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来源：Cer_ml
链接：www.jianshu.com/p/768db1472042
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（http://blog.csdn.net/qianghaohao/article/details/52117082）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：
pip install terminaltables
然后就可以输入：
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
