
},
{
'id': 'ai_product_1_2',
'program_id': 'ai_product',
'semester': 1,
'name': 'Управление проектами',
'credits': 4,
'hours': 72,
'type': 'required',
'short_desc': 'Методологии управления проектами, Agile, Scrum',
'tags': ['pm', 'business', 'management', 'agile'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai_product'
},
{
'id': 'ai_product_2_1',
'program_id': 'ai_product',
'semester': 2,
'name': 'UX/UI для ИИ продуктов',
'credits': 4,
'hours': 72,
'type': 'required',
'short_desc': 'Дизайн интерфейсов для ИИ, UX исследования',
'tags': ['ux', 'ui', 'design', 'ai'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai_product'
},
{
'id': 'ai_product_2_2',
'program_id': 'ai_product',
'semester': 2,
'name': 'Этика ИИ',
'credits': 3,
'hours': 54,
'type': 'required',
'short_desc': 'Этические принципы ИИ, справедливость, прозрачность',
'tags': ['ethics', 'ai', 'responsible', 'fairness'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai_product'
},
{
'id': 'ai_product_3_1',
'program_id': 'ai_product',
'semester': 3,
'name': 'Управление ИИ продуктами',
'credits': 6,
'hours': 108,
'type': 'required',
'short_desc': 'Стратегическое управление ИИ продуктами, команды',
'tags': ['product', 'management', 'ai', 'leadership'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai_product'
},
{
'id': 'ai_product_4_1',
'program_id': 'ai_product',
'semester': 4,
'name': 'Дипломный проект',
'credits': 12,
'hours': 216,
'type': 'required',
'short_desc': 'Разработка ИИ продукта, защита проекта',
'tags': ['project', 'thesis', 'product'],
'source_url': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai_product'
}
]
def parse_all():
"""Основная функция парсинга всех данных"""
try:
logger.info('Начинаем парсинг всех данных')
# Создаем директории если нет
os.makedirs('data/processed', exist_ok=True)
# Парсим страницы программ
programs = {
'ai': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai',
'ai_product': 'https://abit.itmo.ru/program/master/ai_product'
}
all_courses = []
for program_id, url in programs.items():
# Парсим страницу программы
program_info = parse_program_page(url, program_id)
# Пытаемся парсить PDF файлы
for pdf_url in program_info['pdf_links']:
pdf_courses = parse_pdf(pdf_url, program_id)
for course in pdf_courses:
normalized_course = normalize_course(course, program_id)
all_courses.append(normalized_course)
# Если парсинг не дал результатов, используем fallback
if not all_courses:
logger.warning('Парсинг не дал результатов, используем fallback курсы')
all_courses = get_fallback_courses()
# Сохраняем в JSON
courses_file = 'data/processed/courses.json'
with open(courses_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(all_courses, f, ensure_ascii=False, indent=2)
logger.info(f'Сохранено {len(all_courses)} курсов в {courses_file}')
return True
except Exception as e:
logger.error(f'Ошибка парсинга: {e}')
# Сохраняем fallback курсы
try:
os.makedirs('data/processed', exist_ok=True)
with open('data/processed/courses.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(get_fallback_courses(), f, ensure_ascii=False, indent=2)
logger.info('Сохранены fallback курсы')
return True
except Exception as e2:
logger.error(f'Ошибка сохранения fallback курсов: {e2}')
return False
|