Скільки слів треба щоб написати вікіпедію? І які зустрічаються частіше?

Виявляється відтоді як я рахував символи вікіпедії пройшло вже більше року. Рахував я їх за допомогою Go, хоча можна було сильно спростити собі життя і рахувати їх за допомогою Python і pywikipediabot. Сьогодні розкажу як, і як можна побачити з назви – рахуватимемо слова.

Я чомусь боявся що щоб порахувати слова пам’яті не вистачить, тому треба якусь базу даних. Або пробувати все в пам’яті, але аби комп’ютеру не стало погано якось обмежити доступну пам’ять. Але мої 4Gb використовувались лише щось трохи більше ніж на 40% для підрахунку всіх слів включно зі сторінками обговорень, категорій, шаблонів, сторінок опису файлів, і т.п. німецької вікіпедії.

В модулі pywikibot.pagegenerators є об’єкти XMLDumpOldPageGenerator і XMLDumpPageGenerator. Вони приймають назву архіву з XML дампом в конструкторі, а після створення по них можна ітеруватися отримуючи об’єкти сторінки. Не ведіться на слово “Old” в назві першого об’єкта, це означає не депрекацію, а те що текст сторінки буде братись з дампа, а в другому випадку з дампа буде братись лише заголовки, а за свіжим текстом зроблять запит, що сповільнить обробку разів в 500. Тобто замість кількох годин ви будете чекати рік. 🙂

Я спробував проаналізувати німецьку вікіпедію (код буде пізніше), на це пішло 694 хв (трохи менше ніж 12 годин) і вийшло що в ній на 6,425,028 сторінках використовується 2,381,457,397 слів (приблизно 371 на сторінку), з них різних слів 18,349,393. В кінцевому результаті CSV з частотним словничком виходить на 300MB.

Серед тих що зустрічаються лише раз є слова типу PikettdienstPikettdienst (помилка парсера який видаляв розмітку), слово – це юридичний термін швейцарської німецької і перекладається як “служба за викликом”. І є слова на зразок Werkshöfe – подвір’я фабрик.

Топ 50 слів виглядає так, і складає 28% всіх слів загалом:

der	58761447	sich	9169933
und	49084873	wurde	9114619
die	44536463	CET	8614461
in	35684744	an	8385637
von	24448221	er	7835324
ist	20614114	dass	7550955
den	19454023	du	7435099
nicht	17519638	bei	7420172
das	17302844	Diskussion	7237855
zu	16167971	aus	7065523
mit	15906145	Artikel	6967243
im	15167140	oder	6824420
des	14661593	werden	6508092
für	14016308	war	6449858
auf	13957013	nach	6426826
auch	12849476	wird	6117566
eine	11903977	aber	6052645
ein	11780352	am	6017703
Kategorie	11369651	sind	5953632
als	11167157	Der	5623930
dem	11124726	Das	5545595
CEST	11104741	einen	5465687
ich	10886406	noch	5409154
Die	10761776	wie	5293658
es	10204681	einer	5228368

До списку потрапили такі вікіпедійно специфічні слова як Kategorie (сторінки без категорій вважаються не комільфо), CEST і CET (центральноєвропейський літній час і центральноєвропейський час, в підписах в обговореннях).

Ну а що без сторінок обговорень? Проблемав тому, що при створенні об’єкту сторінки XMLDumpOldPageGenerator бере з дампа лише текст і заголовок, простір імен залишається не заповненим і за замовчуванням 0 (основний). Є ще поле isredirect так при спробі доступу до нього знову здійснюється запит. Тому, краще перейти на рівень нижче і використати XmlDump з pywikibot.xmlreader, він використовується так само, просто дає об’єкти не Page, а попростіші, які не вміють робити запити до вікіпедії і не мають методу save. Але нам його й не треба, правда?

Ось код який ігнорує перенаправлення і всі сторінки крім статтей:

"""Count word frequencies in wikipedia dump"""
import csv
from collections import Counter
from itertools import islice
import re
import sys

import mwparserfromhell
from pywikibot.xmlreader import XmlDump

def main():
    """Iterate over pages and count words"""
    if len(sys.argv) < 2:
        print('Please give file name of dump')
        return
    filename = sys.argv[1]

    pages = 0
    words = 0
    words_counts = Counter()
    print('Processing dump')

    for page in XmlDump(filename).parse():
        if (page.ns != '0') or page.isredirect:
            continue
        try:
            text = mwparserfromhell.parse(page.text).strip_code()
        except Exception as e:
            print(page.title, e)
            continue

        text = text.replace('\u0301', '') # remove accents
        # Ukrainian: 

        # page_words = re.findall(
        #     r'[абвгґдеєжзиіїйклмнопрстуфхцчшщьюя'
        #     r'АБВГҐДЕЄЖЗИІЇЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЬЮЯ’\'-]+',
        #     text
        # )
        
        # Any language:
        page_words = re.findall(r'\b[^\W\d]+\b', text)

        pages += 1
        words += len(page_words)
        words_counts.update(page_words)
        if pages % 123 == 0:
            print('\rPages: %d. Words: %d. Unique: %d. Processing: %s' % (
                pages, words, len(words_counts), (page.title + ' ' * 70)[:70],
            ), end='')

    print('Done. Writing csv')
    with open('common_words.csv', 'w', newline='') as csvfile:
        csvwriter = csv.writer(csvfile)
        for item in words_counts.most_common():
            csvwriter.writerow(item)

if __name__ == '__main__':
    main()

Він працює майже вдвічі швидше, 381 хвилину, бо обробляє лише 2,295,426 сторінок (обсяг німецької вікіпедії цього року). На цих сторінках є 1,074,446,116 слів (в середньому 468 на сторінку), з них різних – 12,002,417. (Виявляється є аж 6 мільйонів всяких слів які вживаються на всіляких службових сторінках німецької вікіпедії, і яких нема в статтях).

Якщо ж взяти українські статті, то на них треба ще менше часу – 131 хвилину (забув уточнити що в мене SSD), їх є 923238 (скоро мільйон!), слів 238263126 (в середньому 258 на сторінку, треба доповнювати 😉 ). З них різних – 4,571,418. Отак, в мене тепер є частотний словник української на 4.5 мільйони слів. І німецької на 12 мільйонів.

Хоча не спішіть з висновками що українська мова бідніша, бо мої методи потребують вдосконалення. По перше, так як Morgen (ранок) і morgen (завтра) – різні слова, то я не приводив букви в німецькій до одного регістру. (Правда й в українській забув це зробити).

По друге, в німецькому словнику 350590 разів зустрічається слово “www”, бо я вважав словом будь-яку послідовність літер латинки, а в українській відфільтрував кирилицю. Слово youtube зустрічається 8375 разів, а значить є ризик знайти якесь рідкісне слово на зразок “fCn8zs912OE”. 🙂

На WordPress глючить додавання картинок, тому нате вам відео:

А, і ось топ-10 української вікіпедії:

в,4551982
на,3730686
і,3475086
у,3353796
з,3053407
-,2695783
Категорія,2417267
та,2350573
до,1815429
року,1553492

Частота “року” наводить на думку що в українській вікіпедії якийсь перекос на історичні методи викладу. 🙂

Кілька рядків коду що підвищують продуктивність в рази

«Не потоком шумних і галасливих фраз, а тихою, невтомною працею любіть Україну!»

Це клікбейтний заголовок, але тут ми дійсно за пару хвилин напишемо розширення до браузера, щось на зразок resquetime тільки просте як одноклітинні. Назвемо його наприклад higher power, бо воно працюватиме як підстраховка для нашої власної сили волі.

Створюємо директорію проекту

bunyk@bunyk-thinkpad:~/projects$ mkdir higher_power
bunyk@bunyk-thinkpad:~/projects$ cd higher_power/

А в ній файл manifest.json з наступним вмістом:

{
  "manifest_version": 2,
  "name": "Higher power",
  "version": "1.0",
 
  "description": "Helps you to avoid temptations",
 
  "icons": {
  },
 
  "content_scripts": [
    {
      "matches": ["*://*.facebook.com/*"],
      "js": ["power.js"],
      "run_at": "document_start"
    }
  ]
}

Версії і назва – обов’язкові поля, опис та icons – ні, але корисні, бо відображатиметься в списку додатків, а content_scripts описує який код завантажуавти при відкриванні певної адреси.

“run_at” каже запускати код ще до того як сторінка завантажиться, без цієї опції браузер пару секунд рендерить стрічку фейсбука, а тоді вже наш аддон починає щось робити.

Створимо цей код, в згаданому в маніфесті файлі power.js, нариклад так:

window.location.href="https://bunyk.wordpress.com/";

Замість bunyk.wordpress.com можна вписати https://www.udacity.com/, https://www.edx.org/, https://github.com/ чи щось таке.

Тепер відкриваємо в Firefox сторінку “about:debugging” (для інших браузерів самі з’ясуйте що і напишіть в коментарі будь ласка), натискаємо кнопку “Load Temporary Add-on…”, вибираємо будь-який файл з директорії нашого проекту, і насолоджуємось результатом.

Посилання

https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Mozilla/Add-ons/WebExtensions/Your_first_WebExtension

Як створити блог з Hugo

Hugo – це такий генератор статичних сайтів. Статичні сайти – це сайти що складаються з набору фіксованих сторінок і не генеруються з шаблонів і запитів до бази даних при кожному завантаженні. Це з одного боку менш зручно бо немає можливості наприклад опублікувати щось автоматично встановивши час публікації, а з іншого боку – менш вимогливо до ресурсів, і краще з точки зору комп’ютерної безпеки. Крім того, wordpress.com зі своїми оновленнями інтерфейсу починає трохи дратувати. Хочеться markdown, свого javascript і стилів. А ще він не підсвічує синтаксис go. 🙂 Але ця стаття публікується на WordPress, яка іронія… Тому що я ще не вирішив що публікуватиму там.

До цього, мій статичний сайт на github генерувався самописним скриптом на python, який перетворював шаблони Mako в HTML, дозволяв вставляти javascript разом з залежностями, і так як я коли це придумував не знав ні про який node.js з npm (точніше знав, але не дуже цікавився), то залежності в мене описувались не в package.json, а в external_assets.py, і збирав їх не webpack чи gulp, чи browserify чи bower, а requirejs.py.

Юний я і мій велосипед.

Але це я відхиляюсь від теми. Мова про те що велосипеди треба не винаходити, треба брати і їздити. Тому поїхали!

Скільки символів потрібно щоб написати вікіпедію?

Не так важливо скільки там людей говоритиме українською коли настане технологічна сингулярність. Важлива сумарна обчислювальна потужність інтелекту що володіє українською. 😉 І взагалі варто опановувати хоч якісь основи навчання машин – це професія в якій роботи ще не скоро замінять людей. Щоб навчити машину мови – їй треба багааатезно прикладів. І найбільший шмат української мови який можна легко згодувати машині – вікіпедія. Тому сьогодні ми спробуємо з’ясувати що потрібно щоб отримати цей масив тексту, і порахувати на ньому якусь простеньку статистику, для якої не треба бази даних а вистачить оперативної пам’яті.

Перше що нам потрібно – копія бази даних вікіпедії. Тому що вікіпедія містить більше чверті мільйона статтей, і навіть якщо ми робитимемо по запиту на секунду, що вікіпедія не схвалює для всяких там приватних павуків, то складання індексу займе в нас (750000 сек)/ 3600 / 24 = 8.68 діб > тижня. Тому заходимо на
https://dumps.wikimedia.org/ , вибираємо дамп який більше подобається, наприклад останній дамп що містить статті (без сторінок обговорень) української вікіпедії і ставимо на скачування.

А поки воно скачується підготуємось його розпаковувати. Ми скачуємо заархівований XML, який при розпаковуванні займає щось біля 5GB. Всередині є багато тисяч елементів , кожен з яких містить деталі про сторінку. Ось код на Go який містить функцію Read що розархівовує і водночас парсить XML, та повертає канал в який кидає сторінку за сторінкою, а в головній функції ітерується по всіх сторінках і підраховує кількість символів в їх тексті. В кінці виводить статистику:

Простеньке Go API з JWT авторизацією

Щоб щось зрозуміти іноді легше писати ніж читати (В мене була потреба зрозуміти як працює middleware jwt авторизації, і я цей код читати не міг. Довелось для розминки написати аналогічне, трохи помогло).

Якщо вам цікаво що таке JWT і для чого, то в двох словах – це можливість видати комусь право доступу до чогось без бази даних де б писало що ми йому таке право давали. Тобто сервер на якому користувач авторизується, і сервер до якого він отримує доступ – це можуть бути два абсолютно окремі сервери, які не те що не мають спільної бази даних, вони навіть не спілкуються мережею. Головне – правильні ключі.

Напишемо наступне супер просте API:
POST /login {user: “”, password: “”} – віддає нам JWT токен для дозволу запису
GET / – віддає нам список записів
POST / – з заголовком “Authorization: Bearer ” дозволяє додати новий запис до списку, якщо ми авторизовані.

Для початку зробимо все без авторизації:

Як швидко розпочати писати SPA на AngularJS (1)

Тому що чим швидше ми зробимо щось що зможемо помацати поклацати – тим менше сили волі буде треба для підтримки мотивації. (Так, я знаю що писати таку публікацію два роки – то задовго, але краще пізно ніж ніколи. Сподіваюсь що хоча б тому хто буде підтримувати проекти на Angular 1 (а я не впевнений що їх багато мігрує на новіші версії) це знадобиться).

Варто мати встановленим NodeJS. Він має менеджер пакетів npm. І з його допомогою ми скачаємо всі необхідні бібліотеки. Ми ж перестали шукати софт на сайтах ще коли почали користуватись менеджерами пакетів в Linux, те ж саме ми робимо коли нам треба бібліотека для python, то чим розробка для браузерів гірша?

Тут я був написав кілька абзаців про те як за допомогою npm поставити bower (інший менеджер пакетів), але це трохи збочення, бо npm нас може й сам задовольнити. Тому поки що обійдемось. Let the hacking begin.

Створюємо порожню директорію для нашого проекту, і в ній виконуємо:

npm init

Як написати бота до Telegram?

Легко. 🙂 Давайте напишемо бота який перекладатиме нам всяке з німецької:

Приклад діалогу

Для цього нам треба поговорити з botFather-ом:

А зараз трохи не по темі цієї статті. Ось код який перетворює вікідані на словник, шукаючи всі сутності які мають мітки однією мовою, а потім показучи їх мітки іншою мовою, використовуючи хитрий запит SPARQL:

import json
import requests

def translate(from_lang, to_lang, word):
    '''
        Переклдає мітки елементів вікіданих з мови на мову. Повертає список варіантів перекладу
    '''
    res = sparql('''
        SELECT  ?ukLabel WHERE {
          ?item ?label "%s"@%s.
          ?item rdfs:label ?ukLabel filter(lang(?ukLabel) = "%s")
        } LIMIT 10
    ''' % (word, from_lang, to_lang))
    return list(map(
        lambda e: e['ukLabel']['value'],
        res['results']['bindings']
    ))

def sparql(query):
    ''' Отримує JSON дані запиту SPARQL до вікіданих '''
    res = requests.get(
        'https://query.wikidata.org/sparql',
        params={
            'query': query,
            'format': 'json'
        }
    )
    return json.loads(res.text)

А тепер повертаємось до теми телеграмного бота. Аби його написати треба поставити бібліотеку:

pip install pyTelegramBotAPI

Ось її Github: https://github.com/eternnoir/pyTelegramBotAPI

А далі – елементарно як писати консольну програму:

import telebot

TOKEN = '' # тут вставити те що BotFather сказав

bot = telebot.TeleBot(TOKEN)

@bot.message_handler(content_types=["text"]) # Якщо прийдуть нові повідомлення
def respond_to_message(message):
    translations = translate('de', 'uk', message.text) # Отримати переклади тексту повідомленя
    resp = '\n'.join(translations) if translations else 'На жаль, перекладу слова %s не знайдено' % message.text
    bot.send_message( # відправити назад
        message.chat.id, # в той самий чат з якого прийшло (можна напевне й в інший)
        resp
    )

if __name__ == '__main__':
     bot.polling(none_stop=True) # Запустити бота аби той сидів на лінії і слухав повідомлення.

Поки що все, бо й висипатись іноді треба. Пізніше нагадайте мені не забути написати більше про SPARQL, як поставити собі локальну mediawiki і розширення до неї, як логінити сторонні застосунки через OAuth, і як переписати інтерфейс вікіпедії на Vue.js. 🙂