我需要评估unicode字符串上的levenshtein编辑距离,这意味着需要对包含相同内容的两个字符串进行规范化,以避免偏向编辑距离。
以下是我为测试生成随机unicode字符串的方法:
def random_unicode(length=10):
ru = lambda: unichr(random.randint(0, 0x10ffff))
return ''.join([ru() for _ in xrange(length)])
这是一个失败的简单测试用例:
import unicodedata
uni = random_unicode()
unicodedata.normalize(uni, 'NFD')
这是错误:
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-9: ordinal not in range(128)
我检查确保uni
确实是一个unicode对象:
u'\U00020d93\U000fb2e6\U0005709a\U000bc31e\U00080262\U00034f00\U00059941\U0002dd09\U00074f6d\U0009ef7a'
有人可以启发我吗?
答案 0 :(得分:5)
您已切换normalize
的参数。来自the relevant documentation:
unicodedata.normalize(form, unistr)
返回Unicode字符串* unistr *的普通表单表单。 form 的有效值为'NFC','NFKC','NFD'和'NFKD'。
第一个参数是表单,第二个是要规范化的字符串。这很好用:
unicodedata.normalize('NFD', uni)