


Unicode normalisieren
Das Unicodedata-Modul von Python bietet Methoden zum Bearbeiten von Unicode-Zeichenfolgen. Eine häufige Aufgabe besteht darin, eine Zeichenfolge so zu normalisieren, dass sie die einfachste mögliche Darstellung verwendet und doppelte Unicode-Entitäten eliminiert.
Problem
Betrachten Sie das folgende Beispiel:
import unicodedata char = "á" len(char) [unicodedata.name(c) for c in char]
Das Ergebnis zeigt, dass die Zeichenfolge „á“ auf ihre einfachste Form normalisiert ist: „LATEINISCHER KLEINBUCHSTABE A MIT AKUTE“. Wenn wir jedoch die Reihenfolge der Zeichen umkehren:
char = "á" len(char) [unicodedata.name(c) for c in char]
Das Ergebnis wird in zwei separate Zeichen zerlegt: „LATIN SMALL LETTER A“ und „COMBINING ACUTE ACCENT“. Dieses Verhalten ist inkonsistent und kann die Zeichenfolgenmanipulation erschweren.
Lösung
Um eine Unicode-Zeichenfolge konsistent zu normalisieren, verwenden Sie die Funktion .normalize() aus dem Unicodedata-Modul. Das NFC-Formular (Normal Form Composed) gibt zusammengesetzte Zeichen zurück, während das NFD-Formular (Normal Form Decomposed) zerlegte, kombinierte Zeichen liefert.
Zum Beispiel mit der gleichen Unicode-Kombination wie oben:
print(ascii(unicodedata.normalize('NFC', '\u0061\u0301'))) print(ascii(unicodedata.normalize('NFD', '\u00e1')))
Die Ausgabe zeigt, dass das NFC-Formular das zusammengesetzte Zeichen „é“ erzeugt, während das NFD-Formular die zerlegte Sequenz erzeugt „au0301“.
Zusätzliche Formen, NFKC und NFKD, befassen sich mit Kompatibilitätscodepunkten. Diese Formen ersetzen Kompatibilitätszeichen durch ihre kanonische Form. Zum Beispiel:
unicodedata.normalize('NFKC', '\u2167')
Transformiert den Codepunkt der römischen Zahl Acht (U 2167) in die ASCII-Sequenz „VIII“.
Beachten Sie, dass nicht alle Transformationen kommutativ sind. Das Zerlegen eines zusammengesetzten Zeichens und das anschließende erneute Zusammensetzen führt möglicherweise nicht zur ursprünglichen Reihenfolge. Der Unicode-Standard führt eine Liste von Ausnahmen für dieses Verhalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann das „unicodedata'-Modul von Python Unicode-Strings für eine konsistente Manipulation normalisieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

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