小明：最近我在研究一个科研系统的排名功能，感觉有点复杂，你有没有什么好的建议？

小李：嗯，科研系统的排名确实是一个比较关键的部分。首先，你需要明确你的排名逻辑是什么。是基于论文数量、引用次数，还是其他指标？

小明：主要是基于引用次数和发表时间，但还要考虑作者的贡献度。你说的“排名框架”是指什么？

小李：所谓的排名框架，就是用来组织和管理排名逻辑的结构。它可以是一个算法模块，也可以是一个完整的系统架构，帮助你更高效地处理数据和计算排名。

小明：听起来挺专业的。那这个框架应该怎么设计呢？有没有具体的例子或者代码可以参考？

小李：当然有。我们可以从一个简单的 Python 框架开始。比如，定义一个评分函数，然后根据不同的权重对作者进行排序。

小明：那我来试试看。假设我们有一个作者列表，每个作者有引用次数和发表时间，怎么设计评分函数呢？

小李：好的，我们可以先写一个评分函数，比如：score = (citation_count * 0.6) + (time_weight * 0.4)，其中 time_weight 是一个基于发表时间的权重。

小明：明白了。那如果我想加入作者贡献度呢？是不是需要一个额外的参数？

小李：没错。你可以将作者贡献度作为一个参数，比如 contribution_score，然后在评分函数中加入它，例如：score = (citation_count * 0.5) + (time_weight * 0.3) + (contribution_score * 0.2)。

小明：那我可以把这些逻辑封装成一个类吗？这样便于管理和扩展。

小李：非常好的想法！我们可以创建一个 Ranker 类，包含评分函数和排序方法。

小明：那我来写个简单的示例代码吧。

class Author:
    def __init__(self, name, citation_count, publish_year, contribution_score):
        self.name = name
        self.citation_count = citation_count
        self.publish_year = publish_year
        self.contribution_score = contribution_score

class Ranker:
    def __init__(self, weight_citation=0.5, weight_time=0.3, weight_contribution=0.2):
        self.weight_citation = weight_citation
        self.weight_time = weight_time
        self.weight_contribution = weight_contribution

    def calculate_score(self, author):
        # 计算时间权重，越近的年份得分越高
        time_weight = 1 - (2023 - author.publish_year) / 10
        if time_weight < 0:
            time_weight = 0
        score = (
            author.citation_count * self.weight_citation +
            time_weight * self.weight_time +
            author.contribution_score * self.weight_contribution
        )
        return score

    def rank_authors(self, authors):
        # 根据评分排序
        sorted_authors = sorted(authors, key=lambda x: self.calculate_score(x), reverse=True)
        return sorted_authors

# 示例数据
authors = [
    Author("张三", 100, 2020, 8),
    Author("李四", 80, 2021, 7),
    Author("王五", 120, 2019, 9)
]

ranker = Ranker()
ranked = ranker.rank_authors(authors)

for author in ranked:
    print(f"{author.name}: {ranker.calculate_score(author):.2f}")
    

小明：这代码看起来不错！不过我担心性能问题，如果数据量很大怎么办？

小李：这个问题很关键。如果你的数据量非常大，比如上万甚至百万条记录，直接使用 Python 的 sorted 函数可能效率不够高。

小明：那应该怎么做呢？有没有推荐的优化方式？

小李：可以考虑使用一些高性能的库，比如 NumPy 或 Pandas 来处理数据，或者引入缓存机制，避免重复计算。

小明：那如果我要支持动态调整权重呢？比如用户可以在界面上修改各个指标的权重？

小李：那你可以把权重作为参数传入，或者在数据库中存储权重配置，每次调用时读取配置文件。

小明：明白了。那这个框架还可以扩展吗？比如支持不同的排名算法？

小李：当然可以！你可以设计一个抽象基类，定义统一的接口，然后根据不同需求实现不同的子类。

小明：那我是不是可以把它做成一个通用的科研排名框架？方便其他项目复用？

小李：没错！这就是框架的价值所在。你可以把这个 Ranker 类封装成一个模块，供多个系统调用。

小明：那我再想一下，如果要加入实时更新的功能，比如每当有新论文发布，就自动更新排名，该怎么处理？

小李：这种情况下，你可以引入任务队列或定时任务，比如使用 Celery 或者 APscheduler，定期触发排名更新。

小明：听起来越来越完整了。那这个框架是不是还需要考虑数据安全和权限控制？

小李：是的。如果你的科研系统是面向多用户的，那么必须考虑访问控制。可以使用 JWT 或 OAuth 来认证用户，确保只有授权用户才能查看或修改排名数据。

小明：太好了，我现在对这个排名框架有了更清晰的认识。接下来我打算把它应用到实际项目中。

小李：加油！记得在开发过程中不断测试和优化，确保框架的稳定性和可维护性。

小明：谢谢你的指导，我受益匪浅！