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：
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
5.演示：
a.录入目录
启动程序后，首先按照提示，输入你的paper的根目录。如果输错了，可以把user_set.pkl删掉，重新启动程序即可。我这里程序已经保存路径，所以跳过。
b.输入新paper的数据
每次启动程序后，程序都会去扫描paper的目录（以及子目录），有扫描到新paper就会提示录入新paper的数据。
录入每篇paper的info.png
按照提示录入即可，分别是重要性（importance），紧急性（urgency），都是1-5的整数，还有所有tag（用空格隔开），以及这篇论文是不是读过了。
所有扫描到的新论文录入信息以后，就会出现欢迎界面：
欢迎界面.png
c.显示所有论文信息
输入：
all
all
d.显示录入的所有tag
tags
tags
e.按照tag搜索paper
sbt tag1 tag2
sbt(search by tag)
sbt
f.按照id号获取论文
sbn num1 num2
sbn
g.按照id号获取论文路径
path num1 num2
path
h.修改特定paper的info
edit num
edit
如果看完了某篇论文，想改read从n为y，也可以直接使用edit命令。不修改的字段直接回车，数据不会丢失。
如：
只修改read
i.获取推荐
rec
rec
推荐规则是按照紧急程度降序，相同紧急程度按照重要程度降序，而且是read为n，就是没有标记读过的论文。
j.打开论文
open num
打开指定id的论文（使用系统默认的阅读器）。
k.获取帮助
help
help
l.退出
quit
quit
6.最后
github源代码地址,喜欢留个star ：>
这个工具只是用来方便自己的日常使用，一共只开发了两天的时间，有什么改进意见尽管提，但是不保证回去改哦～我要滚回去看paper了。
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