文本处理 quan2ban ,

本文介绍了一个实用的小工具,用于处理Unicode字符,包括判断字符类型(汉字、数字、英文等),以及进行全角与半角字符转换。通过提供的Python代码,读者可以了解如何实现这些功能,并应用于实际的文本处理任务中。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

下面这个小工具包含了 判断unicode是否是汉字,数字,英文,或者其他字符。 全角符号转半角符号。 unicode字符串归一化等工作。 

 

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:GBK -*- 


"""汉字处理的工具:

判断unicode是否是汉字,数字,英文,或者其他字符。

全角符号转半角符号。"""


def is_chinese(uchar):

        """判断一个unicode是否是汉字"""

        if uchar >= u'/u4e00' and uchar<=u'/u9fa5':

                return True

        else:

                return False


def is_number(uchar):

        """判断一个unicode是否是数字"""

        if uchar >= u'/u0030' and uchar<=u'/u0039':

                return True

        else:

                return False


def is_alphabet(uchar):

        """判断一个unicode是否是英文字母"""

        if (uchar >= u'/u0041' and uchar<=u'/u005a') or (uchar >= u'/u0061' and uchar<=u'/u007a'):

                return True

        else:

                return False


def is_other(uchar):

        """判断是否非汉字,数字和英文字符"""

        if not (is_chinese(uchar) or is_number(uchar) or is_alphabet(uchar)):

                return True

        else:

                return False


def B2Q(uchar):

        """半角转全角"""

        inside_code=ord(uchar)

        if inside_code<0x0020 or inside_code>0x7e:      #不是半角字符就返回原来的字符

                return uchar

        if inside_code==0x0020: #除了空格其他的全角半角的公式为:半角=全角-0xfee0

                inside_code=0x3000

        else:

                inside_code+=0xfee0

        return unichr(inside_code)


def Q2B(uchar):

        """全角转半角"""

        inside_code=ord(uchar)

        if inside_code==0x3000:

                inside_code=0x0020

        else:

                inside_code-=0xfee0

        if inside_code<0x0020 or inside_code>0x7e:      #转完之后不是半角字符返回原来的字符

                return uchar

        return unichr(inside_code)


def stringQ2B(ustring):

        """把字符串全角转半角"""

        return "".join([Q2B(uchar) for uchar in ustring])


def uniform(ustring):

        """格式化字符串,完成全角转半角,大写转小写的工作"""

        return stringQ2B(ustring).lower()


def string2List(ustring):

        """将ustring按照中文,字母,数字分开"""

        retList=[]

        utmp=[]

        for uchar in ustring:

                if is_other(uchar):

                        if len(utmp)==0:

                                continue

                        else:

                                retList.append("".join(utmp))

                                utmp=[]

                else:

                        utmp.append(uchar)

        if len(utmp)!=0:

                retList.append("".join(utmp))

        return retList


if __name__=="__main__":

        #test Q2B and B2Q

        for i in range(0x0020,0x007F):

                print Q2B(B2Q(unichr(i))),B2Q(unichr(i))


        #test uniform

        ustring=u'中国 人名a高频A'

        ustring=uniform(ustring)

        ret=string2List(ustring)

        print ret
拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测
05-26
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