Первая публикация

This commit is contained in:
2021-10-11 20:46:24 +03:00
commit fa836cf16f
5 changed files with 7383 additions and 0 deletions
+57
View File
@@ -0,0 +1,57 @@
# Выбрать лучшие игры для Nintendo DS
## Идея
Есть портативная игровая консоль Nintendo DS, гипотетически есть устройство для запуска игр с SD-карты. Максимальный объем SD-карты -- 16 Гб. Игры представлены в виде файлов-образов, размером [1; 256] Мб.
*Задача:* Набить SD-карту наибольшим количеством наилучших игр.
## Исходные данные
Полный набор игр возьмем с торрентов. Всего существует 7180 различных игр, новых уже не выпускают. Полный набор представляет собой директорию с zip-архивами, по одному на игру, в каждом файл .nds -- образ игры.
Топ игр возьмем с сайта metacritic.com:
- По оценкам критиков: https://www.metacritic.com/browse/games/release-date/available/ds/metascore
- По оценкам игроков: https://www.metacritic.com/browse/games/release-date/available/ds/userscore
## Планирование
1. Возьмем топ-300 по оценкам критиков и топ-300 по оценкам игроков. Найдем пересечение, назовем базовым набором игр.
2. Возьмем полный набор игр, измерим для каждой размер образа
3. Сопоставим базовый набор игр с полным набором игр, найдем результирующий набор игр весом не более 15 Гб, лучший по критериям:
1. Выше оценка критиков
2. Выше оценка игроков
3. Меньше размер
4. Результирующий набор игр разобъем на категории по жанрам
5. Запишем результирующий набор игр на SD-карту
## Решение
### Построение базового набора игр
*Входные данные:* html-страницы с сайта metacritic
*Выходные данные:* таблица со столбцами (название, ссылка, оценка критиков, оценка игроков)
*Решение:* смотри файл make_db.py
### Измерение размера образов в полном наборе игр
*Входные данные:* директория с zip-архивами, в каждом nds-образ
*Выходные данные:* таблица со столбцами (название архива, название файла, размер в Мб)
*Решение:* смотри файл archive_table.py
## Задачи
### Сопоставление игр с жанрами
Необходимо для каждой игры из базового набора найти жанры на ее странице на metacritic. Создать таблицу жанров и соединить отношением многие-ко-многим с таблицей базового набора игр.
### Сопоставление базового с полным набором игр
Необходимо реализовать быстрый неточный поиск из базового набора в полном. Предложение: построить однословные индексы по базовому и полному набору, при сопоставлении использовать расстояние Левенштейна около 3.
### Построение результирующего набора игр
Необходимо решить задачу минимизации критериальной функции с ограничением в 15 Гб размера на основе критериев:
1. Выше оценка критиков
2. Выше оценка игроков
3. Меньше размер
+7180
View File
File diff suppressed because it is too large Load Diff
+15
View File
@@ -0,0 +1,15 @@
import os
import zipfile
import csv
res = []
zips = os.listdir('Nintendo DS')
for z in zips:
with zipfile.ZipFile('Nintendo DS/'+z) as myzip:
info = myzip.infolist()
for i in info:
res.append([z, i.filename, int(i.file_size/(1024**2))])
with open('archive.csv', 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(res)
BIN
View File
Binary file not shown.
+131
View File
@@ -0,0 +1,131 @@
import sqlite3
import os
import os.path
import requests
import lxml.html
def load_pages(db, pages):
db.execute("DROP TABLE IF EXISTS pages;")
db.execute("CREATE TABLE pages (link TEXT UNIQUE, type TEXT, n INTEGER, content TEXT);")
for by, p in pages.items():
for i, x in enumerate(p):
doc = requests.get(
x,
headers={
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:92.0) Gecko/20100101 Firefox/92.0"
},
)
db.execute("INSERT INTO pages VALUES (?, ?, ?, ?);", (x, by, i, doc.text))
db.commit()
def process_pages(db):
db.execute("DROP TABLE IF EXISTS top_games;")
db.execute(
"CREATE TABLE top_games (name TEXT, link TEXT UNIQUE, metascore INTEGER, userscore INTEGER);"
)
types = {
"by_metascore": ("""
INSERT INTO top_games(name, link, metascore)
VALUES (?, ?, ?)
ON CONFLICT(link) DO
UPDATE SET metascore=excluded.metascore;
""", int),
"by_userscore": ("""
INSERT INTO top_games(name, link, userscore)
VALUES (?, ?, ?)
ON CONFLICT(link) DO
UPDATE SET userscore=excluded.userscore;
""", lambda x: int(float(x)*10)),
}
for type, page in db.execute("SELECT type, content FROM pages;"):
for tr in get_all_table_rows(page):
query, score_converter = types[type]
name, link, score = extract_data(tr, score_converter)
db.execute(query, (name, link, score))
db.commit()
def get_all_table_rows(page):
"""
(1, 1): /html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/table/tr[1]
(1, 2): /html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/table/tr[3]
(2, 1): /html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[4]/table/tr[1]
(3, 1): /html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[6]/table/tr[1]
(4, 1): /html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[7]/table/tr[1]
"""
tree = lxml.html.fromstring(page)
tables = [
"/html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/table",
"/html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/table",
"/html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[4]/table",
"/html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[6]/table",
"/html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[7]/table",
]
for t in tables:
table = tree.xpath(t)[0].getchildren()[::2]
for tr in table:
yield tr
def extract_data(tr, score_converter):
"""
name: /html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/table/tr[1]/td[2]/a/h3
link: /html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/table/tr[1]/td[2]/a
score: /html/body/div[2]/div/div/div[1]/div[2]/div/div[1]/div/div[2]/table/tr[1]/td[2]/div[1]/a/div
"""
name = tr.xpath("td[2]/a/h3")[0].text
link = tr.xpath("td[2]/a")[0].get("href")
score = score_converter(tr.xpath("td[2]/div[1]/a/div")[0].text)
return name, link, score
def clear_cache(args):
return True
def parse_args():
return None
def remove_db(db_filename):
if db_exists(db_filename):
os.remove(db_filename)
def db_exists(db_filename):
return os.path.exists(db_filename)
def prepare_db(db_filename, pages):
with sqlite3.connect(db_filename) as db:
load_pages(db, pages)
process_pages(db)
def main():
db_filename = "db.sqlite3"
pages = {
"by_metascore": [
"https://www.metacritic.com/browse/games/release-date/available/ds/metascore",
"https://www.metacritic.com/browse/games/release-date/available/ds/metascore?page=1",
"https://www.metacritic.com/browse/games/release-date/available/ds/metascore?page=2",
],
"by_userscore": [
"https://www.metacritic.com/browse/games/release-date/available/ds/userscore",
"https://www.metacritic.com/browse/games/release-date/available/ds/userscore?page=1",
"https://www.metacritic.com/browse/games/release-date/available/ds/userscore?page=2",
],
}
args = parse_args()
if clear_cache(args):
remove_db(db_filename)
if not db_exists(db_filename):
prepare_db(db_filename, pages)
with sqlite3.connect(db_filename) as db:
pass
if __name__ == "__main__":
main()