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12 KiB
Python
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from datetime import datetime
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import json
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from pathlib import Path
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import os
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from lxml import etree as ET
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import re
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from difflib import SequenceMatcher
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import pandas as pd
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# from xpathSearch import XMLPathHandler
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from binaryToChartxml import binaryToChartxml
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class XMLScorer:
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# 채점 기준 경로 초기화
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def __init__(self, scoring_criteria_path):
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# 채점 기준 로드
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self.scoring_criteria = self._load_scoring_criteria(scoring_criteria_path)
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# 채점 기준파일 로드(JSON 파일)
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def _load_scoring_criteria(self, file_path):
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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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# XML 파일에서 element의 값을 찾아 반환
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def query_xml(self, root, *args):
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points = args[2]
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if args[1] is not None:
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try:
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result = root.xpath(args[0])
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if type(result) is list and len(result) == 0:
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return None
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elif result < points:
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result = root.xpath(args[1])
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return result
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else:
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return result
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# result = root.xpath(args[1])
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# print(f'result : {result}')
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# return result
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except ET.XPathEvalError as e:
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return None
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else:
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try:
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result = root.xpath(args[0])
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if type(result) is list and len(result) == 0:
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return None
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return result
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except ET.XPathEvalError as e:
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return None
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# 유사한 텍스트 찾기
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def find_similar_text(self, root, target_text, threshold=0.5):
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"""
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전체 문서에서 유사한 텍스트를 찾아 반환
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Args:
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root (_type_): xml root element 객체
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target_text (_type_): 찾을 텍스트
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threshold (float, optional): 유사도 설정 Defaults to 0.3.
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Returns:
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str: 유사도 기준을 만족하는 텍스트
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"""
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# 전체 텍스트 추출
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# all_text = root.xpath(f"//CHAR/text()")
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# all_text.append(root.xpath(f"//TEXTART/@text"))
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all_text = root.xpath(f"//CHAR/text() | //TEXTART/@Text")
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# 유사도 비교
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max_score = 0
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similar_text = ''
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for text in all_text:
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score = SequenceMatcher(None, target_text, text).ratio()
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if score > max_score:
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max_score = score
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similar_text = text
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if max_score >= threshold:
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return similar_text
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else:
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return None
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# 하나의 XML 파일 채점
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def _score_xml_file(self, xml_path):
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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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# 결과값을 Dictionary로 저장
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results = {
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'filename': os.path.basename(xml_path),
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'score_results': [],
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'total_score': 0,
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}
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print(f"File name: {results['filename']}")
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for criterion_id, criterion in self.scoring_criteria.items():
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xpath = criterion['path']
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xpath2 = criterion['path2']
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search_value = criterion['searchValue']
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right_answer = criterion['value']
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points = criterion['points']
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category = criterion['category']
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item = criterion['item']
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simliar_text = None
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# searchValue가 있을 경우 유사한 텍스트 찾기
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if search_value is not None:
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simliar_text = self.find_similar_text(root, search_value)
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if simliar_text is None:
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xpath = xpath.replace('{searchValue}', search_value)
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else:
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xpath = xpath.replace('{searchValue}', simliar_text)
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# xpath로 실제 작성 답안 찾기
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result = self.query_xml(root, xpath, xpath2, points)
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# [ boolean 타입 ]
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# 1. 이텔릭체, 굵게, 밑줄 등 효과가 적용 여부에 따라
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# [ITALIC] [BOLD] [UNDERLINE] 태그가 있거나 없을 수 있으므로
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# 존재 유무에 따라 True, False로 판단
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# 2. 두 가지 이상의 조건을 모두 만족해야 하는 경우 and 연산자로 연결되어
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# 반환값 True/False로 판단
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# [ float 타입 ]
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# 1. 부분점수의 합산으로 반환되는 경우 float 타입으로 반환
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if type(result) is not list:
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if type(result) is float and (result > points):
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actual_answer = float(points)
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else:
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actual_answer = result
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|
else:
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if type(right_answer) is int:
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actual_answer = int(result[0])
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|
else:
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actual_answer = result[0]
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scoring = {
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'category': category, # 채점 분류
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'item': item, # 채점 항목
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'right_answer': right_answer, # 정답
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'actual_answer': actual_answer, # 실제 작성 답안
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'points': 0,
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'deductions': [] # 각 기준별 감점 내역
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}
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scoring['points'] = points
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# 점수 차감 조건
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# 1. 정답이 실수형으로 반환받은 경우는 채점항목의 부분점수 합산 결과이므로
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# 반환받은 값 그대로를 점수로 사용
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# 2. 정답이 정수형(사이즈 비교)의 경우 오차범위를 넘는다면 감점
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# 3. 그 외의 경우 정답과 실제 작성 답안이 다른 경우 점수 차감
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if type(actual_answer) is float:
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scoring['points'] = actual_answer
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elif type(actual_answer) is int:
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# 오차범위 5 이상이면 감점
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if abs(actual_answer - right_answer) > 5:
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scoring['points'] -= points
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else:
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# right_answer(JSON파일 내 valuer값) null일 경우 점수감점 없이 진행
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if right_answer != actual_answer:
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scoring['points'] -= points
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# 점수 차감 이유 작성 (개발중)
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results['score_results'].append(scoring)
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total_score += scoring['points']
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print(f'scoring: {scoring}')
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results['total_score'] = total_score
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return results
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except ET.ParseError as e:
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return {
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'filename': os.path.basename(xml_path),
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'error': f"XML 파싱 오류: {str(e)}",
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'total_score': 0
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}
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# def binary_to_chartxml(self, xml_path):
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# XML 파일 채점
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def score_directory(self, xml_directory):
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# xml 파일 불러오기
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xml_files = Path(xml_directory).glob('*.hml')
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# 결과 저장할 리스트
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results = []
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for xml_file in xml_files:
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self.binary_to_chartxml(xml_file)
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result = self._score_xml_file(xml_file)
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results.append(result)
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return results
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def parse_filename(self, filename):
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if isinstance(filename, dict):
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filename = filename.get('파일명', '')
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match = re.match(r'.*-(\d+)-(.+)\.hml', filename)
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if match:
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number = match.group(1)
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name = match.group(2)
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return number, name
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return None, None
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def export_to_excel(self, results, output_path=None):
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if output_path is None:
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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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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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'파일명': result['filename'],
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'총점': result.get('total_score', 0)
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}
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if 'error' in result:
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|
summary_row['오류'] = result['error']
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|
|
summary_data.append(summary_row)
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# 상세 정보
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if 'score_results' in result:
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filename = {'파일명': result['filename']}
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number, name = self.parse_filename(filename)
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detail_row = {'수험자':f"{number}-{name}"}
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for i, scoring in enumerate(result['score_results']):
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|
detail_row[f'점수_{i+1}'] = scoring['points']
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detail_row['총점'] = result.get('total_score', 0)
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|
detail_data.append(detail_row)
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|
summary_df = pd.DataFrame(summary_data)
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detail_df = pd.DataFrame(detail_data).transpose()
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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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# worksheet = writer.sheets[sheet_name]
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# for column_cells in worksheet.columns:
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# max_length = 0
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# column = column_cells[0].column_letter # 열의 문자
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# for cell in column_cells:
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# try:
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# if cell.value:
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# max_length = max(max_length, len(str(cell.value)))
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# except:
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# pass
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# adjusted_width = (max_length + 2)
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# worksheet.column_dimensions[column].width = adjusted_width
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return output_path
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def main():
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scoring_criteria_path = r'C:\Users\dra\project\HWP-Scoring\scoring_criteria.json'
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# xml(hml)파일 디렉토리 경로
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xml_directory = r'C:\Users\dra\project\HWP-Scoring\output'
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# 채점 클래스 초기화
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scorer = XMLScorer(scoring_criteria_path)
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# 폴더 내 모든 xml 파일 채점
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results = scorer.score_directory(xml_directory)
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# for result in results:
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# print(f"\n파일: {result['filename']}")
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# if 'error' in result:
|
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# print(f"오류: {result['error']}")
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# continue
|
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# print(f"총점: {result['total_score']}")
|
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# print("\n채점 세부사항:")
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|
# for scoring in result['score_results']:
|
|
# print(f"채점분류: {scoring['category']}")
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|
# print(f"채점항목: {scoring['item']}")
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|
# print(f"요구 답안: {scoring['right_answer']}")
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|
# print(f"작성 답안: {scoring['actual_answer']}")
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|
# print(f"획득 점수: {scoring['points']}")
|
|
# print(f"감점 내역: {scoring['deductions']}")
|
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# print("---")
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# 채점 결과 엑셀로 저장
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output_excel_path = scorer.export_to_excel(results)
|
|
print(f"채점 결과 엑셀 파일: {output_excel_path}")
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if __name__ == '__main__':
|
|
main()
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