【problem】mac版本一次性上传大批量txt文件不响应

[F-crystal]

开发者您好，非常感谢您开发并持续更新neosca这一工具，便于英文词法和句法复杂度分析。但在使用这一工具的过程中我遇到了一些小问题：我下载了mac版本的neosca app，但是当我一次性上传多个txt文件时app会长期不响应，我怀疑是因为内存问题导致，因此想问一下能否提供之前的python包版本，便于我自己写代码处理？再次感谢您的辛苦工作！

[tanloong]

您好！感谢反馈，估计是 NeoSCA 在检查文件名的命名冲突时占用内存太高了。如果已经添加了来自 A 文件夹的 a.txt，再添加来自 B 的 a.txt 时，底部文件区的 Name 列需要给改成 "a (2).txt"。这个检查很占资源，添加 1 个文件时，会和已添加的所有文件挨个比较是否冲突，然后放进已添加文件列表参加对后续新增文件的检查，新增文件又会加入列表，雪球越滚越大。猜错了，这个检查没那么耗时，耗时的是文件区表格每添加一个文件都要自动调整列宽，改了下，现在是等所有文件都加进来之后只调整一次，不卡了。这个改动从现在的dev分支源码运行或在下个版本发布时就可以看到。

要自己写代码处理可以下载源码，直接调接口，绕开这个检查。NeoSCA 0.1.0+ 没再更新它的 PyPI，需要用 Git 从 GitHub 下载。

1. 安装 Git

2. 安装 Python，NeoSCA 0.1.0+ 要求最低 3.10

3. 打开终端 (Windows 按 Win+s 搜索打开 powershell；macOS 在启动坞搜索打开 terminal)，运行下面的命令来从 GitHub 仓库安装 NeoSCA。

pip3 install git+https://github.com/tanloong/neosca

4. 下载 Stanza 英语语种的模型，会下载到 NeoSCA 安装路径的 ns_data/stanza_resources 文件夹。

import stanza
from neosca import STANZA_MODEL_DIR

stanza.download("en", model_dir=str(STANZA_MODEL_DIR), resources_url="stanfordnlp")

5. 在自己的程序中调用 NeoSCA：

import csv
import io

from neosca.ns_io import Ns_IO
from neosca.ns_sca.ns_sca import Ns_SCA
from neosca.ns_lca.ns_lca import Ns_LCA

sca_kwargs = {
    # 所有可选指标：["W", "S", "VP", "C", "T", "DC", "CT", "CP", "CN", "MLS", "MLT", "MLC", "C/S", "VP/T", "C/T", "DC/C", "DC/T", "T/S", "CT/T", "CP/T", "CP/C", "CN/T", "CN/C"]
    # 不传入此参数时会统计所有可选指标
    "selected_measures": ["MLS", "MLC", "MLT", "C/S"],
    # 缓存中间文件，可节省下次在相同文件上的运行时间，缓存路径是 neosca 安装路径的 ns_data/cache
    "is_cache": True,
    # 是否使用历史缓存，当设为 True 且缓存文件非空同时最后修改时间晚于对应输入文件时会使用缓存
    "is_use_cache": True,
}
sca_analyzer = Ns_SCA(**sca_kwargs)

lca_kwargs = {
        # 暂时没有 selected_measures 选项，会统计所有可选指标
        "wordlist": "bnc", # 或 "anc"
        "tagset": "ud", # 或 "ptb"
        "is_cache": True,
        "is_use_cache": True,
    }
lca_analyzer = Ns_LCA(**lca_kwargs)

# get_verified_ifile_list 会获取指定文件夹及其嵌套子文件夹下所有 NeoSCA 支持类型的文件 (txt/docx/odt)，该文件夹下属于这些类型的无关文件要移走不然也会被分析。
# 这个函数不会检查文件名冲突。
file_paths = Ns_IO.get_verified_ifile_list(["./files"])

sname_value_map = {}
lname_value_map = {}
with io.StringIO() as sca_output, io.StringIO() as lca_output:
    for file_path in file_paths:
        sca_counter = sca_analyzer.run_on_file_or_subfiles(file_path)
        sname_value_map: dict[str, str] = sca_counter.get_all_values(precision=4)
        sca_values = sname_value_map.values()
        sca_writer = csv.writer(sca_output)
        sca_writer.writerow(sca_values)
        # 保存 matches，会清空 ./sca_matches 原有文件
        sca_counter.dump_matches("./sca_matches")

        lca_counter = lca_analyzer.run_on_file_or_subfiles(file_path)
        lname_value_map: dict[str, str] = lca_counter.get_all_values(precision=4)
        lca_values = lname_value_map.values()
        lca_writer = csv.writer(lca_output)
        lca_writer.writerow(lca_values)
        # 保存 matches，同样会清空 ./lca_matches 原有文件
        lca_counter.dump_matches("./lca_matches")

    with open("./neosca_sca_results.csv", "w") as f:
        sca_writer = csv.writer(f)
        sca_writer.writerow(sname_value_map.keys())  # 列名
        f.write(sca_output.getvalue())

    with open("./neosca_lca_results.csv", "w") as f:
        lca_writer = csv.writer(f)
        lca_writer.writerow(lname_value_map.keys())
        f.write(lca_output.getvalue())

或在终端通过 NeoSCA 的命令行界面分析文件。

python3 -m neosca sca ./files
python3 -m neosca lca ./files
# 使用 --help 查看帮助
# python3 -m neosca --help
# python3 -m neosca sca --help
# python3 -m neosca lca --help

[F-crystal]

您好，我已经成功安装最新的neosca库并成功运行，非常感谢您的帮助！