SourceBot

De Wikipast
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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

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 . 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 ]

Paul Maillefer :

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. pour Daniel Brélaz 
Ceci écrira : 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

For server side, should be run every hour 

# 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)
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