Text-Auto-Summarization/README.md

Text-Auto-Summarization 文本自动摘要

目前的摘要技术分为

1. Extraction 抽取式
2. Abstraction 生成式

Blueprint，分隔视图

当你的Flask项目膨胀到一定规模的时候， 全部都写到主入口之中。 一定需要按照模块进行拆分。 Blueprint(蓝图)就是这个时候需要使用的东西。

• Blueprint 之中使用日志
• 完成blueprint框架后，在APP中的blueprint中

from flask import current_app
# 在需要的地方
current_app.logger.info("simple page info...")

部署指南

1. linux sh & nohup后台运行脚本

• 1）创建脚本vim run.sh
• 2）填写内容并保存：nohup python3 -u run.py > nohup.log 2>&1 &
• 3）运行：sh run.sh 或者 . run.sh
• 参考：Linux sh、source和.命令执行.sh文件的区别 + linux后台执行命令：&和nohup

      - nohup : 就是不挂起的意思( no hang up)，可以在你退出帐户之后继续运行相应的进程
        - 使用&命令后，作业被提交到后台运行，当前控制台没有被占用，但是一但把当前控制台关掉(退出帐户时)，作业就会停止运行。nohup命令可以在你退出帐户之后继续运行相应的进程。
      - python3 -u  run.py : 执行py文件
      - -u的意思就是 uninterrupt不中断的意思，如果你的代码里边有sleep等线程沉睡相关的操作，如果你不-u的话 在后台 它就停住了
      - > nohup.log : 重定向保存日志到当前路径下的nohup.log
      - 2>&1 : 将标准出错也输出到nohup.log文件中
      - & : 最后一个&， 是让该命令在后台执行。

2. 使用screen命令部署

• 第一步：screen -S yourname，新建一个叫yourname的session
• 第二步：python run.py，运行代码，关闭shell连接后还会一直在linux上跑
• 针对用户量小的情况，快速部署（本次使用这个）
• 关于screen，详情见：https://www.cnblogs.com/mchina/archive/2013/01/30/2880680.html

    杀死所有命令的：ps aux|grep 你的进程名|grep -v grep | awk '{print $2}'|xargs kill -9
    
    https://www.hutuseng.com/article/how-to-kill-all-detached-screen-session-in-linux

3. 使用flask + nginx + uwsgi

• 针对用户访问量大的情况，具体参考下面的文章
  • https://blog.csdn.net/spark_csdn/article/details/80790929
  • https://www.cnblogs.com/Ray-liang/p/4173923.html
  • https://blog.csdn.net/daniel_ustc/article/details/9070357

**4. 使用gunicorn 部署flask服务

• 1）创建脚本vim gunicorn.sh

• 2）填写内容并保存：

  • conda activate just_do_it （在linux上创建好自己的环境，可选）
  • nohup gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8001 run:app & （不带日志）
  • nohup gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8001 run:app > gunicorn.log 2>&1 & （带日志）

• 3）运行：sh gunicorn.sh 或者 . gunicorn.sh

简单地，gunicorn可以通过gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8001 run:app启动一个Flask应用。其中,

-w 4是指预定义的工作进程数为4，
-b 127.0.0.1:4000指绑定地址和端口
run是flask的启动python文件，app则是flask应用程序实例

其中run.py中文件的可能形式是：
# run.py
from flask import Flask
app = Flask(__name__)

参考文章：
gunicorn部署Flask服务 https://www.jianshu.com/p/fecf15ad0c9a
https://www.cnblogs.com/gaidy/p/9784919.html

requirements.txt

• 生成指南：
• 第一步：安装包 pip install pipreqs
• 第二步：在对应路径cmd，输入命令生成 requirements.txt文件：pipreqs ./ --encoding=utf8 --force 避免中文路径报错
• 第三步：下载该代码后直接pip install -r requirements.txt

linux 知识学习-根据端口号查找项目路径方法

只知道端口号

1. 首先根据端口号查找进程

netstat -nltp
或者
netstat -nltp | grep python
或者
netstat -apn |grep 10010

2. 然后根据进程号去查找项目路径

ps -ef |grep 8567

3. 如果你第二步没有找到项目路径的话，尝试用

lsof -p 8567

如果知道项目部署在tomcat里

如果你的项目在linux 中是部署到tomcat容器里，可以输入下边的命令找到，如下:

ps anx|grep tomcat

flask 快速完成前端页面

参考的页面

• https://github.com/MustAndy/AI_for_NLP/tree/master/Assi5/Project1_NLP_Become_human/code 一开始参考里面的js, html布局，前后端的交互

• https://github.com/zhangxu999/opinon_extraction

• http://39.100.3.165:8421/index.html Amazing4 zhangxu1573@qq.com 主页的模板套得很好看，学习里面的jquery

• https://github.com/4keyboardman/StandpointExtract

• http://39.100.3.165:8871/ 左右的布局很好看，还有的loading加载的学习

• http://39.100.3.165:8567/

主页UI不好看，但是具体提取页面和生成树形图，学习了

有言论提取，文章摘要，情感分析