我想我想做的是一项相当常见的任务,但我在网上找不到任何参考资料。我有带标点符号的文本,我想要一个单词列表。
"Hey, you - what are you doing here!?"
应该是
['hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing', 'here']
但Python的str.split()只对一个参数有效,所以在用空格拆分后,所有单词都带有标点符号。有什么想法吗?
我想我想做的是一项相当常见的任务,但我在网上找不到任何参考资料。我有带标点符号的文本,我想要一个单词列表。
"Hey, you - what are you doing here!?"
应该是
['hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing', 'here']
但Python的str.split()只对一个参数有效,所以在用空格拆分后,所有单词都带有标点符号。有什么想法吗?
当前回答
这是我的看法。。。。
def split_string(source,splitlist):
splits = frozenset(splitlist)
l = []
s1 = ""
for c in source:
if c in splits:
if s1:
l.append(s1)
s1 = ""
else:
print s1
s1 = s1 + c
if s1:
l.append(s1)
return l
>>>out = split_string("First Name,Last Name,Street Address,City,State,Zip Code",",")
>>>print out
>>>['First Name', 'Last Name', 'Street Address', 'City', 'State', 'Zip Code']
其他回答
创建一个函数,将两个字符串(要拆分的源字符串和分隔符的拆分列表字符串)作为输入,并输出拆分单词列表:
def split_string(source, splitlist):
output = [] # output list of cleaned words
atsplit = True
for char in source:
if char in splitlist:
atsplit = True
else:
if atsplit:
output.append(char) # append new word after split
atsplit = False
else:
output[-1] = output[-1] + char # continue copying characters until next split
return output
实现这一点的另一种方法是使用自然语言工具包(nltk)。
import nltk
data= "Hey, you - what are you doing here!?"
word_tokens = nltk.tokenize.regexp_tokenize(data, r'\w+')
print word_tokens
这张照片显示:[“嘿”、“你”、“什么”、“是”、“您”、“正在做”、“在这里”]
这种方法的最大缺点是需要安装nltk包。
好处是,一旦获得令牌,就可以使用nltk包的其余部分做很多有趣的事情。
正则表达式对正的情况:
import re
DATA = "Hey, you - what are you doing here!?"
print re.findall(r"[\w']+", DATA)
# Prints ['Hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing', 'here']
另一种方式,不使用正则表达式
import string
punc = string.punctuation
thestring = "Hey, you - what are you doing here!?"
s = list(thestring)
''.join([o for o in s if not o in punc]).split()
def get_words(s):
l = []
w = ''
for c in s.lower():
if c in '-!?,. ':
if w != '':
l.append(w)
w = ''
else:
w = w + c
if w != '':
l.append(w)
return l
用法如下:
>>> s = "Hey, you - what are you doing here!?"
>>> print get_words(s)
['hey', 'you', 'what', 'are', 'you', 'doing', 'here']