python 过滤中文、英文标点特殊符号

用python进行数据预处理,过滤特殊符号,英文和数字。(适用于中文分词) 要进行中文分词,必须要求数据格式全部都是中文,需求过滤掉特殊符号、标点、英文、数字等。当然了用户可以根据自己的要求过滤自定义字符。 实验环境:python、mysql实验目的:从数据库读取数据,过滤点无用字符,然后存入到数据库一个表里面。代码如下:# -*- coding: UTF-8 -*- import MySQLdb as mdb import re def createStatistic 阅读详情

        在工作中经常遇到很多特殊的标点符号,像中文标点符号,英文标点符号。英文的标点符号比较容易过滤,而过滤中文的标点符号较麻烦。下面是从邮件中过滤特殊符号的方式供参考。


下面是一封垃圾邮件的过滤实例:

"想做/ 兼_职/学生_/ 的 、加,我Q:  1 5.  8 0. !!??  8 6 。0.  2。 3     有,惊,喜,哦"


邮件中的“!?。、”都是中文的,而“/.”是英文的


下面是过滤方式:

<span style="font-size:18px;">#-*-coding:utf-8-*-
import re
temp = "想做/ 兼_职/学生_/ 的 、加,我Q:  1 5.  8 0. !!??  8 6 。0.  2。 3     有,惊,喜,哦"
temp = temp.decode("utf8")
string = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\']+|[+——!,。?、~@#¥%……&*()]+".decode("utf8"), "".decode("utf8"),temp)
print string
</span>

过滤后的效果如下:

<span style="font-size:18px;">想做兼职学生的加我Q158086023有惊喜哦</span>

处理成上述格式后就容易进行分词分析处理了。

Python正则表达式实战:精准过滤数字、中文、英文、标点与空格的五大字符类别 正则表达式是文本处理中的核心技术,它通过定义特定模式来匹配、查找和替换字符串。其核心原理是基于字符集、量词和分组等元字符构建匹配规则,能够高效处理复杂的文本模式识别问题。在数据清洗、日志分析和配置文件解析等工程实践中,正则表达式的价值在于提供了一种声明式、模块化的文本处理方案,大幅提升了代码的鲁棒性和开发效率。特别是在处理多语言混合文本时,如需要从混杂内容中精准提取或剔除特定类型的字符,正则表达式展现出了不可替代的优势。本文聚焦于Python re模块,深入解析如何构建正则模式来实现对数字、中文、英文、标点 阅读详情

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