210 lines
12 KiB
Python
210 lines
12 KiB
Python
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#!/usr/bin/env python3
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import json
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import os
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from datetime import datetime
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# 读取影视摄像的原始数据
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with open('网页未导入数据/视觉设计产业/视觉设计岗位简历.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
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positions_data = json.load(f)
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# 找到影视摄像的数据
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photography_data = None
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for position in positions_data:
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if position.get("岗位名称") == "影视摄像":
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photography_data = position
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break
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if not photography_data:
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print("未找到影视摄像数据")
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exit(1)
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# 手动解析面试题内容
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interview_content = photography_data.get("面试题内容", "")
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# 构建问题和答案 - 从场景模拟问答题中提取
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questions = [
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{
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"question": "你接到一个客户 brief，要拍摄一支 60 秒的品牌短片，主题为『年轻人的环保生活方式』。预算 5 万元人民币，时长 1 天。请你从前期策划、拍摄脚本、场地选择、主辅镜头规划、灯光／音频配置、后期处理要点逐项现场口述方案。",
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"answer": "前期策划：调研目标群体，制定叙事框架（人物线与环保行动线交错），制作分镜图与拍摄脚本。场景安排：选择环保主题场地（如自行车租赁点、社区垃圾分类区、咖啡店用循环保温杯）；白天时间控制拍摄时段避免逆光。主辅镜头设计：主体拍摄采用固定轨道镜头+手持跟拍，辅镜头取动作特写、环境细节、背景干扰控制。灯光音频配置：利用自然光为主＋补光板增强主体亮度，麦克全指向人物演讲处，无线领夹麦克确保语音清晰。后期核心：剪辑节奏符合情感变化，主调色整体清新绿意调，搭配环保类背景音乐＋字幕简明说明。预算与时间顾虑：提前踩点节省现场沟通时间；合理调配租赁道具/演员费用。"
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},
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{
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"question": "请举例说明你的一次灯光布置或器材配置过程，以及你为什么这么做？",
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"answer": "去年拍摄一组校园宣传片时为了突出人物面部表情，我在顶棚布置了一只柔光箱做主光，同时用两只直射光源作为逆光勾勒轮廓。相机设定：光圈f/2.8，快门速度1/60，ISO 400。使用测光表确保脸部不过曝、背景不过暗。三点布光控制了阴影范围并提升立体感，同时玻璃反光板用于补充侧面柔光，确保服饰和背景不过分曝光，还加了一层黄色色温卡制造温暖情绪。过程遵循'硬光控制轮廓、软光强化主体'的组织框架。"
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},
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{
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"question": "你最常使用的后期处理软件是什么？请说明你一个常用的剪辑或调色技巧。",
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"answer": "对静态摄影，我常用Adobe Lightroom和Photoshop调色修饰人像或人文场景，偏好使用分离补光笔刷控制肤色区域与环境的色温分层；对动态摄像，我使用DaVinci Resolve，通过Clarity工具在不同调色层（曲线+LOG输出）中加入VSCO Pro经典场景调LUT，营造背光轮廓清晰但背景柔化、色调温暖的效果。若有时间我会阅读Color Grading社区中技术文章，自学掌握3D LUT与HDR调色流程。"
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},
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{
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"question": "拍摄过程中遇到客户临时提出新要求，例如要求改变调性或者再补几组街拍，你通常如何应对？",
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"answer": "我会保持冷静、先确认修改或补拍具体内容，再迅速调整日程优先级。例如在一次企业活动拍摄中，客户临时要求增加一组员工街拍和活动氛围镜头，我先按时间表重新安排拍摄顺序（先拍常规题材、再拍新增内容），最后通过压缩后期调色时间、加班处理素材，最终在不影响质量前提下按时交稿。拍摄结束后，我向客户说明流程调整之处，取得理解与好评。"
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},
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{
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"question": "如果客户坚持喜欢画面高饱和、HDR式浓烈风格，但你认为画面应保持'高级、不过度渲染'的视觉，你应如何回应最合理？",
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"answer": "提出两三种不同调色样片（HDR、自然、柔光风），让客户做选择。这样既尊重客户的偏好，也展示了专业建议，让客户看到不同风格的实际效果后做出更明智的决定。"
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},
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{
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"question": "拍摄一个人物向右行走的场景，为了构图留白与视觉缓冲，下列哪种做法最合理？",
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"answer": "人物放在左侧三分之一处（留前方空间给右边方向）。这样的构图符合视觉动势原理，给运动方向留出空间，让画面更具动感和平衡感。"
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},
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{
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"question": "摄影中的'三分法则'是什么？如何运用在实际拍摄中？",
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"answer": "三分法则是将画面横竖各分成三等分，重要元素放置在线条交叉点或沿线条分布。实际运用中，人物眼睛通常放在上三分之一线，地平线放在下三分之一或上三分之一线，避免居中分割画面。这样能创造更有动感和平衡的构图。"
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},
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{
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"question": "什么是景深？如何控制景深来突出主体？",
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"answer": "景深是指画面中清晰成像的前后距离范围。控制方法：1.光圈越大（f值越小），景深越浅，背景虚化越明显；2.焦距越长，景深越浅；3.拍摄距离越近，景深越浅。实际应用中，人像摄影常用大光圈（如f/1.8）配合中长焦镜头，让主体清晰而背景虚化，突出人物。"
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},
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{
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"question": "说说你对'黄金时刻'的理解，以及如何利用它进行拍摄？",
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"answer": "黄金时刻指日出后和日落前各约一小时的时间，此时阳光角度低，光线柔和温暖，色温偏暖调。利用方法：1.逆光拍摄制造轮廓光和光晕效果；2.侧光突出纹理和立体感；3.利用长影子增加画面层次。需提前踩点，把握好时间窗口，准备好反光板补光。"
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},
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{
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"question": "在室内人像摄影中，如何使用闪光灯避免生硬的光线？",
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"answer": "1.使用柔光罩或柔光伞扩散光线；2.将闪光灯对准天花板或墙壁进行反射闪光；3.使用多灯布置，降低单灯功率；4.离机闪光，避免正面直闪；5.混合自然光，闪光灯作为补光；6.调节闪光灯输出功率，使用TTL自动测光。这些方法能让光线更自然柔和。"
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},
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{
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"question": "视频拍摄中的帧率选择有什么讲究？24fps、30fps、60fps各适合什么场景？",
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"answer": "24fps：电影感，适合叙事性内容、MV、广告片；30fps：电视标准，适合新闻、纪录片、访谈节目；60fps：流畅度高，适合体育赛事、动作场面、慢动作素材（后期可降速到24/30fps获得流畅慢镜头）。选择时考虑播放平台标准和创作意图。"
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},
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{
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"question": "什么是LOG格式？为什么专业摄影师喜欢用它？",
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"answer": "LOG是对数曲线记录格式，能保留更多高光和暗部细节，提供更大的后期调色空间。优势：1.动态范围更宽，可达14档；2.避免高光溢出和暗部死黑；3.后期调色灵活性高；4.适合多机位匹配。缺点是直出画面灰暗，必须后期调色，需要更多存储空间。"
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},
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{
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"question": "如何理解和运用色彩理论来增强视觉叙事？",
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"answer": "色彩理论包括色轮、互补色、类似色等概念。运用方法：1.冷暖对比营造情绪（暖色活力、冷色忧郁）；2.互补色创造视觉冲击（橙蓝、黄紫）；3.单色调营造统一氛围；4.色彩进退感控制空间层次；5.品牌色保持视觉识别。实际中通过服装、道具、灯光色温、后期调色等手段实现。"
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},
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{
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"question": "拍摄运动物体时，如何选择快门速度？",
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"answer": "基本原则：冻结动作需要高速快门，动感模糊需要慢速快门。具体建议：1.体育运动：1/500s以上；2.飞鸟：1/1000s以上；3.车辆追焦：1/60-1/125s配合镜头跟随；4.流水瀑布：1/4s或更慢呈现丝绸效果；5.星轨：数分钟到数小时曝光。需配合ISO和光圈保证正确曝光。"
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},
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{
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"question": "谈谈你对'讲故事'在商业摄影中的重要性的理解。",
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"answer": "商业摄影不仅是记录产品，更要传达品牌价值和情感连接。故事性体现在：1.场景构建展现使用情境；2.人物互动传递情感；3.系列作品呈现完整叙事；4.细节特写强化产品卖点；5.氛围营造引发共鸣。好的商业摄影让观众产生代入感，激发购买欲望，提升品牌认同。"
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},
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{
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"question": "如何准备一次商业拍摄项目？请列出你的工作流程。",
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"answer": "1.需求沟通：了解品牌定位、目标受众、使用场景；2.创意提案：情绪板、分镜脚本、参考样片；3.预算制定：设备、场地、模特、道具费用；4.前期筹备：场地勘景、模特选择、道具准备、拍摄排期；5.拍摄执行：设备调试、现场指导、及时回看确认；6.后期制作：选片、修图/剪辑、调色、输出；7.交付跟进：客户反馈、修改调整、最终交付。每个环节都需要细致规划和充分沟通。"
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}
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]
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# 读取mock文件
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mock_file = 'src/mocks/resumeInterviewMock.js'
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with open(mock_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
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content = f.read()
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# 创建备份
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backup_file = f"{mock_file}.backup_photography_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"
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with open(backup_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write(content)
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print(f"已创建备份：{backup_file}")
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# 查找摄影/摄像产业位置
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search_start = '"name": "摄影/摄像"'
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start_pos = content.find(search_start)
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if start_pos == -1:
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print("未找到摄影/摄像产业")
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exit(1)
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# 找到positions数组
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positions_pos = content.find('"positions":', start_pos)
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if positions_pos == -1:
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print("未找到positions字段")
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exit(1)
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# 找到第一个position对象中的questions
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first_position = content.find('{', positions_pos + 12)
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if first_position == -1:
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print("未找到position对象")
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exit(1)
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# 找到questions数组
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questions_pos = content.find('"questions":', first_position)
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if questions_pos == -1:
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|
print("未找到questions字段")
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exit(1)
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# 找到questions数组的开始和结束
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array_start = content.find('[', questions_pos)
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if array_start == -1:
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print("未找到questions数组")
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exit(1)
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# 找到对应的结束括号
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bracket_count = 0
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in_string = False
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escape_next = False
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array_end = array_start
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for i in range(array_start, len(content)):
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char = content[i]
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|
if escape_next:
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escape_next = False
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continue
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if char == '\\':
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escape_next = True
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|
continue
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if char == '"' and not in_string:
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in_string = True
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elif char == '"' and in_string:
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in_string = False
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elif not in_string:
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if char == '[':
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bracket_count += 1
|
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|
|
elif char == ']':
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bracket_count -= 1
|
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|
|
if bracket_count == 0:
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|
array_end = i
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|
|
break
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|||
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|
# 构建新的questions数组
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sub_questions = []
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|
for idx, qa in enumerate(questions, 1):
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|
sub_question = {
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"id": f"q{idx}",
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|
|
"question": qa['question'].replace('"', '\\"'),
|
|||
|
|
"answer": qa['answer'].replace('"', '\\"')
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|
}
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sub_questions.append(sub_question)
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# 创建新的questions结构
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new_questions = [{
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"id": "group_q1",
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"question": "# 摄影/摄像面试题",
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"subQuestions": sub_questions
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|
}]
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# 生成JSON字符串
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new_json = json.dumps(new_questions, ensure_ascii=False, indent=10)
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# 调整缩进
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lines = new_json.split('\n')
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adjusted_lines = []
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for line in lines:
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if line.strip():
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adjusted_lines.append(' ' + line)
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new_json = '\n'.join(adjusted_lines).strip()
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# 替换内容
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new_content = content[:array_start] + new_json + content[array_end+1:]
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# 写入文件
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with open(mock_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write(new_content)
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# 验证语法
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result = os.popen(f'node -c {mock_file} 2>&1').read()
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if result:
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print(f"❌ 语法错误，恢复备份")
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|
with open(backup_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
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|||
|
|
content = f.read()
|
|||
|
|
with open(mock_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
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|||
|
|
f.write(content)
|
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print("已恢复备份")
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else:
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print("✓ 语法验证通过")
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print("成功更新摄影/摄像的16个面试题！")
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