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Version du 16 mai 2017 à 12:32
Description
Le bot récupère toutes les données des Datafications Biographiques et détecte pour chaque datafication, 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: cette référence est la date associée à l'entrée non sourcée. Il scanne régulièrement (toutes les heures) toutes les datafications biographiques et met à jour la page FactChecking.
Pour chaque datification biographique, notre bot check si toutes les entrées de la biographie sont sourcées, si c'est le cas alors on passe à la suivante datafication, sinon le nom de la datafication ainsi que les différentes dates des entrées sourcées sont ajoutées au contenu de la page FactChecking. Si une entrée non sourcée est mis à jour et devient sourcée, alors la date de cette entrée disparaitrera de la page FactChecking. Les entrées non sourcées comprennent aussi les entrées qui ont une source qui n'est pas letemps.ch.
Exemples
- 1975 / Lausanne Diplôme en mathématiques à l'EPFL. [1]
- 1978 / Lausanne Election de Daniel Brélaz à l'Assemblée fédérale.
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 . La première entrée possède un lien vers wikipedia qui n'est pas valide, et la deuxième n'a pas de source. Ce bot écrit sur FactChecking :
Daniel Brélaz
The wrong entries in this page are the sources with the following dates: [ 1975 , 1978 ]
- 1911/Suisse Deuxième Election de Paul Maillefer dans le Conseil National et succession en 1912 au Grand Conseil Nationnal. [[2]]
Ici le lien est un lien wikipedia qui n'est pas une source valide. Dans le cas de cette entrée il écrit sur la page FactChecking :
Paul Maillefer
The wrong entries in this page are the sources with the following dates: [ 1911 ]
Performances
Notre bot repère toutes les entrées des pages des Datafications Biographiques qui ne sont pas ou mal sourcée: Ensuite celui-ci met à jour la page FactChecking en écrivant les dates où les sources sont manquantes.
Nous avons commencé par afficher le numéro de la ligne où 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, car les indices ne permettaient pas de savoir directement quelles entrées étaient mal sourcées .
Ensuite nous avons repéré plusieurs types de formats de date existant. 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 dans chaque entrée. Cependant, si le format d'une entrée n'est pas respecté: si la date n'est pas le premier Hypermot alors il y aura des baisses de perfomances puisque l'affichage ne sera plus celui de la date:
ex: *Johny/Lausanne Election de Daniel Brélaz à l'Assemblée fédérale. Ceci écrira pour Daniel Brélaz : The wrong entries are the sources with the following dates: [ Johny ].
Cela peut-être assez problématique mais si le format officiel a été respecté alors cela ne posera pas problème.
Code
Pour le coté serveur, devrait être lancé à peu près toutes les heures.
# 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)