328 lines
11 KiB
Python
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Python
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import json
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import xml.etree.ElementTree as ET
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import os
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from pathlib import Path
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import pandas as pd
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from datetime import datetime
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from Levenshtein import distance as levenshtein_distance
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class XMLScorer:
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def __init__(self, scoring_criteria_path):
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"""
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채점 기준표 JSON 파일을 로드하여 초기화합니다.
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Args:
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scoring_criteria_path (str): 채점 기준표 JSON 파일 경로
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"""
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self.scoring_criteria = self._load_scoring_criteria(scoring_criteria_path)
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# 오탈자 감점 설정
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self.typo_penalties = {
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'slight': 0.9, # 90% 점수 (약간의 오탈자)
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'moderate': 0.7, # 70% 점수 (중간 정도의 오탈자)
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'severe': 0.0 # 0% 점수 (심각한 오탈자)
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}
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def _load_scoring_criteria(self, file_path):
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"""
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JSON 채점 기준표를 로드합니다.
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Args:
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file_path (str): JSON 파일 경로
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Returns:
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dict: 채점 기준표 데이터
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"""
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with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
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return json.load(f)
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def _calculate_similarity_score(self, str1, str2):
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"""
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두 문자열 간의 유사도를 계산합니다.
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Args:
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str1 (str): 첫 번째 문자열
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str2 (str): 두 번째 문자열
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Returns:
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float: 유사도 점수 (0.0 ~ 1.0)
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"""
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if str1 is None or str2 is None:
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||
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return 0.0
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max_len = max(len(str1), len(str2))
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if max_len == 0:
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return 1.0
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distance = levenshtein_distance(str1, str2)
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similarity = 1 - (distance / max_len)
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return similarity
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def _get_penalty_factor(self, similarity):
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||
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"""
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유사도에 따른 감점 계수를 반환합니다.
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Args:
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similarity (float): 유사도 점수
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Returns:
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||
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float: 감점 계수
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"""
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if similarity >= 0.9:
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return self.typo_penalties['slight']
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||
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elif similarity >= 0.7:
|
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return self.typo_penalties['moderate']
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|
else:
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|
return self.typo_penalties['severe']
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||
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def _find_best_matching_element(self, root, target_element):
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||
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|
"""
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|
가장 유사한 요소를 찾습니다.
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Args:
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root (Element): XML 루트 요소
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target_element (str): 찾고자 하는 요소 이름
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Returns:
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tuple: (가장 유사한 요소, 유사도 점수)
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"""
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best_match = None
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||
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best_similarity = 0.0
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for element in root.iter():
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similarity = self._calculate_similarity_score(element.tag, target_element)
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||
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if similarity > best_similarity:
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best_similarity = similarity
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best_match = element
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||
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return best_match, best_similarity
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||
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|
def _find_element_value(self, root, element_name, attribute_name):
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||
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|
"""
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XML에서 특정 요소와 속성값을 찾습니다. 오탈자를 고려합니다.
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Args:
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root (Element): XML 루트 요소
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element_name (str): 찾을 요소 이름
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attribute_name (str): 찾을 속성 이름
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Returns:
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tuple: (속성값, 요소 유사도, 속성 유사도)
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|
"""
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||
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|
element, element_similarity = self._find_best_matching_element(root, element_name)
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||
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if element is not None:
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|
# 속성 중 가장 유사한 것을 찾음
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best_attr_value = None
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||
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best_attr_similarity = 0.0
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for attr_name, attr_value in element.attrib.items():
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||
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|
attr_similarity = self._calculate_similarity_score(attr_name, attribute_name)
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||
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|
if attr_similarity > best_attr_similarity:
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best_attr_similarity = attr_similarity
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||
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|
best_attr_value = attr_value
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||
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return best_attr_value, element_similarity, best_attr_similarity
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return None, 0.0, 0.0
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||
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|
def score_xml_file(self, xml_path):
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||
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|
"""
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|
단일 XML 파일을 채점합니다.
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Args:
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|
xml_path (str): XML 파일 경로
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Returns:
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|
dict: 채점 결과
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"""
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try:
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tree = ET.parse(xml_path)
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root = tree.getroot()
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|
total_score = 0
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results = {
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|
'filename': os.path.basename(xml_path),
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|
'criteria_matches': [],
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|
'total_score': 0
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|
}
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|
# 각 채점 기준에 대해 검사
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for criterion_id, criterion in self.scoring_criteria.items():
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element_name = criterion['ele']
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attribute_name = criterion['arg']
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expected_value = criterion['value']
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|
points = criterion['points']
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# 오탈자를 고려하여 값을 찾음
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actual_value, element_similarity, attr_similarity = self._find_element_value(
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root, element_name, attribute_name)
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|
# 값 유사도 계산
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value_similarity = self._calculate_similarity_score(str(actual_value), str(expected_value))
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|
# 전체 유사도 계산 (요소, 속성, 값의 유사도를 종합)
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total_similarity = (element_similarity + attr_similarity + value_similarity) / 3
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|
# 감점 계수 계산
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|
penalty_factor = self._get_penalty_factor(total_similarity)
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match = {
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|
'criterion': f"{element_name}.{attribute_name}",
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||
|
|
'expected': expected_value,
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||
|
|
'actual': actual_value,
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||
|
|
'element_similarity': round(element_similarity, 3),
|
||
|
|
'attribute_similarity': round(attr_similarity, 3),
|
||
|
|
'value_similarity': round(value_similarity, 3),
|
||
|
|
'total_similarity': round(total_similarity, 3),
|
||
|
|
'penalty_factor': penalty_factor,
|
||
|
|
'points': round(points * penalty_factor, 2)
|
||
|
|
}
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||
|
|
|
||
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|
total_score += match['points']
|
||
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|
results['criteria_matches'].append(match)
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||
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|
results['total_score'] = round(total_score, 2)
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||
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|
return results
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|
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||
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|
except ET.ParseError as e:
|
||
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|
return {
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||
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|
'filename': os.path.basename(xml_path),
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||
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|
'error': f"XML 파싱 오류: {str(e)}",
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||
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|
'total_score': 0
|
||
|
|
}
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||
|
|
|
||
|
|
def score_directory(self, xml_directory):
|
||
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|
"""
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||
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|
디렉토리 내의 모든 XML 파일을 채점합니다.
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|
Args:
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|
xml_directory (str): XML 파일들이 있는 디렉토리 경로
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|
Returns:
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|
list: 모든 파일의 채점 결과
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|
"""
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|
results = []
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|
xml_files = Path(xml_directory).glob('*.xml')
|
||
|
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||
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|
for xml_file in xml_files:
|
||
|
|
result = self.score_xml_file(str(xml_file))
|
||
|
|
results.append(result)
|
||
|
|
|
||
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|
return results
|
||
|
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|
||
|
|
def export_to_excel(self, results, output_path=None):
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||
|
|
"""
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||
|
|
채점 결과를 엑셀 파일로 저장합니다.
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||
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|
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|
Args:
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||
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|
results (list): 채점 결과 리스트
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||
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|
output_path (str, optional): 출력 파일 경로
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||
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|
"""
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||
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|
if output_path is None:
|
||
|
|
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
|
||
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|
output_path = f"scoring_results_{timestamp}.xlsx"
|
||
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# 요약 시트용 데이터 준비
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summary_data = []
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|
detail_data = []
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for result in results:
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# 요약 정보
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|
summary_row = {
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||
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|
'파일명': result['filename'],
|
||
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|
'총점': result.get('total_score', 0)
|
||
|
|
}
|
||
|
|
if 'error' in result:
|
||
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|
summary_row['오류'] = result['error']
|
||
|
|
summary_data.append(summary_row)
|
||
|
|
|
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|
# 상세 정보
|
||
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|
if 'criteria_matches' in result:
|
||
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|
for match in result['criteria_matches']:
|
||
|
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detail_row = {
|
||
|
|
'파일명': result['filename'],
|
||
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|
'채점항목': match['criterion'],
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||
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|
'기대값': match['expected'],
|
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|
|
'실제값': match['actual'],
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|
'요소유사도': match['element_similarity'],
|
||
|
|
'속성유사도': match['attribute_similarity'],
|
||
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|
'값유사도': match['value_similarity'],
|
||
|
|
'전체유사도': match['total_similarity'],
|
||
|
|
'감점계수': match['penalty_factor'],
|
||
|
|
'획득점수': match['points']
|
||
|
|
}
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|
detail_data.append(detail_row)
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# DataFrame 생성
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summary_df = pd.DataFrame(summary_data)
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|
detail_df = pd.DataFrame(detail_data)
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# ExcelWriter 객체 생성
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with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
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|
summary_df.to_excel(writer, sheet_name='채점결과요약', index=False)
|
||
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|
detail_df.to_excel(writer, sheet_name='채점상세내역', index=False)
|
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|
# 열 너비 자동 조정
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|
for sheet_name in writer.sheets:
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||
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|
worksheet = writer.sheets[sheet_name]
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for column in worksheet.columns:
|
||
|
|
max_length = 0
|
||
|
|
column = [cell for cell in column]
|
||
|
|
for cell in column:
|
||
|
|
try:
|
||
|
|
if len(str(cell.value)) > max_length:
|
||
|
|
max_length = len(str(cell.value))
|
||
|
|
except:
|
||
|
|
pass
|
||
|
|
adjusted_width = (max_length + 2)
|
||
|
|
worksheet.column_dimensions[column[0].column_letter].width = adjusted_width
|
||
|
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|
||
|
|
return output_path
|
||
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|
# 메인 함수는 이전과 동일
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# 사용 예시
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def main():
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# 채점기준표 파일 경로
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scoring_criteria_path = "scoring_criteria.json"
|
||
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|
# XML 파일들이 있는 디렉토리 경로
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|
xml_directory = r"C:\Users\gzero-ser7-win11\Documents\hwpTest\Output"
|
||
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|
|
||
|
|
# 채점기 초기화
|
||
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|
scorer = XMLScorer(scoring_criteria_path)
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||
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|
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||
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|
# 디렉토리 내 모든 XML 파일 채점
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|
results = scorer.score_directory(xml_directory)
|
||
|
|
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|
# 결과 출력
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for result in results:
|
||
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|
print(f"\n파일: {result['filename']}")
|
||
|
|
if 'error' in result:
|
||
|
|
print(f"오류: {result['error']}")
|
||
|
|
continue
|
||
|
|
|
||
|
|
print(f"총점: {result['total_score']}")
|
||
|
|
print("\n채점 세부사항:")
|
||
|
|
for match in result['criteria_matches']:
|
||
|
|
print(f"기준: {match['criterion']}")
|
||
|
|
print(f"기대값: {match['expected']}")
|
||
|
|
print(f"실제값: {match['actual']}")
|
||
|
|
print(f"획득 점수: {match['points']}")
|
||
|
|
print("---")
|
||
|
|
|
||
|
|
# 결과를 엑셀 파일로 저장
|
||
|
|
excel_path = scorer.export_to_excel(results)
|
||
|
|
print(f"\n채점 결과가 다음 경로에 저장되었습니다: {excel_path}")
|
||
|
|
|
||
|
|
if __name__ == "__main__":
|
||
|
|
main()
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