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Ensuite celui-ci met à jour la page [[FactChecking]] en écrivant la ou les date manquantes. Nous avons commencé par afficher le numero de la ligne ou il n'y avait pas de source, puis nous nous sommes rendu comptes que quelques unes des entrées qui étaient sourcées l'étaient mal, nous avons donc décidé de rajouter à [[FactChecking]] toutes les entrées qui n'avaient pas une source provenant du site letemps.ch.  
Ensuite celui-ci met à jour la page [[FactChecking]] en écrivant la ou les date manquantes. Nous avons commencé par afficher le numero de la ligne ou il n'y avait pas de source, puis nous nous sommes rendu comptes que quelques unes des entrées qui étaient sourcées l'étaient mal, nous avons donc décidé de rajouter à [[FactChecking]] toutes les entrées qui n'avaient pas une source provenant du site letemps.ch.  
Une fois que nous avions récupérer tous les numéro des lignes mal sourcées/non sourcées, nous avons fait en sorte d'afficher la date associée à l'entrée non sourcée. Cependant nous avons repérer plusieurs types de format de date.  
Une fois que nous avions récupérer tous les numéro des lignes mal sourcées/non sourcées, nous avons fait en sorte d'afficher la date associée à l'entrée non sourcée. Cependant nous avons repérer plusieurs types de format de date.  
Notre bot permet de repérer les dates sous le format suivant : *[[1999.02.01 ]]/ ou *[[1998.03.01]]: ou le format standard * [[1998.05.08]] /  
Notre bot permet de repérer les dates sous le format suivant :  
*[[1999.02.01 ]]/ ou *[[1998.03.01]]: ou le format standard * [[1998.05.08]] /  
 
Si la date ne correspond a aucun de ces modèles alors l'affichage des sources mal sourcées sur  [[FactChecking]] sera moins performant: il n'affichera pas la date mais la ligne où l'entrée est mal soourcée.
Si la date ne correspond a aucun de ces modèles alors l'affichage des sources mal sourcées sur  [[FactChecking]] sera moins performant: il n'affichera pas la date mais la ligne où l'entrée est mal soourcée.
Pour réaliser tout cela nous avons utilisé des regular expressions afin de repérer la date et le lien : si le format d'une entrée n'est pas respecté: date pas le premier Hypermot alors il y aura des baisses de perfomances puisque l'affichage ne sera plus celui de la date mais  
Pour réaliser tout cela nous avons utilisé des regular expressions afin de repérer la date et le lien : si le format d'une entrée n'est pas respecté: date pas le premier Hypermot alors il y aura des baisses de perfomances puisque l'affichage ne sera plus celui de la date mais


== Code ==
== Code ==

Version du 11 mai 2017 à 11:48

Description

Le bot détecte l'absence éventuelle d'une source dans une ligne biographique et la signale Il met à jour une page FactChecking qui liste les entrées non sourcées en associant une référence particulière à cet inconnue Il scanne régulièrement la page, si la sourcée est ajoutée il a remet dans la biographie. Les entrées non sourcées comprennent aussi les entrées qui ont une source qui n'est pas letemps.ch .

Exemples

Daniel Brélaz :

Notre bot recupère la page de Daniel Brélaz et elle retourne les dates de toute les entrées non-sourcées ou avec une autre source que letemps.ch . Il écrit sur FactChecking :

Daniel Brélaz

The wrong entries in this page are the sources with the following dates: [ 1975 , 1978 ]

Performances

Notre bot repère toutes les entrées des pages des Datafication Biographiques qui sont pas ou mal sourcée: Ensuite celui-ci met à jour la page FactChecking en écrivant la ou les date manquantes. Nous avons commencé par afficher le numero de la ligne ou il n'y avait pas de source, puis nous nous sommes rendu comptes que quelques unes des entrées qui étaient sourcées l'étaient mal, nous avons donc décidé de rajouter à FactChecking toutes les entrées qui n'avaient pas une source provenant du site letemps.ch. Une fois que nous avions récupérer tous les numéro des lignes mal sourcées/non sourcées, nous avons fait en sorte d'afficher la date associée à l'entrée non sourcée. Cependant nous avons repérer plusieurs types de format de date. Notre bot permet de repérer les dates sous le format suivant :

*1999.02.01 / ou *1998.03.01: ou le format standard * 1998.05.08 / 

Si la date ne correspond a aucun de ces modèles alors l'affichage des sources mal sourcées sur FactChecking sera moins performant: il n'affichera pas la date mais la ligne où l'entrée est mal soourcée. Pour réaliser tout cela nous avons utilisé des regular expressions afin de repérer la date et le lien : si le format d'une entrée n'est pas respecté: date pas le premier Hypermot alors il y aura des baisses de perfomances puisque l'affichage ne sera plus celui de la date mais

Code

# coding: utf-8

import urllib
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

user='Vlaedr'
passw='Alextall007'
baseurl='http://wikipast.epfl.ch/wikipast/'
summary='Wikipastbot update'
#names=['Daniel Brélaz']

# Login request
payload={'action':'query','format':'json','utf8':'','meta':'tokens','type':'login'}
r1=requests.post(baseurl + 'api.php', data=payload)

#login confirm
login_token=r1.json()['query']['tokens']['logintoken']
payload={'action':'login','format':'json','utf8':'','lgname':user,'lgpassword':passw,'lgtoken':login_token}
r2=requests.post(baseurl + 'api.php', data=payload, cookies=r1.cookies)

#get edit token2
params3='?format=json&action=query&meta=tokens&continue='
r3=requests.get(baseurl + 'api.php' + params3, cookies=r2.cookies)
edit_token=r3.json()['query']['tokens']['csrftoken']

edit_cookie=r2.cookies.copy()
edit_cookie.update(r3.cookies)


fullbios = ''
name = 'Biographies'
result=requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+name+'&export&exportnowrap')
soup=BeautifulSoup(result.text, "lxml")
code=''
for primitive in soup.findAll("text"):
    code+=primitive.string
fullbios = code

#get the list of all the names of the pages to check
allnames = []
pattern = '\* ?\[\[([^\]]*)\]\].*'
p = re.compile(pattern)
bioNames = fullbios.split('\n')
for c in bioNames:
  tk = c.split('\n')
  for t in tk:
    if t:
        match = p.match(t)
        if match:
            allnames.append(match.group(1))
            
#get code of each name page
fullCode = []
for name in allnames:
    result=requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+name+'&export&exportnowrap')
    soup=BeautifulSoup(result.text, "lxml")
    #soup=BeautifulSoup(result.text)
    code=''
    for primitive in soup.findAll("text"):
        code += primitive.string
    fullCode.append((code, name))



# the argument is the plain text of the page
# this fonction returns a tuple:
# first element is a boolean: true if all entries are sourced
#       false if sources are missing
# second element is a list of : all dates where the source is wrong.
#int: all the bad lines indexes
def findBadPage(pageText):
    # get all the lines
    tokens = []
    tk = pageText.split('\n')
    for t in tk:
        if t:
            if t[0] == '*':
                tokens.append(t)
       
    #check if line is sourced
    r = '\*.*\[https?:\/\/w?w?w?\.?letemps[^\]]*\].*'
    p = re.compile(r)
    dates_isolator_expr = ['\* \[\[(.*)\]\] \/', '\*\[\[(.*)\]\]\:', '\*\[\[(.*)\]\]\/']
    index = 0
    allSourced = True
    wrongDatesSources = []
    
    for t in tokens:
        match = p.match(t)
        if not match:
            print(t)
            allSourced = False
            count = 0;
            didmatch = False
            #Check if dates in any of the tree forms.
            for i in dates_isolator_expr :
                count +=1              
                d = re.compile(i)
                match = d.match(t)
                if match:
                    didmatch = True
                    wrongDatesSources.append(match.group(1))
                    
            if count == 3 and not didmatch :
                wrongDatesSources.append('false source at line: ' + str(index))
                otherSource = '\*.*\[(https?:\/\/.*)\].*'
                pOth = re.compile(otherSource)
                match = pOth.match(t)
        index +=1
    return (allSourced, wrongDatesSources)

content = '\n'
content += 'Cette page liste toutes les biographies ayant des entrées non sourcées.'
content +=  '\n==Bad page==\n'

badpage = []
wrongDatesSources = []
ok =True
for (c, name) in fullCode:
    (ok, wrongDatesSources) = findBadPage(c)
    if not ok:
        badpage.append(name)
        content += name
        content += '\n The wrong entries in this page are the sources with the following dates: ' 
        content += str(wrongDatesSources) 
        content += '\n\n'

#send to page FactChecking
'''content = '\n'
content += 'Cette page liste toutes les biographies ayant des entrées non sourcées.'
content +=  '\n==Bad page=='
content += '\n[[' + badpage[0] + ']]' '''
payload = {'action':'edit','assert':'user','format':'json','utf8':'','text':content,
           'summary':summary,'title':'FactChecking','token':edit_token}
r4=requests.post(baseurl+'api.php',data=payload,cookies=edit_cookie)