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    weibw
    2021-12-26

    将 Unicode 文本标准化

    # 问题

    你正在处理 Unicode 字符串,需要确保所有字符串在底层有相同的表示。

    # 解决方案

    在 Unicode 中,某些字符能够用多个合法的编码表示。为了说明,考虑下面的这个 例子:

    >>> s1 = 'Spicy Jalape\u00f1o'
    >>> s2 = 'Spicy Jalapen\u0303o'
    >>> s1
    'Spicy Jalapeño'
    >>> s2
    'Spicy Jalapeño'
    >>> s1 == s2
    False
    >>> len(s1)
    14
    >>> len(s2)
    15
    >>>
    
    1
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    这里的文本*”Spicy Jalapeño”使用了两种形式来表示。第一种使用整体字符”ñ” (U+00F1)*,第二种使用拉丁字母”n”后面跟一个”~”的组合字符 (U+0303)。 在需要比较字符串的程序中使用字符的多种表示会产生问题。为了修正这个问题, 你可以使用 unicodedata 模块先将文本标准化:

    >>> import unicodedata
    >>> t1 = unicodedata.normalize('NFC', s1)
    >>> t2 = unicodedata.normalize('NFC', s2)
    >>> t1 == t2
    True
    >>> print(ascii(t1))
    'Spicy Jalape\xf1o'
    >>> t3 = unicodedata.normalize('NFD', s1)
    >>> t4 = unicodedata.normalize('NFD', s2)
    >>> t3 == t4
    True
    >>> print(ascii(t3))
    'Spicy Jalapen\u0303o'
    >>>
    
    1
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    14

    normalize() 第一个参数指定字符串标准化的方式。NFC 表示字符应该是整体组 成 (比如可能的话就使用单一编码),而 NFD 表示字符应该分解为多个组合字符表示。

    Python 同样支持扩展的标准化形式 NFKC 和 NFKD,它们在处理某些字符的时 候增加了额外的兼容特性。比如:

    >>> s = '\ufb01' # A single character
    >>> s
    ' '
    >>> unicodedata.normalize('NFD', s)
    ' '
    # Notice how the combined letters are broken apart here
    >>> unicodedata.normalize('NFKD', s)
    'fi'
    >>> unicodedata.normalize('NFKC', s)
    'fi'
    >>>
    
    1
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    # 讨论

    标准化对于任何需要以一致的方式处理 Unicode 文本的程序都是非常重要的。当 处理来自用户输入的字符串而你很难去控制编码的时候尤其如此。

    在清理和过滤文本的时候字符的标准化也是很重要的。比如,假设你想清除掉一些 文本上面的变音符的时候 (可能是为了搜索和匹配):

    >>> t1 = unicodedata.normalize('NFD', s1)
    >>> ''.join(c for c in t1 if not unicodedata.combining(c))
    'Spicy Jalapeno'
    >>>
    
    1
    2
    3
    4

    最后一个例子展示了 unicodedata 模块的另一个重要方面,也就是测试字符类的 工具函数。combining() 函数可以测试一个字符是否为和音字符。在这个模块中还有其 他函数用于查找字符类别,测试是否为数字字符等等。

    Unicode 显然是一个很大的主题。如果想更深入的了解关于标准化方面的信息,请 看考 Unicode 官网中关于这部分的说明 (opens new window) Ned Batchelder 在 他的网站 (opens new window) 上对 Python 的 Unicode 处理问题也有一个很好的介绍。

    编辑 (opens new window)
    #Python
    上次更新: 2023/10/13, 17:39:25
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