{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "id": "virtual-accreditation", "metadata": {}, "source": [ "![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n", "
\n", "

Komputerowe wspomaganie tłumaczenia

\n", "

12. Key logging [laboratoria]

\n", "

Rafał Jaworski (2021)

\n", "
\n", "\n", "![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "featured-afghanistan", "metadata": {}, "source": [ "Badania nad komputerowym wspomaganiem tłumaczenia często prowadzone są przy użyciu metodologii testowania interfejsów użytkownika - UI/UX testing. Program typu CAT traktuje się wówczas jak każdy inny program komputerowy i przeprowadza testy wydajności i użyteczności." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "severe-protein", "metadata": {}, "source": [ "Testy takie prowadzone są zawsze na użytkownikach końcowych, w tym przypadku - na tłumaczach. Podstawowym celem testów jest próba zaobserwowania faktycznego sposobu pracy tłumacza - które funkcje programu są przez niego wykorzystywane najczęściej, jakich innych narzędzi poza CAT-em używa on do swojej pracy, które funkcje programu działają zgodnie, a które niezgodnie z intuicją użytkownika oraz wiele innych czynników. Aby wszystkie te analizy były możliwe, konieczne jest zgromadzenie jak największej ilości danych dotyczących przebiegu testu." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "constant-underground", "metadata": {}, "source": [ "Testy są przede wszystkim nagrywane. Nagrywany jest zarówno ekran komputera (screen capture), jak i sam użytkownik pracujący przy komputerze. To jednak nie wszystko - często stosuje się specjalne techniki eye-trackingu, które są w stanie określić, w który punk ekranu użytkownik aktualnie patrzy. Dane pozyskane w ten sposób używane są do analizy czasu znalezienia przez użytkownika potrzebnej mu funkcji oraz zidentyfikowania miejsc, gdzie tej funkcji poszukiwał. Można również wyznaczyć obszary ekranu, które często skupiają uwagę użytkownika. " ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "analyzed-lodging", "metadata": {}, "source": [ "Dodatkowo stosuje się jeszcze jedną technikę, która jest szczególnie przydatna z punktu widzenia analizy procesu tłumaczenia. Wykonuje się pełny key logging, tj. zapisuje się każde uderzenie użytkownika w dowolny klawisz na klawiaturze wraz z precyzyjnym czasem tego uderzenia. Dane pozyskane w ten sposób pozwalają na przeprowadzenie szeregu interesujących analiz." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "incredible-stress", "metadata": {}, "source": [ "Zapoznajmy się najpierw z programem typu key logger:" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "arctic-horror", "metadata": {}, "source": [ "`sudo pip3 install keyboard`" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "id": "broken-workstation", "metadata": {}, "outputs": [ { "ename": "KeyboardInterrupt", "evalue": "", "output_type": "error", "traceback": [ "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m", "\u001b[0;31mKeyboardInterrupt\u001b[0m Traceback (most recent call last)", "Cell \u001b[0;32mIn[6], line 10\u001b[0m\n\u001b[1;32m 6\u001b[0m f\u001b[38;5;241m.\u001b[39mwrite(\u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mdatetime\u001b[38;5;241m.\u001b[39mnow()\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m - \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mkey\u001b[38;5;241m.\u001b[39mname\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;130;01m\\n\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m)\n\u001b[1;32m 8\u001b[0m keyboard\u001b[38;5;241m.\u001b[39mon_press(log_key)\n\u001b[0;32m---> 10\u001b[0m \u001b[43mkeyboard\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mwait\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n", "File \u001b[0;32m/opt/homebrew/lib/python3.11/site-packages/keyboard/__init__.py:886\u001b[0m, in \u001b[0;36mwait\u001b[0;34m(hotkey, suppress, trigger_on_release)\u001b[0m\n\u001b[1;32m 884\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m 885\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwhile\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mTrue\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 886\u001b[0m \u001b[43m_time\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43msleep\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m1e6\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n", "\u001b[0;31mKeyboardInterrupt\u001b[0m: " ] } ], "source": [ "import keyboard\n", "from datetime import datetime\n", "\n", "def log_key(key):\n", " with open(\"txt/keylog.txt\", \"a\") as f:\n", " f.write(f\"{datetime.now()} - {key.name}\\n\")\n", "\n", "keyboard.on_press(log_key)\n", "\n", "keyboard.wait()\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "polish-census", "metadata": {}, "source": [ "UWAGA! Aby uruchomić powyższy kod na Linuxie konieczne są uprawnienia administratora (pytanie poza konkursem - dlaczego?)" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "incoming-hands", "metadata": {}, "source": [ "### Ćwiczenie 1: Wykorzystując powyższy kod napisz keylogger, który zapisuje wszystkie uderzenia w klawisze do pliku. Format pliku jest dowolny, każdy wpis musi zawierać precyzyjną godzinę uderzenia oraz uderzony klawisz. Uruchom program i przepisz paragraf dowolnie wybranego tekstu." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "e1fd5d69", "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ ".remove_()>" ] }, "execution_count": 5, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "import keyboard\n", "import time\n", "\n", "def log_keystroke(event):\n", " with open(\"txt/keystroke_log.txt\", \"a\") as log_file:\n", " log_time = time.strftime(\"%Y-%m-%d %H:%M:%S\", time.localtime())\n", " log_file.write(f\"{log_time} - {event.name}\\n\")\n", "\n", "keyboard.on_press(log_keystroke)\n", "keyboard.wait()" ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "valuable-bearing", "metadata": {}, "source": [ "Celem powyższego ćwiczenia jest pozyskanie danych testowych. Dalsze analizy będziemy prowadzili już bez key loggera, starając się korzystać jedynie z danych zapisanych w pliku. Oczywiście, jeśli zajdzie taka konieczność, można w każdej chwili wygenerować sobie nowy plik." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "boxed-maple", "metadata": {}, "source": [ "### Ćwiczenie 2: Napisz program, który wyliczy średnią prędkość pisania. Wykryj, kiedy użytkownik zaczął pisać. Nie bierz pod uwagę przerw dłuższych niż 5 sekund. Podaj prędkość pisania w znakach na minutę oraz słowach na minutę." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "id": "possible-holder", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "This process is not trusted! Input event monitoring will not be possible until it is added to accessibility clients.\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Rozpocznij pisanie. Naciśnij 'esc' aby zakończyć i zobaczyć wyniki.\n", "Średnia prędkość pisania: 733.09 znaków na minutę\n", "Średnia prędkość pisania: 146.62 słów na minutę\n" ] } ], "source": [ "from pynput import keyboard\n", "from datetime import datetime, timedelta\n", "\n", "key_times = []\n", "last_time = None\n", "\n", "def on_press(key):\n", " global last_time\n", " current_time = datetime.now()\n", " \n", " if last_time and (current_time - last_time) > timedelta(seconds=5):\n", " key_times.clear()\n", " \n", " key_times.append(current_time)\n", " last_time = current_time\n", "\n", "def calculate_speed():\n", " if len(key_times) < 2:\n", " print(\"Zbyt mało danych do obliczenia prędkości pisania.\")\n", " return\n", " \n", " total_time = (key_times[-1] - key_times[0]).total_seconds() / 60\n", " \n", " num_chars = len(key_times)\n", " num_words = num_chars / 5\n", " \n", " chars_per_minute = num_chars / total_time\n", " words_per_minute = num_words / total_time\n", " \n", " print(f\"Średnia prędkość pisania: {chars_per_minute:.2f} znaków na minutę\")\n", " print(f\"Średnia prędkość pisania: {words_per_minute:.2f} słów na minutę\")\n", "\n", "def on_release(key):\n", " if key == keyboard.Key.esc:\n", " calculate_speed()\n", " return False\n", "\n", "with keyboard.Listener(on_press=on_press, on_release=on_release) as listener:\n", " print(\"Rozpocznij pisanie. Naciśnij 'esc' aby zakończyć i zobaczyć wyniki.\")\n", " listener.join()\n", "\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "id": "03ba2685", "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] }, { "cell_type": "markdown", "id": "ceramic-birth", "metadata": {}, "source": [ "Wróćmy teraz do procesu tłumaczenia. Analiza uderzeń klawiszy wykonanych podczas tłumaczenia pozwala wykryć dłuższe pauzy. Pauzy te najczęściej wskazują miejsca, w których tłumacz musi się głębiej zastanowić nad tłumaczeniem danego słowa lub frazy. Przerwę tę wykorzystuje na przykład na sprawdzenie tłumaczenia lub definicji w słowniku, przeglądanie wyników z pamięci tłumaczeń lub korzystanie z innych pomocy (eye-tracking mógłby w tym przypadku rozstrzygnąć, czym w istocie zajmuje się w tym momencie tłuamcz). Jest też możliwe, że tłumacz poświęca pauzę na tzw. cognitive pause-and-unload - rodzaj zamyślenia, pozwalający oczyścić myśli. Z punktu widzenia projektowania systemu wspomagającego tłumaczenie niezwykle istotna jest informacja, nad czym tłumacz musi się dłużej zastanowić. Minimalizacja liczby i czasu trwania takich przerw jest szansą na usprawnienie procesu tłumaczenia." ] }, { "cell_type": "markdown", "id": "great-cable", "metadata": {}, "source": [ "### Ćwiczenie 3: Napisz program do wykrywania przerw w pisaniu. Raportuj długość oraz miejsce wystąpienia przerwy podając 20-znakowy kontekst z każdej strony. Wykryj każdą przerwę dłuższą niż 3 sekundy, posortuj wyniki malejąco po długości przerwy." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "id": "close-riverside", "metadata": {}, "outputs": [ { "name": "stderr", "output_type": "stream", "text": [ "This process is not trusted! Input event monitoring will not be possible until it is added to accessibility clients.\n" ] }, { "name": "stdout", "output_type": "stream", "text": [ "Rozpocznij pisanie. Naciśnij 'esc' aby zakończyć i zobaczyć wyniki.\n", "Przerwa: 3.82 sekund\n", "Kontekst przed przerwą: ...fsdjfdnsjfjdnfjdfnj[Key.esc]\n", "Kontekst po przerwie: ...\n", "\n" ] } ], "source": [ "from pynput import keyboard\n", "from datetime import datetime, timedelta\n", "\n", "key_times = []\n", "key_text = []\n", "last_time = None\n", "breaks = []\n", "\n", "def key_to_string(key):\n", " try:\n", " return key.char\n", " except AttributeError:\n", " if key == keyboard.Key.space:\n", " return ' '\n", " return f'[{str(key)}]'\n", "\n", "def on_press(key):\n", " global last_time\n", " current_time = datetime.now()\n", " \n", " key_times.append(current_time)\n", " key_text.append(key_to_string(key))\n", " \n", " if last_time and (current_time - last_time) > timedelta(seconds=3):\n", " context_start = max(0, len(key_text) - 20)\n", " context_end = len(key_text)\n", " context_before = ''.join(key_text[context_start:context_end])\n", " \n", " context_start = len(key_text)\n", " context_end = min(len(key_text) + 20, len(key_text))\n", " context_after = ''.join(key_text[context_start:context_end])\n", " \n", " breaks.append((current_time - last_time, context_before, context_after))\n", " \n", " last_time = current_time\n", "\n", "def report_breaks():\n", " if not breaks:\n", " print(\"Nie wykryto przerw dłuższych niż 3 sekundy.\")\n", " return\n", " \n", " breaks.sort(reverse=True, key=lambda x: x[0])\n", " \n", " for duration, context_before, context_after in breaks:\n", " print(f\"Przerwa: {duration.total_seconds():.2f} sekund\")\n", " print(f\"Kontekst przed przerwą: ...{context_before}\")\n", " print(f\"Kontekst po przerwie: {context_after}...\")\n", " print()\n", "\n", "def on_release(key):\n", " if key == keyboard.Key.esc:\n", " report_breaks()\n", " return False\n", "\n", "with keyboard.Listener(on_press=on_press, on_release=on_release) as listener:\n", " print(\"Rozpocznij pisanie. Naciśnij 'esc' aby zakończyć i zobaczyć wyniki.\")\n", " listener.join()\n", "\n" ] } ], "metadata": { "author": "Rafał Jaworski", "email": "rjawor@amu.edu.pl", "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "lang": "pl", "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.11.9" }, "subtitle": "12. Key logging", "title": "Komputerowe wspomaganie tłumaczenia", "year": "2021" }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 5 }