ValueError: apply_edit edit operations are invalid or inapplicable

原创 已于 2022-02-20 23:47:13 修改 · 347 阅读 · 0 ·
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于 2022-02-20 23:08:37 首次发布
本文介绍了如何在使用fuzzywuzzy和python-Levenshtein包时遇到的UTF-8编码问题，重点讲述了为何Levenshtein包处理非ASCII字符不兼容，并提供了相关解决方案和参考链接.

@创建于20220220
@修改于20220220

安装了fuzzywuzzy
且使用了 python-Levenshtein 包

from fuzzywuzzy import fuzz
s1 = ‘abc’
s2 = ‘🔪’
s3 = ‘马𨟠村民委员会’
print(fuzz.partial_ratio(s1, s2))
print(fuzz.partial_ratio(s1, s3))

不使用python-Levenshtein运行正确，使用则错误。

特别警示：

𨟠不能被python-Levenshtein包使用utf-8正确编译

原因：
python-Levenshtein package doesn’t handle UTF-8 input properly.

参考链接：FuzzyWuzzy throwing ValueError when reading string array

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作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
ValueError: Cannot apply_along_axis when any iteration dimensions are 0
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在使用 NumPy 的 `apply_along_axis` 函数时，遇到 **"Cannot apply_along_axis when any iteration dimensions are 0"** 错误，通常是因为输入的数组在指定的轴方向上维度为 0，导致无法进行函数应用。 ### 错误原因分析 NumPy 的 `apply_along_axis` 函数用于沿指定轴对数组的子数组应用某个函数。该函数的基本调用形式如下： ```python numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs) ``` 其中： - `func1d` 是一个接受 1-D 数组的函数。 - `axis` 指定沿哪个轴操作。 - `arr` 是输入的多维数组。 `apply_along_axis` 的工作机制是将数组在指定轴上切片，提取出多个一维数组，然后将 `func1d` 依次作用于这些切片上。如果数组在某个轴上的维度为 0（即该轴长度为 0），则无法进行切片，从而引发错误。 ### 示例说明 ```python import numpy as np # 合法案例 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) result = np.apply_along_axis(lambda x: x.sum(), 1, b) # 沿行方向求和 ``` ```python # 非法案例：维度为 0 的轴 c = np.array([], shape=(0, 3)) # 形状为 (0, 3) 的空数组 np.apply_along_axis(lambda x: x.sum(), 1, c) # 报错：Cannot apply_along_axis when any iteration dimensions are 0 ``` ### 解决方法 1. **检查输入数组是否为空或维度为 0** 在调用 `apply_along_axis` 前，确保数组在指定轴方向上长度大于 0： ```python if arr.shape[axis] > 0: result = np.apply_along_axis(func1d, axis, arr) else: result = np.array([]) # 或者根据需求处理空数组 ``` 2. **避免对空数组执行操作** 若数组可能为空，应在逻辑中提前处理空数组的情况，而不是直接调用 `apply_along_axis`。 3. **验证轴索引是否合法** 确保 `axis` 参数在数组维度范围内，例如对于二维数组，`axis` 只能是 `0` 或 `1`： ```python assert 0 <= axis < arr.ndim, "Axis out of bounds" ``` 4. **使用条件判断处理空数组** 对于可能为空的数组，可结合条件判断进行处理，例如： ```python if arr.size == 0: result = np.zeros_like(arr) else: result = np.apply_along_axis(func1d, axis, arr) ``` ### 优化建议 - **尽量使用 NumPy 的内置函数**：如 `np.sum()`、`np.mean()` 等，这些函数已经优化过，通常比 `apply_along_axis` 更高效。 - **函数应适配空数组输入**：自定义函数 `func1d` 应考虑输入为长度为 0 的数组时的行为，避免额外错误。 --- ###
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