Files
anti-plagiarism/scripts/parsers/base.py
jze9 7758315632 feat: initial microservices project structure
Services:
- api: FastAPI gateway with JWT auth, async endpoints, WebSocket
- worker-gpu: CUDA sentence-transformers, FAISS IVFFlat, Ollama LLM
- worker-indexer: Winnowing+MinHash plagiarism detection, PDF/DOCX extraction
- worker-notifier: SMTP email notifications
- worker-gost: GOST 7.1-2003 and GOST R 7.0.5-2008 formatting

Infrastructure:
- docker-compose.yml (production) + docker-compose.dev.yml (hot reload)
- Nginx reverse proxy + WebSocket support
- PostgreSQL 16 with Alembic migrations
- Elasticsearch 8 with Russian/English analyzers
- MinIO, RabbitMQ, Redis, Ollama

Frontend:
- React 18 + Vite + TypeScript + TailwindCSS + Zustand + React Query v5
- 9 pages: Home, Search, Cabinet, Task, Check, Bibliography, Pricing, Login, Register

Scripts:
- Parser stubs: OpenAlex, КиберЛенинка, arXiv (Phase 0 - to be filled)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-24 19:42:39 +05:00

167 lines
5.8 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""Базовый класс для всех парсеров источников.
Определяет унифицированный интерфейс и формат документов.
"""
import json
import logging
from abc import ABC, abstractmethod
from pathlib import Path
from typing import Any
logger = logging.getLogger(__name__)
# Унифицированный формат документа
UNIFIED_SCHEMA = {
"source": str, # openalex, cyberleninka, arxiv, wikipedia_ru, wikipedia_en
"ext_id": str, # Внешний ID (уникален в рамках источника)
"doi": "str|None",
"title": str,
"authors": list, # [{"last_name": str, "first_name": str, "initials": str}]
"year": "int|None",
"lang": "str|None", # ru, en
"journal": "str|None",
"volume": "str|None",
"issue": "str|None",
"pages": "str|None",
"abstract": "str|None",
"url": "str|None",
"full_text": "str|None", # Для fingerprinting (не хранится в PostgreSQL)
}
class BaseParser(ABC):
"""Базовый класс парсера источника."""
source_name: str = "unknown"
def __init__(self) -> None:
self.logger = logging.getLogger(f"parser.{self.source_name}")
@abstractmethod
def fetch(self, **kwargs) -> list[dict[str, Any]]:
"""
Получить сырые документы из источника.
Args:
**kwargs: Специфичные для источника параметры (query, limit и т.д.)
Returns:
Список сырых словарей из API источника
"""
...
def transform(self, raw: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
"""
Привести сырой документ к унифицированному формату.
Args:
raw: Сырой словарь из API источника
Returns:
Документ в унифицированном формате
"""
raise NotImplementedError(
f"Парсер {self.source_name!r} должен реализовать метод transform()"
)
def save_jsonl(self, docs: list[dict[str, Any]], output_path: Path) -> None:
"""
Сохранить документы в JSONL формате (один JSON объект на строку).
Args:
docs: Список документов
output_path: Путь к выходному файлу (дополняется, не перезаписывается)
"""
output_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
with output_path.open("a", encoding="utf-8") as f:
for doc in docs:
f.write(json.dumps(doc, ensure_ascii=False) + "\n")
def run(self, output_dir: Path, **kwargs) -> list[dict[str, Any]]:
"""
Запустить парсер: fetch → transform → save.
Args:
output_dir: Директория для сохранения результатов
**kwargs: Параметры для метода fetch()
Returns:
Список трансформированных документов
"""
self.logger.info(f"[{self.source_name}] Начало парсинга...")
raw_docs = self.fetch(**kwargs)
self.logger.info(f"[{self.source_name}] Получено {len(raw_docs)} документов")
transformed = []
errors = 0
for raw in raw_docs:
try:
doc = self.transform(raw)
if doc and doc.get("title") and doc.get("ext_id"):
transformed.append(doc)
except Exception as e:
errors += 1
self.logger.warning(f"Ошибка трансформации: {e}")
if errors:
self.logger.warning(f"[{self.source_name}] Ошибок трансформации: {errors}")
out_file = output_dir / f"{self.source_name}.jsonl"
self.save_jsonl(transformed, out_file)
self.logger.info(
f"[{self.source_name}] Сохранено {len(transformed)} документов → {out_file}"
)
return transformed
@staticmethod
def normalize_authors(raw_authors: list) -> list[dict[str, str]]:
"""
Нормализовать список авторов к единому формату.
Args:
raw_authors: Авторы из API (разный формат у каждого источника)
Returns:
Список {"last_name": str, "first_name": str, "initials": str}
"""
result = []
for author in raw_authors:
if isinstance(author, str):
parts = author.strip().split()
last_name = parts[0] if parts else ""
first_name = " ".join(parts[1:]) if len(parts) > 1 else ""
elif isinstance(author, dict):
last_name = (
author.get("last_name") or
author.get("family") or
author.get("surname") or ""
).strip()
first_name = (
author.get("first_name") or
author.get("given") or ""
).strip()
else:
continue
if not last_name:
continue
# Инициалы
initials = ""
if first_name:
parts = first_name.split()
initials = "".join(p[0].upper() + "." for p in parts if p)
result.append({
"last_name": last_name,
"first_name": first_name,
"initials": initials,
})
return result