Python 编码转换与中文处理

Python029

Python 编码转换与中文处理,第1张

python 中的 unicode 是让人很困惑、比较难以理解的问题. 这篇文章 写的比较好, utf-8是 unicode的一种实现方式,unicode、gbk、gb2312是编码字符集.

Python 默认脚本文件都是 ANSCII 编码的,当文件 中有非 ANSCII 编码范围内的字符的时候就要使用" 编码指示 "来修正一个 module 的定义中,如果.py文件中包含中文字符(严格的说是含有非anscii字符),则需要在第一行或第二行指定编码声明: # -*- coding=utf-8 -*- 或者 #coding=utf-8

其他的编码如:gbk、gb2312也可以;否则会出现:

先说一下python中的字符串类型,在python中有两种字符串类型,分别是 str 和 unicode ,他们都是basestring的派生类;

在str的文档中有这样的一句话:

也就是说在读取一个文件的内容,或者从网络上读取到内容时,保持的对象为str类型;如果想把一个str转换成特定编码类型,需要把str转为Unicode,然后从unicode转为特定的编码类型如:utf-8、gb2312等。

unicode 转为 gb2312,utf-8等,使用 encode(encoding)

utf-8,GBK转换为 unicode 使用 unicode(s,encoding) 或者 s.decode(encoding)

普通的 str 转为 unicode,

如果直接执行s.encode('gb2312')会发生什么?

这里会发生一个异常:Python 会自动的先将 s 解码为 unicode ,然后再编码成 gb2312。因为解码是python自动进行的,我们没有指明解码方式,python 就会使用 sys.defaultencoding 指明的方式来解码。很多情况下 sys.defaultencoding 是 ANSCII,如果 s 不是这个类型就会出错。

拿上面的情况来说,我的 sys.defaultencoding 是 anscii,而 s 的编码方式和文件的编码方式一致,是 utf8 的,所以出错了:

对于这种情况,我们有两种方法来改正错误:

s = '中文'

s.decode('utf-8').encode('gb2312') ```

import sys

reload(sys) # Python2.5 初始化后会删除 sys.setdefaultencoding 这个方法,我们需要重新载入

sys.setdefaultencoding('utf-8')

str = '中文'

str.encode('gb2312')

print open("Test.txt").read()

import codecs

print open("Test.txt").read().decode("utf-8")

Traceback (most recent call last):

File "ChineseTest.py", line 3, in <module>

print open("Test.txt").read().decode("utf-8")

UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character u'\ufeff' in position 0: illegal multibyte sequence

import codecs

data = open("Test.txt").read()

if data[:3] == codecs.BOM_UTF8:

data = data[3:]

print data.decode("utf-8")

s = "中文"

print unicode(s, "utf-8")

Traceback (most recent call last):

File "ChineseTest.py", line 3, in <module>

s = unicode(s, "utf-8")

UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode bytes in position 0-1: invalid data

s = "中文"

print unicode(s, "gbk")

s = "中文"

print unicode(s, "cp936")

笔者由于最近做一个监控应用评论内容的项目,为满足需求,需要对抓取下来的应用评论做中文语义识别,结果搜出来的大部分都是仅限英文语义识别的库,搜好久才找到这个国人开发的中文文本处理库(包含语义识别功能),特此介绍给大家。

跟其他python类库一样,使用pip安装就行了

用的时候,有时候可能会觉得有些语句分析出来的结果会不太准确,这时候你就需要更新语料库,再进行训练,这样下次分析出来的结果就更加准确了。下面介绍一下如何进行训练

首先准备两份语料文本,neg.txt(负面语料文本) pos.txt(积极语料文本)

再次把生成好的sentiment.marshal放入类库的/sentiment 就可以了

试用效果如下,分析各渠道应用市场评论内容的情感:

目前笔者也仅仅试用了情感分析的功能而已,其他功能欢迎读者自行试用,总之就是相当强大