Python去掉标点符号的方法如下:
方法一:
str.isalnum:
S.isalnum() -> bool
返回值:如果string至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字则返回True,否则返回False。
实例:
>>> string = "Special $#! characters spaces 888323" >>> ''.join(e for e in string if e.isalnum()) 'Specialcharactersspaces888323'
只能识别字母和数字,杀伤力大,会把中文、空格之类的也干掉
方法二:
string.punctuation
import re, string s ="string. With. Punctuation?" # Sample string # 写法一: out = s.translate(string.maketrans("",""), string.punctuation) # 写法二: out = s.translate(None, string.punctuation) # 写法三: exclude = set(string.punctuation) out = ''.join(ch for ch in s if ch not in exclude) # 写法四: >>> for c in string.punctuation: s = s.replace(c,"") >>> s 'string With Punctuation' # 写法五: out = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', s) ## re.escape:对字符串中所有可能被解释为正则运算符的字符进行转义 # 写法六: # string.punctuation 只包括 ascii 格式; 想要一个包含更广(但是更慢)的方法是使用: unicodedata module : from unicodedata import category s = u'String — with - «Punctuation »...' out = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', s) print 'Stripped', out # 输出:u'Stripped String \u2014 with \xabPunctuation \xbb' out = ''.join(ch for ch in s if category(ch)[0] != 'P') print 'Stripped', out # 输出:u'Stripped String with Punctuation ' # For Python 3 str or Python 2 unicode values, str.translate() only takes a dictionary; codepoints (integers) are looked up in that mapping and anything mapped to None is removed. # To remove (some?) punctuation then, use: import string remove_punct_map = dict.fromkeys(map(ord, string.punctuation)) s.translate(remove_punct_map) # Your method doesn't work in Python 3, as the translate method doesn't accept the second argument any more. import unicodedata import sys tbl = dict.fromkeys(i for i in range(sys.maxunicode) if unicodedata.category(chr(i)).startswith('P')) def remove_punctuation(text): return text.translate(tbl)
方法三:
re
例:
import re s ="string. With. Punctuation?" s = re.sub(r'[^\w\s]','',s)
测试:
import re, string, timeit s ="string. With. Punctuation" exclude = set(string.punctuation) table = string.maketrans("","") regex = re.compile('[%s]' % re.escape(string.punctuation)) def test_set(s): return ''.join(ch for ch in s if ch not in exclude) def test_re(s): return regex.sub('', s) def test_trans(s): return s.translate(table, string.punctuation) def test_repl(s): for c in string.punctuation: s=s.replace(c,"") return s print"sets :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_set as f').timeit(1000000) print"regex :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_re as f').timeit(1000000) print"translate :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_trans as f').timeit(1000000) print"replace :",timeit.Timer('f(s)', 'from __main__ import s,test_repl as f').timeit(1000000) out_put: # sets : 19.8566138744 # regex : 6.86155414581 # translate : 2.12455511093 # replace : 28.4436721802
更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!
Atas ialah kandungan terperinci python中如何去除标点符号. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Python menyediakan pelbagai cara untuk memuat turun fail dari Internet, yang boleh dimuat turun melalui HTTP menggunakan pakej Urllib atau Perpustakaan Permintaan. Tutorial ini akan menerangkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk memuat turun fail dari URL dari Python. Permintaan Perpustakaan Permintaan adalah salah satu perpustakaan yang paling popular di Python. Ia membolehkan menghantar permintaan HTTP/1.1 tanpa menambahkan rentetan pertanyaan secara manual ke URL atau pengekodan data pos. Perpustakaan Permintaan boleh melaksanakan banyak fungsi, termasuk: Tambah data borang Tambah fail berbilang bahagian Akses data tindak balas python Buat permintaan kepala

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah pemprosesan bahasa manusia secara automatik atau separa automatik. NLP berkait rapat dengan linguistik dan mempunyai hubungan dengan penyelidikan dalam sains kognitif, psikologi, fisiologi, dan matematik. Dalam sains komputer

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
