> s = 'pyt"htmlcode">

> remap = {
...   ord('\t') : ' ',
...   ord('\f') : ' ',
...   ord('\r') : None    # Deleted
... }
> a = s.translate(remap)
> a
'pyt"htmlcode">

> import unicodedata
> import sys
> cmb_chrs = dict.fromkeys(c for c in range(sys.maxunicode) if unicodedata.combining(chr(c)))
...
> b = unicodedata.normalize('NFD', a)
> b
'pyt"htmlcode">

> digitmap = { c: ord('0') + unicodedata.digit(chr(c))
...        for c in range(sys.maxunicode)
...        if unicodedata.category(chr(c)) == 'Nd' }
...
> len(digitmap)
460
> # Arabic digits
> x = '\u0661\u0662\u0663'
> x.translate(digitmap)
'123'
>


另一种用来清理文本的技术涉及I/O解码和编码函数。大致思路是首先对文本做初步的清理，然后通过结合encode()和decode()操作来修改或清理文本。示例如下：


> a
'pyt"color: #ff0000">讨论

文本过滤和清理的一个主要问题就是运行时的性能。一般来说操作越简单，运行得就越快。对于简单的替换操作，用str.replace()通常是最快的方式——即使必须多次调用它也是如此。比方说如果要清理掉空格符，可以编写如下的代码：


def clean_spaces(s):
  s = s.replace('\r', '')
  s = s.replace('\t', ' ')
  s = s.replace('\f', ' ')
return s


如果试着调用它，就会发现这比使用translate()或者正则表达式的方法要快得多。
另一方面，如果需要做任何高级的操作，比如字符到字符的重映射或删除，那么translate()方法还是非常快的。
从整体来看，我们应该在具体的应用中去进一步揣摩性能方面的问题。不幸的是，想在技术上给出一条“放之四海而皆准”的建议是不可能的，所以应该尝试多种不同的方法，然后做性能统计分析。
尽管本节的内容主要关注的是文本，但类似的技术也同样适用于字节对象（byte），这包括简单的替换、翻译和正则表达式。
总结
以上所述是小编给大家介绍的解决python 文本过滤和清理问题,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！

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