用python编写一个本地论文管理器

1. 介绍和引入

最近初学NLP相关的深度学习，下了很多论文，数量一多，发现论文管理是个问题。

首先论文数目一多，必须要按类别放到子文件夹下。但是某一篇论文，往往有多个主题。比如说某论文使用word2vec给短文本分类，那这篇论文既可以放在word2vec的目录下，也可以放在短文本的目录下，也可以放在分类的目录下。当你有天想去看了，往往又忘了是放在哪个子目录下了。再比如说，你下载了一些论文，下载的时候你知道这些论文的重要性（引用次数或者对项目的重要性）和紧急性（比如你三天之内都要看完）。但是当你把它放在某个子目录以后，当你有时间去看的时候，你忘了你当时最想看的那篇论文是什么了。

为此，我决定开发一个小工具来帮助我管理我的paper。我的思路是这样的：给每篇论文打上tag，标上重要程度和紧急程度。这样当我没有特定目的的时候，我就可以根据重要程度和紧急程度看小工具推荐的paper；当我想看某方面的paper时，我只需要查询下tag就可以找到相关主题的paper。

OK，有了思路，就可以着手实现了。

2.实现

实现这里不想讲太多，主要是设计程序的思路，源代码在文末给出，都有注释。

首先是图形化界面和命令行的选择，最终选择了命令行，开发速度更快，使用起来更直接。命令行的实现使用python自带的cmd模块实现。为了美化命令行的输出，参考使用了这里的终端输出彩色化和第三方的terminaltables。

数据存储选择sqlite，因为有数据的查询/插入/删除/更新操作，用数据库比文件要方便很多；而且sqlite是python自己支持的，不用再安装其他软件，属于轻量级的文件数据库，最适合这个任务。

3.安装

下载github上的源码以后，使用python2.7，只需要：

1	pip install terminaltables

然后就可以输入：

1	python Manager.py

启动程序。

4.使用

基本的命令：

^---^ ^---^ ^---^ ^---^ ^---^
rec    recommend the papers according to urgency and importance
all    show all the papers info
tags   show all tags
sbt    search by tags, like (sbt tag1 tg2)
sbn    search by id nums, like (sbn 1 2)
edit    edit one paper info by paper id, like (edit 1)
path    find path by paper id, like (path 1 2)
open    open paper to read by id, like (open 1)
help    help info
quit    exit the manager