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。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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