-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
Copy pathkonflikty.py
128 lines (105 loc) · 4.25 KB
/
konflikty.py
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
from pymarc import *
import csv
import time
#konfiguracja
#pliki do porównania
fname1 = 'authorities-allv2.mrc'
fname2 = 'wzorcowev2.mrc'
#pola do identyfikacji rekordów (odpowiednio w 1. i 2. pliku)
ident1 = '001'
ident2 = '035'
#pole do sprawdzania
pole_marc = '155'
#czy stosować normalizację_100?
use_normalizacja = True
#pliki wyjściowe z niezgodnymi rekordami
fnameout1 = 'konflikty-raport.csv'
fnameout2 = 'konflikty-marc.mrc'
#plik z logami
log = 'konflikty-log.txt'
#koniec konfiguracji
def normalizacja_ident(str):
#usuwa kropki i spacje w całym polu
str_out = ''.join(c.replace('.', '').replace(' ', '') for c in str) # usuwa wszystkie kropki i spacje
return str_out
def normalizacja_100(str):
#usuwa kropki i spacje na końcu rekordu
if str[-1] in ('.', ' '):
str_mid = str[:-1]
if str_mid[-1] in ('.', ' '):
str_out = str_mid[:-1]
else:
str_out = str_mid
else:
str_out = str
return str_out
def do_slownika(fname, ident, pole_marc, use_normalizacja=True):
#zamienia plik marc na słownik o postaci: {'nr rekordu': 'rekord'}
dict_out = {}
with open(fname, 'rb') as fp:
reader = MARCReader(fp, to_unicode=True, force_utf8=True, utf8_handling='ignore')
licznik = 0
for record in reader:
try:
nr_rek = normalizacja_ident(record.get_fields(ident)[0].value()) #normalizacja usuwa ew. kropki i spacje z pola 035
if use_normalizacja:
wartosci = {pole_marc: [normalizacja_100(v.value()) for v in record.get_fields(pole_marc)]}
else:
wartosci = {pole_marc: [(v.value()) for v in record.get_fields(pole_marc)]}
dict_out[nr_rek] = wartosci
licznik += 1
logging.debug('Dodałem do słownika: %s: %s', nr_rek, dict_out.get(nr_rek))
except Exception as error:
logging.error('Błąd przetwarzania rekordu: %s', error)
logging.info('Przetworzono %s rekordy/ów z pliku %s', licznik, fname)
return dict_out
def szukaj_konfliktu(fname1, fname2, ident1, ident2, pole_marc, csv_out='raport-csv.csv', marc_out='raport-marc.mrc'):
#główna funkcja: porównuje rekordy i szuka konfliktów
dict1 = do_slownika(fname1, ident1, pole_marc)
dict2 = do_slownika(fname2, ident2, pole_marc)
niezgodne_wykaz = {}
licznik_zgodne = 0
licznik_niezgodne = 0
for nr_rek in dict1:
rekord2 = dict2.get(nr_rek)
if rekord2 is not None:
rekord1 = dict1.get(nr_rek)
if rekord1 == rekord2:
logging.debug('Rekord %s zgodny.', nr_rek)
licznik_zgodne += 1
else:
niezgodne_wykaz[nr_rek] = rekord1[pole_marc] + rekord2[pole_marc]
licznik_niezgodne += 1
logging.debug('Rekord %s niezgodny: %s', nr_rek, niezgodne_wykaz[nr_rek])
#todo
else:
logging.debug('Nie ma takiego rekordu.')
wszystkie = licznik_niezgodne + licznik_zgodne
logging.info("Przetworzono %s rekordy/ów: %s zgodne/ych, %s niezgodne/ych", wszystkie, licznik_zgodne, licznik_niezgodne)
do_csv(csv_out, niezgodne_wykaz)
def do_csv(fnameout, raport):
with open(fnameout, 'w', encoding='utf-8', newline='') as fp:
w = csv.writer(fp)
w.writerows(raport.items())
def do_marc(fname_in, fname_out, raport):
with open(fname1, 'rb') as fp:
reader = MARCReader(fp)
licznik = 0
for record in reader:
licznik += 1
if record['001'].value() not in raport:
print('Brak.')
else:
print('Dodaję do pliku.')
record.add_ordered_field(
Field(tag='997', indicators=[' ', ' '], subfields=['a', 'mod']))
out = open(fnameout2, 'ab')
out.write(record.as_marc())
out.close()
#file = open(log, 'a', encoding='utf-8')
logging.root.addHandler(logging.StreamHandler(sys.stdout))
logging.root.setLevel(level=logging.DEBUG)
if __name__ == '__main__':
begin = time.time()
raport = szukaj_konfliktu(fname1, fname2, ident1, ident2, pole_marc, fnameout1)
print('Czas generowania raportu', time.time() - begin)