#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

from numpy import *


# 项目案例1: 屏蔽社区留言板的侮辱性言论

# 准备数据：从文本中构建词向量


def loadDataSet():
    """
    创建数据集
    :return: 单词列表postingList, 所属类别classVec
    """
    postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],  # [0,0,1,1,1......]
                   ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
                   ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
                   ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
                   ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
                   ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
    classVec = [0, 1, 0, 1, 0, 1]  # 1代表侮辱性文字, 0 代表正常言论
    return postingList, classVec


def createVocabList(dataSet):
    """
    获取所有单词的集合
    :param dataSet:数据集
    :return:所有单词的集合(即不含重复元素的单词列表)
    """
    vocabSet = set([])  # 创建空集合
    for document in dataSet:
        # 操作符 | 用于求两个集合的并集
        vocabSet = vocabSet | set(document)
    return list(vocabSet)


def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet):
    """
    遍历查看该单词是否出现，出现该单词则将该单词置1
    :param vocabList: 所有单词集合列表
    :param inputSet: 输入数据集
    :return:匹配列表[0,1,0,1...]，其中 1与0 表示词汇表中的单词是否出现在输入的数据集中
    """
    # 创建一个和词汇表等长的向量，并将其元素都设置为0
    returnVec = [0] * len(vocabList)
    # 遍历文档中的所有单词，如果出现了词汇表中的单词，则将输出的文档向量中的对应值设为1
    for word in inputSet:
        if word in vocabList:
            returnVec[vocabList.index(word)] = 1
        else:
            print("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word)
    return returnVec


# 训练算法：从词向量计算概率


def _trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
    """
    训练数据原版
    :param trainMatrix: 文件单词矩阵 [[1,0,1,1,1....],[],[]...]
    :param trainCategory: 文件对应的类别[0,1,1,0....]，列表长度等于单词矩阵数，其中的1代表对应的文件是侮辱性文件，0代表不是侮辱性矩阵
    :return:
    """
    # 文件数
    numTrainDocs = len(trainMatrix)
    # 单词数
    numWords = len(trainMatrix[0])
    # 侮辱性文件的出现概率，即trainCategory中所有的1的个数，
    # 代表的就是多少个侮辱性文件，与文件的总数相除就得到了侮辱性文件的出现概率
    pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs)
    # 构造单词出现次数列表
    p0Num = zeros(numWords)  # [0,0,0,.....]
    p1Num = zeros(numWords)  # [0,0,0,.....]

    # 整个数据集单词出现总数
    p0Denom = 0.0
    p1Denom = 0.0
    for i in range(numTrainDocs):
        # 遍历所有的文件，如果是侮辱性文件，就计算此侮辱性文件中出现的侮辱性单词的个数
        if trainCategory[i] == 1:
            p1Num += trainMatrix[i]  # [0,1,1,....]->[0,1,1,...]
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:
            # 如果不是侮辱性文件，则计算非侮辱性文件中出现的侮辱性单词的个数
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    # 类别1，即侮辱性文档的[P(F1|C1),P(F2|C1),P(F3|C1),P(F4|C1),P(F5|C1)....]列表
    # 即 在1类别下，每个单词出现次数的占比
    p1Vect = p1Num / p1Denom  # [1,2,3,5]/90->[1/90,...]
    # 类别0，即正常文档的[P(F1|C0),P(F2|C0),P(F3|C0),P(F4|C0),P(F5|C0)....]列表
    # 即 在0类别下，每个单词出现次数的占比
    p0Vect = p0Num / p0Denom
    return p0Vect, p1Vect, pAbusive


def trainNB0(trainMatrix, trainCategory):
    """
    训练数据优化版本
    :param trainMatrix: 文件单词矩阵
    :param trainCategory: 文件对应的类别
    :return:
    """
    # 总文件数
    numTrainDocs = len(trainMatrix)
    # 总单词数
    numWords = len(trainMatrix[0])
    # 侮辱性文件的出现概率
    pAbusive = sum(trainCategory) / float(numTrainDocs)
    # 构造单词出现次数列表
    # p0Num 正常的统计
    # p1Num 侮辱的统计
    # 避免单词列表中的任何一个单词为0，而导致最后的乘积为0，所以将每个单词的出现次数初始化为 1
    p0Num = ones(numWords)  # [0,0......]->[1,1,1,1,1.....]
    p1Num = ones(numWords)

    # 整个数据集单词出现总数，2.0根据样本/实际调查结果调整分母的值（2主要是避免分母为0，当然值可以调整）
    # p0Denom 正常的统计
    # p1Denom 侮辱的统计
    p0Denom = 2.0
    p1Denom = 2.0
    for i in range(numTrainDocs):
        if trainCategory[i] == 1:
            # 累加辱骂词的频次
            p1Num += trainMatrix[i]
            # 对每篇文章的辱骂的频次 进行统计汇总
            p1Denom += sum(trainMatrix[i])
        else:
            p0Num += trainMatrix[i]
            p0Denom += sum(trainMatrix[i])
    # 类别1，即侮辱性文档的[log(P(F1|C1)),log(P(F2|C1)),log(P(F3|C1)),log(P(F4|C1)),log(P(F5|C1))....]列表
    p1Vect = log(p1Num / p1Denom)
    # 类别0，即正常文档的[log(P(F1|C0)),log(P(F2|C0)),log(P(F3|C0)),log(P(F4|C0)),log(P(F5|C0))....]列表
    p0Vect = log(p0Num / p0Denom)
    return p0Vect, p1Vect, pAbusive


# 测试算法：根据现实情况修改分类器


def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1):
    """
    使用算法：
        # 将乘法转换为加法
        乘法：P(C|F1F2...Fn) = P(F1F2...Fn|C)P(C)/P(F1F2...Fn)
        加法：P(F1|C)*P(F2|C)....P(Fn|C)P(C) -> log(P(F1|C))+log(P(F2|C))+....+log(P(Fn|C))+log(P(C))
    :param vec2Classify: 待测数据[0,1,1,1,1...]，即要分类的向量
    :param p0Vec: 类别0，即正常文档的[log(P(F1|C0)),log(P(F2|C0)),log(P(F3|C0)),log(P(F4|C0)),log(P(F5|C0))....]列表
    :param p1Vec: 类别1，即侮辱性文档的[log(P(F1|C1)),log(P(F2|C1)),log(P(F3|C1)),log(P(F4|C1)),log(P(F5|C1))....]列表
    :param pClass1: 类别1，侮辱性文件的出现概率
    :return: 类别1 or 0
    """
    # 计算公式  log(P(F1|C))+log(P(F2|C))+....+log(P(Fn|C))+log(P(C))
    # 使用 NumPy 数组来计算两个向量相乘的结果，这里的相乘是指对应元素相乘，即先将两个向量中的第一个元素相乘，然后将第2个元素相乘，以此类推。
    # 我的理解是：这里的 vec2Classify * p1Vec 的意思就是将每个词与其对应的概率相关联起来
    # 可以理解为 1.单词在词汇表中的条件下，文件是good 类别的概率 也可以理解为 2.在整个空间下，文件既在词汇表中又是good类别的概率
    p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + log(pClass1)
    p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + log(1.0 - pClass1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0


def testingNB():
    """
    测试朴素贝叶斯算法
    """
    # 1. 加载数据集
    listOPosts, listClasses = loadDataSet()
    # 2. 创建单词集合
    myVocabList = createVocabList(listOPosts)
    # 3. 计算单词是否出现并创建数据矩阵
    trainMat = []
    for postinDoc in listOPosts:
        # 返回m*len(myVocabList)的矩阵， 记录的都是0，1信息
        trainMat.append(setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc))
    # 4. 训练数据
    p0V, p1V, pAb = trainNB0(array(trainMat), array(listClasses))
    # 5. 测试数据
    testEntry = ['love', 'my', 'dalmation']
    thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
    print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb))
    testEntry = ['stupid', 'garbage']
    thisDoc = array(setOfWords2Vec(myVocabList, testEntry))
    print(testEntry, 'classified as: ', classifyNB(thisDoc, p0V, p1V, pAb))


def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)
    for word in inputSet:
        if word in vocabList:
            returnVec[vocabList.index(word)] += 1
    return returnVec


# 项目案例2: 使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

# 准备数据：切分文本


def textParse(bigString):
    """
    Desc:
        接收一个大字符串并将其解析为字符串列表
    Args:
        bigString -- 大字符串
    Returns:
        去掉少于 2 个字符的字符串，并将所有字符串转换为小写，返回字符串列表
    """
    import re
    # 使用正则表达式来切分句子，其中分隔符是除单词、数字外的任意字符串
    listOfTokens = re.split(r'\W+', bigString)
    return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]


def spamTest():
    """
    Desc:
        对贝叶斯垃圾邮件分类器进行自动化处理。
    Returns:
        对测试集中的每封邮件进行分类，若邮件分类错误，则错误数加 1，最后返回总的错误百分比。
    """
    docList = []
    classList = []
    fullText = []
    for i in range(1, 26):
        # 切分，解析数据，并归类为 1 类别
        wordList = textParse(open('data/email/spam/%d.txt' % i).read())
        docList.append(wordList)
        classList.append(1)
        # 切分，解析数据，并归类为 0 类别
        wordList = textParse(open('data/email/ham/%d.txt' % i).read())
        docList.append(wordList)
        fullText.extend(wordList)
        classList.append(0)
    # 创建词汇表
    vocabList = createVocabList(docList)
    trainingSet = list(range(50))
    testSet = []
    # 随机取 10 个邮件用来测试
    for i in range(10):
        # random.uniform(x, y) 随机生成一个范围为 x - y 的实数
        randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet)))
        testSet.append(trainingSet[randIndex])
        del (trainingSet[randIndex])
    trainMat = []
    trainClasses = []
    for docIndex in trainingSet:
        trainMat.append(setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex]))
        trainClasses.append(classList[docIndex])
    p0V, p1V, pSpam = trainNB0(array(trainMat), array(trainClasses))
    errorCount = 0
    for docIndex in testSet:
        wordVector = setOfWords2Vec(vocabList, docList[docIndex])
        if classifyNB(array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]:
            errorCount += 1
    print('the errorCount is: ', errorCount)
    print('the testSet length is :', len(testSet))
    print('the error rate is :', float(errorCount) / len(testSet))


def testParseTest():
    print(textParse(open('data/email/ham/1.txt').read()))


# 项目案例3: 使用朴素贝叶斯从个人广告中获取区域倾向

# 将文本文件解析成 词条向量
def setOfWords2VecMN(vocabList, inputSet):
    returnVec = [0] * len(vocabList)  # 创建一个其中所含元素都为0的向量
    for word in inputSet:
        if word in vocabList:
            returnVec[vocabList.index(word)] += 1
    return returnVec


# 文件解析
def textParse(bigString):
    import re
    listOfTokens = re.split(r'\W+', bigString)
    return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok) > 2]


# RSS源分类器及高频词去除函数
def calcMostFreq(vocabList, fullText):
    import operator
    freqDict = {}
    for token in vocabList:  # 遍历词汇表中的每个词
        freqDict[token] = fullText.count(token)  # 统计每个词在文本中出现的次数
    sortedFreq = sorted(freqDict.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)  # 根据每个词出现的次数从高到底对字典进行排序
    return sortedFreq[:30]  # 返回出现次数最高的30个单词


def localWords(feed1, feed0):
    import random
    import feedparser
    docList = []
    classList = []
    fullText = []
    minLen = min(len(feed1['entries']), len(feed0['entries']))
    for i in range(minLen):
        wordList = textParse(feed1['entries'][i]['summary'])  # 每次访问一条RSS源
        docList.append(wordList)
        fullText.extend(wordList)
        classList.append(1)
        wordList = textParse(feed0['entries'][i]['summary'])
        docList.append(wordList)
        fullText.extend(wordList)
        classList.append(0)
    vocabList = createVocabList(docList)
    top30Words = calcMostFreq(vocabList, fullText)
    for pairW in top30Words:
        if pairW[0] in vocabList:
            vocabList.remove(pairW[0])  # 去掉出现次数最高的那些词
    trainingSet = list(range(2 * minLen))
    testSet = []
    for i in range(5):
        randIndex = int(random.uniform(0, len(trainingSet)))
        testSet.append(trainingSet[randIndex])
        del (trainingSet[randIndex])
    trainMat = []
    trainClasses = []
    for docIndex in trainingSet:
        trainMat.append(bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex]))
        trainClasses.append(classList[docIndex])
    p0V, p1V, pSpam = trainNB0(array(trainMat), array(trainClasses))
    errorCount = 0
    for docIndex in testSet:
        wordVector = bagOfWords2VecMN(vocabList, docList[docIndex])
        if classifyNB(array(wordVector), p0V, p1V, pSpam) != classList[docIndex]:
            errorCount += 1
    print('the error rate is:', float(errorCount) / len(testSet))
    return vocabList, p0V, p1V


# 最具表征性的词汇显示函数
def getTopWords(ny, sf):
    import operator
    vocabList, p0V, p1V = localWords(ny, sf)
    topNY = []
    topSF = []
    for i in range(len(p0V)):
        if p0V[i] > -6.0:
            topSF.append((vocabList[i], p0V[i]))
        if p1V[i] > -6.0:
            topNY.append((vocabList[i], p1V[i]))
    sortedSF = sorted(topSF, key=lambda pair: pair[1], reverse=True)
    print("SF**SF**SF**SF**SF**SF**SF**SF**SF**SF**SF**SF**SF**SF**")
    for item in sortedSF:
        print(item[0])
    sortedNY = sorted(topNY, key=lambda pair: pair[1], reverse=True)
    print("NY**NY**NY**NY**NY**NY**NY**NY**NY**NY**NY**NY**NY**NY**")
    for item in sortedNY:
        print(item[0])


if __name__ == "__main__":
    import feedparser
    ny = feedparser.parse('https://newyork.craigslist.org/search/res?format=rss')
    sf = feedparser.parse('https://sfbay.craigslist.org/search/apa?format=rss')
    vocabList1, pSF, pNY = localWords(ny, sf)
    vocabList2, pSF2, pNY2 = localWords(ny, sf)
    # testingNB()
    # spamTest()
    # laTest()