Files
anti-plagiarism/scripts/ops/bulk_ingest_wikipedia_ru.py
jze9 f4092e5331 fix(ops): заливки переживают обрывы базы и сети
За неделю обе массовые заливки умерли молча и не возобновились: Википедия на
20 008 статьях из ~2 млн («server closed the connection»), PMC примерно на
85 тыс. из 100 тыс. (таймаут SSL-рукопожатия). Ни ретраев, ни возобновления.

- запись пачки повторяется с переподключением к базе (5 попыток с паузой);
- обрыв листинга бакета стоит паузы, а не всей заливки;
- у Википедии сохраняется позиция в дампе — после сбоя продолжаем с неё,
  а не проматываем с нуля, полагаясь на дедуп по ext_id;
- батч уменьшен (500 статей × 2000 отпечатков = миллион строк в одной
  транзакции — вероятная причина обрыва);
- обрезка отпечатков переведена на равномерную выборку.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-05 19:13:01 +05:00

270 lines
12 KiB
Python
Executable File
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.
#!/usr/bin/env python3
"""Массовая заливка русской Википедии в корпус сравнения.
Зачем именно она: студенты копируют из Википедии чаще, чем из научных статей, а
в корпусе её нет вовсе. При этом она единственный русскоязычный источник такого
объёма, который отдаётся без блокировок — КиберЛенинка режет выкачку после ~130
запросов, eLIBRARY требует договора. Дамп `ruwiki-latest-pages-articles.xml.bz2`
(5.6 ГБ, ~2 млн статей) скачивается свободно.
Дамп не сохраняется на диск: читается потоком и распаковывается на лету —
на app-хосте всего 22 ГБ свободно.
Что отбрасывается: перенаправления, служебные пространства имён (оставляем
только статьи) и короткие тексты — для детекции нужен объём, а не заготовки.
Запуск (в контейнере worker-indexer):
cd /home/user/anti-plagiarism
C="docker compose -f docker-compose.prod.yml exec -T worker-indexer python -"
$C --limit 100 < scripts/ops/bulk_ingest_wikipedia_ru.py # проба
$C --limit 500000 < scripts/ops/bulk_ingest_wikipedia_ru.py # объём
Идемпотентно: ext_id вида `wikipedia_ru:<pageid>`, повторная заливка пропускает
уже существующие статьи (ON CONFLICT DO NOTHING).
"""
import argparse
import bz2
import contextlib
import io
import json
import os
import re
import time
DUMP_URL = "https://dumps.wikimedia.org/ruwiki/latest/ruwiki-latest-pages-articles.xml.bz2"
PAGE_RE = re.compile(r"<page>(.*?)</page>", re.DOTALL)
TITLE_RE = re.compile(r"<title>(.*?)</title>", re.DOTALL)
ID_RE = re.compile(r"<id>(\d+)</id>")
NS_RE = re.compile(r"<ns>(\d+)</ns>")
TEXT_RE = re.compile(r'<text[^>]*>(.*?)</text>', re.DOTALL)
REDIRECT_RE = re.compile(r"<redirect ")
# Разметку чистим регулярками: для отпечатков нужен связный текст, а не точное
# восстановление вёрстки — полноценный парсер вики-разметки тут неоправдан
CLEAN_RULES = [
(re.compile(r"\{\{[^{}]*\}\}"), " "), # шаблоны (в несколько проходов)
(re.compile(r"\[\[[^\]|]*\|"), ""), # [[ссылка|текст → текст
(re.compile(r"\[\[|\]\]"), ""), # остатки скобок
(re.compile(r"<ref[^>]*>.*?</ref>", re.DOTALL), " "),
(re.compile(r"<[^>]+>"), " "), # html-теги
(re.compile(r"^[*#:;|!].*$", re.MULTILINE), " "), # списки и таблицы
(re.compile(r"^=+.*?=+$", re.MULTILINE), " "), # == заголовки разделов ==
(re.compile(r"'{2,}"), ""), # ''курсив''
(re.compile(r"&[a-z]+;"), " "),
(re.compile(r"[ \t]+"), " "),
(re.compile(r"\n{2,}"), "\n"),
]
def clean_wikitext(raw: str) -> str:
text = raw
for _ in range(3): # шаблоны бывают вложенными
text = CLEAN_RULES[0][0].sub(CLEAN_RULES[0][1], text)
for rx, repl in CLEAN_RULES[1:]:
text = rx.sub(repl, text)
return text.strip()
def _pages_from_chunks(chunks, min_chars: int):
"""Разобрать поток распакованного XML на статьи основного пространства имён."""
buf = ""
for raw in chunks:
buf += raw.decode("utf-8", errors="replace")
while True:
m = PAGE_RE.search(buf)
if not m:
break
page, buf = m.group(1), buf[m.end():]
if REDIRECT_RE.search(page):
continue
ns = NS_RE.search(page)
if not ns or ns.group(1) != "0": # только статьи
continue
tm, im, xm = TITLE_RE.search(page), ID_RE.search(page), TEXT_RE.search(page)
if not (tm and im and xm):
continue
text = clean_wikitext(xm.group(1))
if len(text) < min_chars:
continue
yield im.group(1), tm.group(1), text
if len(buf) > 20 * 1024 * 1024: # страховка от разбухания
buf = buf[-1024 * 1024:]
def iter_pages(min_chars: int, dump_file: str | None):
"""Статьи из локального дампа либо, если файла нет, прямо из сети.
Локальный файл предпочтителен: Wikimedia рвёт долгие потоковые соединения
(проверено — обрыв на 32 МБ из 5.9 ГБ), а скачать файл можно с докачкой
(`curl -C -`) и потом читать сколько угодно.
"""
decomp = bz2.BZ2Decompressor()
if dump_file:
def chunks():
with open(dump_file, "rb") as fh:
while True:
part = fh.read(4 * 1024 * 1024)
if not part:
return
try:
yield decomp.decompress(part)
except EOFError:
return
yield from _pages_from_chunks(chunks(), min_chars)
return
import httpx
# Wikimedia отдаёт 403 без осмысленного User-Agent — по их правилам он должен
# называть приложение и давать контакт
headers = {"User-Agent": "AcademicHelper/1.0 (https://academic.jze9.ru; noreply@jze9.ru)"}
def net_chunks():
with httpx.stream("GET", DUMP_URL, timeout=120, follow_redirects=True,
headers=headers) as resp:
resp.raise_for_status()
for chunk in resp.iter_bytes(4 * 1024 * 1024):
try:
yield decomp.decompress(chunk)
except EOFError:
return
yield from _pages_from_chunks(net_chunks(), min_chars)
def main() -> None:
ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__,
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
ap.add_argument("--limit", type=int, default=100, help="сколько статей залить")
ap.add_argument("--batch", type=int, default=150, help="статей в транзакции")
ap.add_argument("--min-chars", type=int, default=2000, help="минимальная длина текста")
ap.add_argument("--fp-per-doc", type=int, default=2000, help="максимум отпечатков на статью")
ap.add_argument("--dump-file", default=None,
help="путь к заранее скачанному дампу (надёжнее, чем читать из сети)")
ap.add_argument("--state-file", default="/tmp/bulk_wiki_state.json",
help="файл с числом уже обработанных статей — для продолжения после сбоя")
args = ap.parse_args()
import psycopg2
from app.algorithms.winnowing import sample_evenly, winnow_ordered
from app.config import settings
def connect():
return psycopg2.connect(
host=settings.POSTGRES_HOST, port=settings.POSTGRES_PORT,
dbname=settings.POSTGRES_DB, user=settings.POSTGRES_USER,
password=settings.POSTGRES_PASSWORD,
)
conn = connect()
added = skipped = 0
fp_total = 0
seen = 0 # сколько статей прошло через парсер (позиция в дампе)
t0 = time.time()
batch: list[tuple[str, str, str]] = []
# Позиция в дампе: прошлый прогон обрывался на 20 008 статье и начинал всё
# сначала — дедуп по ext_id спасал от дублей, но время тратилось впустую
skip_until = 0
if os.path.exists(args.state_file):
with open(args.state_file) as fh:
skip_until = json.load(fh).get("processed", 0)
if skip_until:
print(f"продолжаю с {skip_until}-й статьи дампа")
def _flush_once(batch):
"""Одна попытка записать пачку; счётчики трогает только при успехе."""
nonlocal added, skipped, fp_total
with conn.cursor() as cur:
cur.executemany(
"""INSERT INTO documents (ext_id, source, title, lang, abstract, url,
authors, indexed_at)
VALUES (%s, 'wikipedia_ru', %s, 'ru', %s, %s, '[]'::json, now())
ON CONFLICT (ext_id) DO NOTHING""",
[(f"wikipedia_ru:{pid}", title[:1000], text[:2000],
f"https://ru.wikipedia.org/?curid={pid}") for pid, title, text in batch],
)
cur.execute("SELECT id, ext_id FROM documents WHERE ext_id = ANY(%s)",
([f"wikipedia_ru:{pid}" for pid, _, _ in batch],))
id_by_ext = {e: i for i, e in cur.fetchall()}
buf = io.StringIO()
fresh = 0
for pid, _, text in batch:
doc_id = id_by_ext.get(f"wikipedia_ru:{pid}")
if doc_id is None:
continue
cur.execute("SELECT 1 FROM fingerprints WHERE doc_id=%s LIMIT 1", (doc_id,))
if cur.fetchone():
skipped += 1
continue
# Равномерно по тексту, а не первые N: обрезка «с начала»
# оставляла бы хвост статьи без отпечатков
hashes = sample_evenly(winnow_ordered(text), args.fp_per_doc)
for pos, h in enumerate(hashes):
buf.write(f"{doc_id}\t{h}\t{pos}\n")
fp_total += len(hashes)
fresh += 1
buf.seek(0)
if fresh:
cur.copy_from(buf, "fingerprints", columns=("doc_id", "hash_value", "position"))
added += fresh
conn.commit()
def flush(batch):
"""Записать пачку, пережив обрыв соединения с базой.
Прошлый прогон умер целиком на `server closed the connection` — потеряв
и позицию в дампе. Здесь обрыв стоит переподключения и повтора.
"""
nonlocal conn
if not batch:
return
for attempt in range(1, 6):
try:
_flush_once(batch)
return
except psycopg2.OperationalError as e:
wait = min(60, 5 * attempt)
print(f" база недоступна ({str(e).strip()[:60]}), повтор через {wait}с "
f"[{attempt}/5]", flush=True)
time.sleep(wait)
with contextlib.suppress(Exception):
conn.close()
try:
conn = connect()
except Exception:
continue
raise RuntimeError("не удалось записать пачку после 5 попыток")
for pid, title, text in iter_pages(args.min_chars, args.dump_file):
seen += 1
if seen <= skip_until: # быстро проматываем уже обработанное
continue
batch.append((pid, title, text))
if len(batch) >= args.batch:
flush(batch)
batch = []
with open(args.state_file, "w") as fh:
json.dump({"processed": seen}, fh)
el = time.time() - t0
print(f" залито {added} · пропущено {skipped} · отпечатков {fp_total:,} · "
f"{added / max(el, 1):.1f} ст/с", flush=True)
if added >= args.limit:
break
flush(batch)
conn.close()
el = time.time() - t0
print(f"\nГотово за {el / 60:.1f} мин: залито {added}, пропущено {skipped}, "
f"отпечатков {fp_total:,}")
if __name__ == "__main__":
main()