#!/usr/bin/env?python

#from?__future__?import?print_function
from?sys?import?argv?stderr
from?os?import?path
from?libshorttext.classifier?import?*


def?exit_with_help（）:
	stderr.write（“““Usage:?text-predict.py?[options]?test_file?model?output

options:
????-f
????????Overwrite?the?existing?output?file.
????-a?{0|1}
????????Output?options.?（default?1）
????????0???Store?only?predicted?labels.?The?information?is?NOT?sufficient?
????????????for?interactive?analysis.?Use?this?option?if?you?would?like?to?get?
????????????only?accuracy.
????????1???More?information?is?stored.?The?output?provides?information?for?
????????????interactive?analysis?but?the?size?of?output?can?become?much?larger.
????-A?extra_svm_file
????????Append?extra?libsvm-format?data.?This?parameter?can?be?applied?many?
????????times?if?more?than?one?extra?svm-format?data?set?need?to?be?appended.
“““）
	exit（1）



if?__name__?==?‘__main__‘:
	if?len（argv）?		exit_with_help（）

	data????????????????=?None
	model???????????????=?None
	output??????????????=?None
	liblinear_arguments?=?‘‘
	force???????????????=?False
	analyzable??????????=?True
	extra_svm_files?????=?[]
	
	i?=?1
	while（True）:
		if?i?>=?len（argv）:?break

		if?not?argv[i].startswith（‘-‘）:
			if?data?is?None:
				data?=?argv[i]
			elif?model?is?None:
				model?=?argv[i]
			elif?output?is?None:
				output?=?argv[i]
			else:
				stderr.write（‘Error:?Wrong?usage.\n‘）
				exit_with_help（）
			i?+=?1
			continue

		if?argv[i]?==?‘-f‘:
			force?=?True
			i?+=?1
			continue
		
		if?i+1?>=?len（argv）:
			stderr.write（‘Error:?Invalid?usage?of?option?‘?+?argv[i]?+?‘\n‘）
			exit_with_help（）
		
		value?=?argv[i+1]
		if?argv[i]?==?‘-a‘:
			if?value?==?‘0‘:
				analyzable?=?False
			elif?value?==?‘1‘:
				analyzable?=?True
			else:
				stderr.write（‘Error:?Invalid?usage?of?option?-a\n‘）
				exit_with_help（）
		elif?argv[i]?==?‘-A‘:
			extra_svm_files?+=?[value]
		else:
			stderr.write（‘Error:?No?option?‘?+?argv[i]?+?‘\n‘）
			exit_with_help（）
		
		i?+=?2

	if?output?is?None:
		stderr.write（‘Output?path?is?not?given.\n‘）
		exit_with_help（）

	if?path.exists（output）?and?not?force:
		stderr.write（‘{0}?already?exists.?Use?-f?to?overwrite?the?existing?file.\n‘.format（output））
		exit（1）

	m?=?TextModel（）
	m.load（model）
	predict_result?=?predict_text（data?m?svm_file=None?predict_arguments?=?liblinear_arguments?extra_svm_files?=?extra_svm_files）

	print（“Accuracy?=?{0:.4f}%?（{1}/{2}）“.format（
		predict_result.get_accuracy（）*100?
		sum（ty?==?py?for?ty?py?in?zip（predict_result.true_y?predict_result.predicted_y））
		len（predict_result.true_y）））

	predict_result.save（output?analyzable）