函数拼写错误检查

祖传代码中函数按CamelCase,snake_case,混合模式命名,存在大量相同概念命名不统一,函数功能重复,单词拼写错误等问题,这里使用Python脚本先将函数拆分问单词,然后检查函数拼写,梳理拼写错误和相同概念的多个不同命名问题。

import re
import csv
from spellchecker import SpellChecker

def split_function_name(name):
    # 处理CamelCase和snake_case
    words = re.findall(r'[A-Z][a-z]*|[a-z]+(?:_[a-z]*)*', name)
    return [word for part in words for word in part.split('_')] if '_' in name else words

def check_function_names(function_names, ignore_list):
    spell = SpellChecker()
    incorrect_functions = {}

    for func in function_names:
        words = split_function_name(func)
        misspelled_words = [word for word in words if spell.unknown([word]) and word not in ignore_list]

        if misspelled_words:
            incorrect_functions[func] = {
                'type': 'Correct Naming Convention',
                'misspelled': misspelled_words
            }

    return incorrect_functions

def load_function_names_from_csv(file_path):
    function_names = []
    with open(file_path, mode='r', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file)
        for row in reader:
            function_names.extend(row)
    return function_names

def load_ignore_list_from_file(file_path):
    ignore_list = set()
    with open(file_path, mode='r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            ignore_list.add(line.strip())
    return ignore_list

def main():
    # 从CSV文件加载函数名
    function_names_file_path = 'function_list.csv'  # 替换为你的CSV文件路径
    function_names = load_function_names_from_csv(function_names_file_path)

    # 从忽略文件加载忽略列表
    ignore_list_file_path = 'ignore_list.txt'  # 替换为你的忽略文件路径
    ignore_list = load_ignore_list_from_file(ignore_list_file_path)

    # 检查函数名
    result = check_function_names(function_names, ignore_list)

    # 输出结果
    for func, details in result.items():
        print(f"Function: {func}, Issue: {details['type']}, Misspelled Words: {details['misspelled']}")

    # 输出所有拼写错误字段
    all_misspelled_words = set()
    for details in result.values():
        all_misspelled_words.update(details['misspelled'])

    print(f"\nAll Misspelled Words: {list(all_misspelled_words)}")


if __name__ == "__main__":
    main()

代码目录结构:

sm/tool/SpellCheck/Function
.
├── functionSpellCheck.py
├── function_spell_check.sh
├── ignore_list.txt
└── sort_ignore_list.py

结果输出到文件:sm/tool/SpellCheck/Function/spell-check-result.txt,允许的命名添加到sm/tool/SpellCheck/Function/ignore_list.txt备案。

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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