import json import xml.etree.ElementTree as ET import os from pathlib import Path import pandas as pd from datetime import datetime from difflib import SequenceMatcher import re class XMLScorer: def __init__(self, scoring_criteria_path): self.scoring_criteria = self._load_scoring_criteria(scoring_criteria_path) def _load_scoring_criteria(self, file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: return json.load(f) def _calculate_string_similarity(self, str1, str2): """ 두 문자열 간의 유사도를 계산합니다. Args: str1 (str): 첫 번째 문자열 str2 (str): 두 번째 문자열 Returns: float: 유사도 (0~1 사이의 값) """ return SequenceMatcher(None, str1, str2).ratio() def _count_differences(self, str1, str2): """ 두 문자열 간의 차이(오탈자, 띄어쓰기)를 계산합니다. Args: str1 (str): 첫 번째 문자열 (기준값) str2 (str): 두 번째 문자열 (비교값) Returns: tuple: (전체 차이 개수, 띄어쓰기 차이 개수) """ # 띄어쓰기 차이 계산 space_diff = abs(str1.count(' ') - str2.count(' ')) # 전체 글자 차이 계산 (Levenshtein 거리 기반) total_diff = 0 m, n = len(str1), len(str2) dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] for i in range(m + 1): dp[i][0] = i for j in range(n + 1): dp[0][j] = j for i in range(1, m + 1): for j in range(1, n + 1): if str1[i-1] == str2[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] else: dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1 total_diff = dp[m][n] return total_diff, space_diff def _find_similar_element(self, root, target_element): """ 유사한 요소를 찾습니다. 완전 일치하지 않더라도 비슷한 이름의 요소를 찾습니다. Args: root (Element): XML 루트 요소 target_element (str): 찾고자 하는 요소 이름 Returns: Element: 가장 유사한 요소 또는 None """ best_match = None best_similarity = 0.7 # 최소 유사도 임계값 for element in root.iter(): similarity = self._calculate_string_similarity(element.tag, target_element) if similarity > best_similarity: best_similarity = similarity best_match = element return best_match def _find_element_value(self, root, element_name, attribute_name): """ XML에서 특정 요소와 속성값을 찾습니다. 유사한 요소도 고려합니다. Args: root (Element): XML 루트 요소 element_name (str): 찾을 요소 이름 attribute_name (str): 찾을 속성 이름 Returns: tuple: (찾은 속성값 또는 None, 요소 이름 오탈자 여부) """ # 정확한 요소 찾기 element = root.find(f".//{element_name}") # 정확한 요소가 없으면 유사한 요소 찾기 if element is None: element = self._find_similar_element(root, element_name) if element is not None: # 속성값 찾기 value = element.get(attribute_name) # 요소 이름이 정확히 일치하는지 확인 has_typo = element.tag != element_name return value, has_typo return None, False def score_xml_file(self, xml_path): try: tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() total_score = 0 results = { 'filename': os.path.basename(xml_path), 'criteria_matches': [], 'total_score': 0, 'deductions': [] # 감점 상세 내역 추가 } for criterion_id, criterion in self.scoring_criteria.items(): element_name = criterion['ele'] attribute_name = criterion['arg'] expected_value = criterion['value'] points = criterion['points'] actual_value, has_element_typo = self._find_element_value( root, element_name, attribute_name) match = { 'criterion': f"{element_name}.{attribute_name}", 'expected': expected_value, 'actual': actual_value, 'points': 0, 'deductions': [] # 각 기준별 감점 내역 } if actual_value is not None: # 기본 점수 부여 match['points'] = points # 요소 이름에 오탈자가 있는 경우 if has_element_typo: deduction = 1 match['points'] -= deduction match['deductions'].append( f"요소 이름 오탈자 감점: -{deduction}점") # 속성값 비교 및 차이 계산 if actual_value != expected_value: total_diff, space_diff = self._count_differences( expected_value, actual_value) # 띄어쓰기 차이당 1점 감점 if space_diff > 0: match['points'] -= space_diff match['deductions'].append( f"띄어쓰기 오류 감점: -{space_diff}점") # 나머지 차이(오탈자)당 1점 감점 char_diff = total_diff - space_diff if char_diff > 0: match['points'] -= char_diff match['deductions'].append( f"글자 오류 감점: -{char_diff}점") # 음수 점수 방지 match['points'] = max(0, match['points']) results['criteria_matches'].append(match) total_score += match['points'] results['total_score'] = total_score return results except ET.ParseError as e: return { 'filename': os.path.basename(xml_path), 'error': f"XML 파싱 오류: {str(e)}", 'total_score': 0 } def export_to_excel(self, results, output_path=None): if output_path is None: timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_path = f"scoring_results_{timestamp}.xlsx" summary_data = [] detail_data = [] for result in results: # 요약 정보 summary_row = { '파일명': result['filename'], '총점': result.get('total_score', 0) } if 'error' in result: summary_row['오류'] = result['error'] summary_data.append(summary_row) # 상세 정보 if 'criteria_matches' in result: for match in result['criteria_matches']: detail_row = { '파일명': result['filename'], '채점항목': match['criterion'], '기대값': match['expected'], '실제값': match['actual'], '획득점수': match['points'], '감점내역': '; '.join(match.get('deductions', [])) } detail_data.append(detail_row) # DataFrame 생성 summary_df = pd.DataFrame(summary_data) detail_df = pd.DataFrame(detail_data) # ExcelWriter 객체 생성 with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer: summary_df.to_excel(writer, sheet_name='채점결과요약', index=False) detail_df.to_excel(writer, sheet_name='채점상세내역', index=False) # 열 너비 자동 조정 for sheet_name in writer.sheets: worksheet = writer.sheets[sheet_name] 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 return output_path def score_directory(self, xml_directory): results = [] xml_files = Path(xml_directory).glob('*.xml') for xml_file in xml_files: result = self.score_xml_file(str(xml_file)) results.append(result) return results # 사용 예시 def main(): # 채점기준표 파일 경로 scoring_criteria_path = "scoring_criteria.json" # XML 파일들이 있는 디렉토리 경로 xml_directory = r"C:\Users\gzero-ser7-win11\Documents\hwpTest\Output" # 채점기 초기화 scorer = XMLScorer(scoring_criteria_path) # 디렉토리 내 모든 XML 파일 채점 results = scorer.score_directory(xml_directory) # 결과 출력 for result in results: 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()