1.问题的描述
用Python进行文本处理时,有时候处理的文本中包含中文、英文、日文等多个语系的文本,有时候不能同时进行处理,这个时候就需要判别当前文本是属于哪个语系的。Python中有个langid工具包提供了此功能,langid目前支持97种语言的检测,非常好用。
2.程序的代码
以下Python是调用langid工具包来对文本进行语言检测与判别的程序代码:
import langid #引入langid模块 def translate(inputFile, outputFile): fin = open(inputFile, 'r') #以读的方式打开输入文件 fout = open(outputFile, 'w') #以写的方式打开输出文件 for eachLine in fin: #依次读入每一行 line = eachLine.strip().decode('utf-8', 'ignore') #去除每行的首位空格等,并统一转化成Unicode lineTuple = langid.classify(line) #调用langid来对该行进行语言检测 if lineTuple[0] == "zh": #如果该行语言大部分为中文,则不进行任何处理 continue outstr = line #如果该行语言为非中文,则准备输出 fout.write(outstr.strip().encode('utf-8') + '\n') #输出非中文的行,从Unicode转化成utf-8输出 fin.close() fout.close() if __name__ == '__main__': #相当于main函数 translate("myInputFile.txt", "myOutputFile.txt")
以上代码是用来处理一个文本,将不属于中文的行依次输出到一个新的文件。
3.注意
第9、10行代码,langid.classify(line)的输出结果是一个二元组,二元组的第一项表示该文本所属的语系,如:zh表示中文、en表示英语、等等;二元组的第二项表示该文本中属于第一项中语系的所占比例。
希望对大家有所帮助。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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