#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
"""
Created on Oct 19, 2010
Update  on 2017-05-18
Author: Peter Harrington/羊三/小瑶/BBruceyuan
GitHub: https://github.com/apachecn/AiLearning
"""

# 我个人非常不喜欢 from numpy import *
# 因为这样会和一些系统函数冲突，比如log, sum之类的
import numpy as np

"""
贝叶斯公式
p(xy)=p(x|y)p(y)=p(y|x)p(x)
p(x|y)=p(y|x)p(x)/p(y)
"""

# ------项目案例1: 屏蔽社区留言板的侮辱性言论------


def load_data_set():
    """
    创建数据集,都是假的 fake data set 
    :return: 单词列表posting_list, 所属类别class_vec
    """
    posting_list = [
        ['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
        ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
        ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
        ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'gar e'],
        ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
        ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
    class_vec = [0, 1, 0, 1, 0, 1]  # 1 is 侮辱性的文字, 0 is not
    return posting_list, class_vec


def create_vocab_list(data_set):
    """
    获取所有单词的集合
    :param data_set: 数据集
    :return: 所有单词的集合(即不含重复元素的单词列表)
    """
    vocab_set = set()  # create empty set
    for item in data_set:
        # | 求两个集合的并集
        vocab_set = vocab_set | set(item)
    return list(vocab_set)


def set_of_words2vec(vocab_list, input_set):
    """
    遍历查看该单词是否出现，出现该单词则将该单词置1
    :param vocab_list: 所有单词集合列表
    :param input_set: 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
    result = [0] * len(vocab_list)
    # 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 input_set:
        if word in vocab_list:
            result[vocab_list.index(word)] = 1
        else:
            # 这个后面应该注释掉，因为对你没什么用，这只是为了辅助调试的
            # print('the word: {} is not in my vocabulary'.format(word))
            pass
    return result


def _train_naive_bayes(train_mat, train_category):
    """
    朴素贝叶斯分类原版
    :param train_mat:  type is ndarray
                    总的输入文本，大致是 [[0,1,0,1], [], []]
    :param train_category: 文件对应的类别分类， [0, 1, 0],
                            列表的长度应该等于上面那个输入文本的长度
    :return: 
    """
    train_doc_num = len(train_mat)
    words_num = len(train_mat[0])
    # 因为侮辱性的被标记为了1， 所以只要把他们相加就可以得到侮辱性的有多少
    # 侮辱性文件的出现概率，即train_category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
    pos_abusive = np.sum(train_category) / train_doc_num
    # 单词出现的次数
    # 原版
    p0num = np.zeros(words_num)
    p1num = np.zeros(words_num)

    # 整个数据集单词出现的次数（原来是0，后面改成2了）
    p0num_all = 0
    p1num_all = 0

    for i in range(train_doc_num):
        # 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 train_category[i] == 1:
            p1num += train_mat[i]
            p1num_all += np.sum(train_mat[i])
        else:
            p0num += train_mat[i]
            p0num_all += np.sum(train_mat[i])
    # 后面需要改成改成取 log 函数
    p1vec = p1num / p1num_all
    p0vec = p0num / p0num_all
    return p0vec, p1vec, pos_abusive


def train_naive_bayes(train_mat, train_category):
    """
    朴素贝叶斯分类修正版，　注意和原来的对比，为什么这么做可以查看书
    :param train_mat:  type is ndarray
                    总的输入文本，大致是 [[0,1,0,1], [], []]
    :param train_category: 文件对应的类别分类， [0, 1, 0],
                            列表的长度应该等于上面那个输入文本的长度
    :return: 
    """
    train_doc_num = len(train_mat)
    words_num = len(train_mat[0])
    # 因为侮辱性的被标记为了1， 所以只要把他们相加就可以得到侮辱性的有多少
    # 侮辱性文件的出现概率，即train_category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
    pos_abusive = np.sum(train_category) / train_doc_num
    # 单词出现的次数
    # 原版，变成ones是修改版，这是为了防止数字过小溢出
    # p0num = np.zeros(words_num)
    # p1num = np.zeros(words_num)
    p0num = np.ones(words_num)
    p1num = np.ones(words_num)
    # 整个数据集单词出现的次数（原来是0，后面改成2了）
    p0num_all = 2.0
    p1num_all = 2.0

    for i in range(train_doc_num):
        # 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 train_category[i] == 1:
            p1num += train_mat[i]
            p1num_all += np.sum(train_mat[i])
        else:
            p0num += train_mat[i]
            p0num_all += np.sum(train_mat[i])
    # 后面改成取 log 函数
    p1vec = np.log(p1num / p1num_all)
    p0vec = np.log(p0num / p0num_all)
    return p0vec, p1vec, pos_abusive


def classify_naive_bayes(vec2classify, p0vec, p1vec, p_class1):
    """
    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 p_class1: 类别1，侮辱性文件的出现概率
    :return: 类别1 or 0
    """
    #对给定的输入x，最大化后验概率P(Y=ck|X=x)，将后验概率最大的类作为输入类
    #y=argmax(log(P(Y=ck))+log(P(Xj=xj|Y=ck)))
    # 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 = np.sum(vec2classify * p1vec) + np.log(p_class1)
    p0 = np.sum(vec2classify * p0vec) + np.log(1 - p_class1)
    if p1 > p0:
        return 1
    else:
        return 0

#遍历查看该单词是否出现，出现该单词则将该单词加1，求得该单词出现次数
def bag_words2vec(vocab_list, input_set):
    # 注意和原来的做对比
    result = [0] * len(vocab_list)
    for word in input_set:
        if word in vocab_list:
            result[vocab_list.index(word)] += 1
        else:
            print('the word: {} is not in my vocabulary'.format(word))
    return result


def testing_naive_bayes():
    """
    测试朴素贝叶斯算法
    :return: no return 
    """
    # 1. 加载数据集
    list_post, list_classes = load_data_set()
    # 2. 创建单词集合
    vocab_list = create_vocab_list(list_post)

    # 3. 计算单词是否出现并创建数据矩阵
    train_mat = []
    for post_in in list_post:
        train_mat.append(
            # 返回m*len(vocab_list)的矩阵， 记录的都是0，1信息
            # 其实就是那个东西的句子向量（就是data_set里面每一行,也不算句子吧)
            set_of_words2vec(vocab_list, post_in)
        )
    # 4. 训练数据
    p0v, p1v, p_abusive = train_naive_bayes(np.array(train_mat), np.array(list_classes))
    # 5. 测试数据
    test_one = ['love', 'my', 'dalmation']
    test_one_doc = np.array(set_of_words2vec(vocab_list, test_one))
    print('the result is: {}'.format(classify_naive_bayes(test_one_doc, p0v, p1v, p_abusive)))
    test_two = ['stupid', 'garbage']
    test_two_doc = np.array(set_of_words2vec(vocab_list, test_two))
    print('the result is: {}'.format(classify_naive_bayes(test_two_doc, p0v, p1v, p_abusive)))


# --------项目案例2: 使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件--------------


def text_parse(big_str):
    """
    这里就是做词划分
    :param big_str: 某个被拼接后的字符串
    :return: 全部是小写的word列表，去掉少于 2 个字符的字符串
    """
    import re
    # 其实这里比较推荐用　\W+ 代替 \W*，
    # 因为 \W*会match empty patten，在py3.5+之后就会出现什么问题，推荐自己修改尝试一下，可能就会re.split理解更深了
    token_list = re.split(r'\W+', big_str)
    if len(token_list) == 0:
        print(token_list)
    return [tok.lower() for tok in token_list if len(tok) > 2]


def spam_test():
    """
    对贝叶斯垃圾邮件分类器进行自动化处理。
    :return: nothing
    """
    doc_list = []
    class_list = []
    full_text = []
    for i in range(1, 26):
        # 添加垃圾邮件信息
        # 这里需要做一个说明，为什么我会使用try except 来做
        # 因为我们其中有几个文件的编码格式是 windows 1252　（spam: 17.txt, ham: 6.txt...)
        # 这里其实还可以 :
        # import os
        # 然后检查 os.system(' file {}.txt'.format(i))，看一下返回的是什么
        # 如果正常能读返回的都是：　ASCII text
        # 对于except需要处理的都是返回： Non-ISO extended-ASCII text, with very long lines
        try:
            words = text_parse(open('db/4.NaiveBayes/email/spam/{}.txt'.format(i)).read())
        except:
            words = text_parse(open('db/4.NaiveBayes/email/spam/{}.txt'.format(i), encoding='Windows 1252').read())
        doc_list.append(words)
        full_text.extend(words)
        class_list.append(1)
        try:
            # 添加非垃圾邮件
            words = text_parse(open('db/4.NaiveBayes/email/ham/{}.txt'.format(i)).read())
        except:
            words = text_parse(open('db/4.NaiveBayes/email/ham/{}.txt'.format(i), encoding='Windows 1252').read())
        doc_list.append(words)
        full_text.extend(words)
        class_list.append(0)
    # 创建词汇表
    vocab_list = create_vocab_list(doc_list)
    
    import random
    # 生成随机取10个数, 为了避免警告将每个数都转换为整型
    test_set = [int(num) for num in random.sample(range(50), 10)]
    # 并在原来的training_set中去掉这10个数
    training_set = list(set(range(50)) - set(test_set))
    
    training_mat = []
    training_class = []
    for doc_index in training_set:
        training_mat.append(set_of_words2vec(vocab_list, doc_list[doc_index]))
        training_class.append(class_list[doc_index])
    p0v, p1v, p_spam = train_naive_bayes(
        np.array(training_mat),
        np.array(training_class)
    )

    # 开始测试
    error_count = 0
    for doc_index in test_set:
        word_vec = set_of_words2vec(vocab_list, doc_list[doc_index])
        if classify_naive_bayes(
            np.array(word_vec),
            p0v,
            p1v,
            p_spam
        ) != class_list[doc_index]:
            error_count += 1
    print('the error rate is {}'.format(
        error_count / len(test_set)
    ))

# ----- 项目案例3: 使用朴素贝叶斯从个人广告中获取区域倾向 ------
# 其中有几个函数上面都写过了，没必要再写一遍了，所以删了


def calc_most_freq(vocab_list, full_text):
    # RSS源分类器及高频词去除函数
    from operator import itemgetter
    freq_dict = {}
    for token in vocab_list:
        freq_dict[token] = full_text.count(token)
    sorted_freq = sorted(freq_dict.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
    return sorted_freq[0:30]


def local_words(feed1, feed0):
    # import feedparser # 其实呢，这一行没用到，最好删了
    # 下面操作和上面那个 spam_test函数基本一样，理解了一个，两个都ok
    doc_list = []
    class_list = []
    full_text = []
    # 找出两个中最小的一个
    min_len = min(len(feed0), len(feed1))
    for i in range(min_len):
        # 类别　１
        word_list = text_parse(feed1['entries'][i]['summary'])
        doc_list.append(word_list)
        full_text.extend(word_list)
        class_list.append(1)
        # 类别　０
        word_list = text_parse(feed0['entries'][i]['summary'])
        doc_list.append(word_list)
        full_text.extend(word_list)
        class_list.append(0)
    vocab_list = create_vocab_list(doc_list)
    # 去掉高频词
    top30words = calc_most_freq(vocab_list, full_text)
    for pair in top30words:
        if pair[0] in vocab_list:
            vocab_list.remove(pair[0])
    # 获取训练数据和测试数据
    
    import random
    # 生成随机取10个数, 为了避免警告将每个数都转换为整型
    test_set = [int(num) for num in random.sample(range(2 * min_len), 20)]
    # 并在原来的training_set中去掉这10个数
    training_set = list(set(range(2 * min_len)) - set(test_set))
    
    # 把这些训练集和测试集变成向量的形式
    training_mat = []
    training_class = []
    for doc_index in training_set:
        training_mat.append(bag_words2vec(vocab_list, doc_list[doc_index]))
        training_class.append(class_list[doc_index])
    p0v, p1v, p_spam = train_naive_bayes(
        np.array(training_mat),
        np.array(training_class)
    )
    error_count = 0
    for doc_index in test_set:
        word_vec = bag_words2vec(vocab_list, doc_list[doc_index])
        if classify_naive_bayes(
            np.array(word_vec),
            p0v,
            p1v,
            p_spam
        ) != class_list[doc_index]:
            error_count += 1
    print("the error rate is {}".format(error_count / len(test_set)))
    return vocab_list, p0v, p1v


def test_rss():
    import feedparser
    ny = feedparser.parse('http://newyork.craigslist.org/stp/index.rss')
    sf = feedparser.parse('http://sfbay.craigslist.org/stp/index.rss')
    vocab_list, p_sf, p_nf = local_words(ny, sf)
    # 返回值都没用上，可以用_, _, _代替


def get_top_words():
    import feedparser
    ny = feedparser.parse('http://newyork.craigslist.org/stp/index.rss')
    sf = feedparser.parse('http://sfbay.craigslist.org/stp/index.rss')
    vocab_list, p_sf, p_ny = local_words(ny, sf)
    top_ny = []
    top_sf = []
    for i in range(len(p_sf)):
        if p_sf[i] > -6.0:
            top_sf.append((vocab_list[i], p_sf[i]))
        if p_ny[i] > -6.0:
            top_ny.append((vocab_list[i], p_ny[i]))
    sorted_sf = sorted(top_sf, key=lambda pair: pair[1], reverse=True)
    sorted_ny = sorted(top_ny, key=lambda pair: pair[1], reverse=True)
    print('\n----------- this is SF ---------------\n')
    for item in sorted_sf:
        print(item[0])
    print('\n----------- this is NY ---------------\n')
    for item in sorted_ny:
        print(item[0])


if __name__ == "__main__":
    # testing_naive_bayes()
    # spam_test()
    # test_rss()
    get_top_words()