问题

某些无聊的脚本小子在Web页面表单中填入了“pýtĥöñ”这样的文本，我们想以某种方式将其清理掉。

解决方案

文本过滤和清理所涵盖的范围非常广泛，涉及文本解析和数据处理方面的问题。在非常简单的层次上，我们可能会用基本的字符串函数（例如str.upper()和str.lower()）将文本转换为标准形式。简单的替换操作可通过str.replace()或re.sub()来完成，它们把重点放在移除或修改特定的字符序列上。也可以利用unicodedata.normalize()来规范化文本。

然而我们可能想更进一步。比方说也许想清除整个范围内的字符，或者去掉音符标志。要完成这些任务，可以使用常被忽视的str.translate()方法。为了说明其用法，假设有如下这段混乱的字符串：

>>> s = 'pytĥon\fis\tawesome\r\n'>>> s'pytĥon\x0cis\tawesome\r\n'>>>

第一步是清理空格。要做到这步，先建立一个小型的转换表，然后使用translate()方法：

>>> remap = {... ord('\t') : ' ',... ord('\f') : ' ',... ord('\r') : None # Deleted... }>>> a = s.translate(remap)>>> a'pytĥon is awesome\n'

可以看到，类似t和f这样的空格符已经被重新映射成一个单独的空格。回车符r已经完全被删除掉了。

可以利用这种重新映射的思想进一步构建出更加庞大的转换表。例如，我们把所有的Unicode组合字符都去掉：

>>> import unicodedata>>> import sys>>> cmb_chrs = dict.fromkeys(c for c in range(sys.maxunicode) if unicodedata.combining(chr(c)))...>>> b = unicodedata.normalize('NFD', a)>>> b'pytĥon is awesome\n'>>> b.translate(cmb_chrs)'python is awesome\n'>>>

在这个例子中，我们使用dict.fromkeys()方法构建了一个将每个Unicode组合字符都映射为None的字典。

原始输入会通过unicodedata.normalize()方法转换为分离形式，然后再通过translate()方法删除所有的重音符号。我们也可以利用相似的技术来去掉其他类型的字符（例如控制字符）。

下面来看另一个例子。这里有一张转换表将所有的Unicode十进制数字字符映射为它们对应的ASCII版本：

>>> digitmap = { c: ord('0') + unicodedata.digit(chr(c))... for c in range(sys.maxunicode)... if unicodedata.category(chr(c)) == 'Nd' }...>>> len(digitmap)460>>> # Arabic digits>>> x = '\u0661\u0662\u0663'>>> x.translate(digitmap)'123'>>>

另一种用来清理文本的技术涉及I/O解码和编码函数。大致思路是首先对文本做初步的清理，然后通过结合encode()和decode()操作来修改或清理文本。示例如下：

>>> a'pytĥon is awesome\n'>>> b = unicodedata.normalize('NFD', a)>>> b.encode('ascii', 'ignore').decode('ascii')'python is awesome\n'>>>

这里的normalize()方法先对原始文本做分解操作。后续的ASCII编码/解码只是简单地一次性丢弃所有不需要的字符。很显然，这种方法只有当我们的最终目标就是ASCII形式的文本时才有用。

讨论

文本过滤和清理的一个主要问题就是运行时的性能。一般来说操作越简单，运行得就越快。对于简单的替换操作，用str.replace()通常是最快的方式——即使必须多次调用它也是如此。比方说如果要清理掉空格符，可以编写如下的代码：

def clean_spaces(s): s = s.replace('\r', '') s = s.replace('\t', ' ') s = s.replace('\f', ' ')return s

如果试着调用它，就会发现这比使用translate()或者正则表达式的方法要快得多。

另一方面，如果需要做任何高级的操作，比如字符到字符的重映射或删除，那么translate()方法还是非常快的。

从整体来看，我们应该在具体的应用中去进一步揣摩性能方面的问题。不幸的是，想在技术上给出一条“放之四海而皆准”的建议是不可能的，所以应该尝试多种不同的方法，然后做性能统计分析。

尽管本节的内容主要关注的是文本，但类似的技术也同样适用于字节对象（byte），这包括简单的替换、翻译和正则表达式。

总结

以上所述是小编给大家介绍的解决python 文本过滤和清理问题,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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