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给出Unicode非空格标记列表-https://www.fileformat.info/info/unicode/category/Mn/list.htm

contextual__

注意。 请注意，我们在这里同时具有Option Explicit Sub Test() Dim str As String, Result As String Dim Start_Point As Long, No_Characters As Long str = "HL PNX-70[15200]" Start_Point = InStr(str, "[") + 1 No_Characters = Len(str) - Start_Point Result = Mid(str, Start_Point, No_Characters) Debug.Print Result End Sub和UNICODE_NSM = ['\u0300', '\u0301', '\u0302', '\u0303', '\u0304', '\u0305', '\u0306', '\u0307', '\u0308', '\u0309', '\u030A', '\u030B', '\u030C', '\u030D', '\u030E', '\u030F', '\u0310', '\u0311', '\u0312', '\u0313', '\u0314', '\u0315', '\u0316', '\u0317', '\u0318', '\u0319', '\u031A', '\u031B', '\u031C', '\u031D', '\u031E', '\u031F', '\u0320', '\u0321', '\u0322', '\u0323', '\u0324', '\u0325', '\u0326', '\u0327', '\u0328', '\u0329', '\u032A', '\u032B', '\u032C', '\u032D', '\u032E', '\u032F', '\u0330', '\u0331', '\u0332', '\u0333', '\u0334', '\u0335', '\u0336', '\u0337', '\u0338', '\u0339', '\u033A', '\u033B', '\u033C', '\u033D', '\u033E', '\u033F', '\u0340', '\u0341', '\u0342', '\u0343', 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'\U000E013C', '\U000E013D', '\U000E013E', '\U000E013F', '\U000E0140', '\U000E0141', '\U000E0142', '\U000E0143', '\U000E0144', '\U000E0145', '\U000E0146', '\U000E0147', '\U000E0148', '\U000E0149', '\U000E014A', '\U000E014B', '\U000E014C', '\U000E014D', '\U000E014E', '\U000E014F', '\U000E0150', '\U000E0151', '\U000E0152', '\U000E0153', '\U000E0154', '\U000E0155', '\U000E0156', '\U000E0157', '\U000E0158', '\U000E0159', '\U000E015A', '\U000E015B', '\U000E015C', '\U000E015D', '\U000E015E', '\U000E015F', '\U000E0160', '\U000E0161', '\U000E0162', '\U000E0163', '\U000E0164', '\U000E0165', '\U000E0166', '\U000E0167', '\U000E0168', '\U000E0169', '\U000E016A', '\U000E016B', '\U000E016C', '\U000E016D', '\U000E016E', '\U000E016F', '\U000E0170', '\U000E0171', '\U000E0172', '\U000E0173', '\U000E0174', '\U000E0175', '\U000E0176', '\U000E0177', '\U000E0178', '\U000E0179', '\U000E017A', '\U000E017B', '\U000E017C', '\U000E017D', '\U000E017E', '\U000E017F', '\U000E0180', '\U000E0181', '\U000E0182', '\U000E0183', '\U000E0184', '\U000E0185', '\uE0186', '\U000E0187', '\U000E0188', '\U000E0189', '\U000E018A', '\U000E018B', '\U000E018C', '\U000E018D', '\U000E018E', '\U000E018F', '\U000E0190', '\U000E0191', '\U000E0192', '\U000E0193', '\U000E0194', '\U000E0195', '\U000E0196', '\U000E0197', '\U000E0198', '\U000E0199', '\U000E019A', '\U000E019B', '\U000E019C', '\U000E019D', '\U000E019E', '\U000E019F', '\U000E01A0', '\U000E01A1', '\U000E01A2', '\U000E01A3', '\U000E01A4', '\U000E01A5', '\U000E01A6', '\U000E01A7', '\U000E01A8', '\U000E01A9', '\U000E01AA', '\U000E01AB', '\U000E01AC', '\U000E01AD', '\U000E01AE', '\U000E01AF', '\U000E01B0', '\U000E01B1', '\U000E01B2', '\U000E01B3', '\U000E01B4', '\U000E01B5', '\U000E01B6', '\U000E01B7', '\U000E01B8', '\U000E01B9', '\U000E01BA', '\U000E01BB', '\U000E01BC', '\U000E01BD', '\U000E01BE', '\U000E01BF', '\U000E01C0', '\U000E01C1', '\U000E01C2', '\U000E01C3', '\U000E01C4', '\U000E01C5', '\U000E01C6', '\U000E01C7', '\U000E01C8', '\U000E01C9', '\U000E01CA', '\U000E01CB', '\U000E01CC', '\U000E01CD', '\U000E01CE', '\U000E01CF', '\U000E01D0', '\U000E01D1', '\U000E01D2', '\U000E01D3', '\U000E01D4', '\U000E01D5', '\U000E01D6', '\U000E01D7', '\U000E01D8', '\U000E01D9', '\U000E01DA', '\U000E01DB', '\U000E01DC', '\U000E01DD', '\U000E01DE', '\U000E01DF', '\U000E01E0', '\U000E01E1', '\U000E01E2', '\U000E01E3', '\U000E01E4', '\U000E01E5', '\U000E01E6', '\U000E01E7', '\U000E01E8', '\U000E01E9', '\U000E01EA', '\U000E01EB', '\U000E01EC', '\U000E01ED', '\U000E01EE', '\U000E01EF'];表示形式。

我要计算Unicode输入文本，例如印地语字符串“अबयहांसेहहहहएँएँहम”，或者仅算一个记号单词（例如“ tokenा”），不包括非空格字符。

我的实现看起来像

\U000XXXXX

由于下面的答案提供了帮助，我将所有内容整理到了这个github中。还有一个标记代码点列表可以在JavaScript / Node.js中使用-https://github.com/loretoparisi/unicode_marks

Answer 1

我想到的最快方法。 len比sum快一点。我在设置中建立了一组所有组合标记类型。

test.py：

import sys
from unicodedata import category

MARK_SET = set(chr(c) for c in range(sys.maxunicode + 1) if category(chr(c))[0] == 'M')

s = "अब यहां से कहा जाएँ हम"

def count_len(s):
    return len([c for c in s if c not in MARK_SET])

def count_sum(s):
    return sum([c not in MARK_SET for c in s])

if __name__ == '__main__':
    print(len(s))
    print(count_len(s))
    print(count_sum(s))

输出：

22
16
16

时间：

C:\>py -m timeit -s "from test import count_sum,s" "count_sum(s)"
50000 loops, best of 5: 4.62 usec per loop

C:\>py -m timeit -s "from test import count_len,s" "count_len(s)"
50000 loops, best of 5: 3.97 usec per loop

值得注意的是，这里有一个字形第三方库。 grapheme.length(s) == 16，但速度慢了很多（118us）。完整的字素检测算法比跳过修饰符类别更复杂。考虑结合表情符号来表达家庭和肤色。

另请参阅Unicode Text Segmentation。

Answer 2

这可能是更好的选择：

def countNonSpacingCharString(str):
    return len([char for char in str if not(char in UNICODE_NSM)])

Answer 3

我必须注意，在Python中使用str作为变量名不是一个好主意，因为它是内置函数的名称。无论如何，我将通过以下方式实现您的功能：

def countNonSpacingCharString(s):
    return len(filter(lambda x:not x in UNICODE_NSM,s))

在Python 2中

def countNonSpacingCharString(s):
    return sum(1 for _ in filter(lambda x:not x in UNICODE_NSM,s))

在Python 3中

使用dis.dis检查我的函数显示，它产生的字节码比使用count的版本少，因此建议它可能更快，尽管这需要进一步研究。

编辑：我使用this topic的Mohammad Banisaeid答案在Python 2中测试了我的代码，但没有测试Python 3-添加的Python 3版本。

编辑2：如果仅为此使用UNICODE_NSM，则可以尝试使用set而不是list，这应该提高in运算符，尽管再次需要进一步的调查。有关list与set性能的讨论，请参见this thread。

Answer 4

如何使用字典查找值，如果不存在，则增加计数？它应该比前一种方法更快，因为检查字符存在的时间复杂度降低为O（1）。

实现应如下所示：

创建一个字典并填充它：

lookup_dict = {} for alpha in UNICODE_NSM: lookup_dict[alpha] = 1
在遍历字符串时查找它：

def countNonSpacingCharString(str): count = 0; for char in str: start_time = time.time() if not lookup_dict.get(char): count = count + 1 print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time)) return count

Answer 5

也许最简单的方法是使用unicodedata模块。部分原因是因为它将进行更严格的测试。确实，我发现您的列表似乎包含Mn以外的类别。也就是说，它也包括来自Mc（标记，间距合并）的Unicode点，但是您说过，您只想从Mn（标记，非间距）中排除Unicode点。

例如

import unicodedata 

def countNonSpacingCharString(string):
    category = unicodedata.category
    return sum(category(char) != 'Mn' for char in string)

根据timeit，这似乎快了60倍。

如果您的Python版本以及TypeError的版本不是最新的，则您可能会得到unicodedata，因此不知道Unicode的最新添加。您可以通过安装unicodedata2并改用它来解决此问题。

Answer 6

从您的评论看来，您确实是在计算“用户感知的字符”之后。这是一个复杂的过程，具有许多极端情况。如果可以的话，您应该在您的环境中安装regex（那将是micropython吗？）。然后，您可以这样做：

>>> parts = regex.findall(r'\X', 'अब यहां से कहा जाएँ हम')
>>> parts
['अ', 'ब', ' ', 'य', 'हां', ' ', 'से', ' ', 'क', 'हा', ' ', 'जा', 'एँ', ' ', 'ह', 'म']
>>> len(parts)
16

将您的字符串拆分为“用户可感知的字符”，然后您可以使用此字符串列表来获取所需的内容。

如果失败，您当前的仅忽略Mark代码点的解决方案是80/20解决方案（使您以最少的精力获得最大的收益）。但是，您将不得不修改Unicode标记列表。我的测试表明，您的列表在Unicode（德瓦纳加里语，孟加拉语，古尔穆克语，古吉拉特语，奥里亚语，泰米尔语，泰卢固语，泰卢固语，卡纳达语，马拉雅拉姆语和僧伽罗语）的所有印欧语和德拉维语脚本中都缺少113个代码点。

我通过下载和解析以下命令提取了这些字符：https://www.unicode.org/Public/11.0.0/ucd/UnicodeData.txt：

indian_script_range = range(0x0900, 0x0E00) # doesn't include all indic scripts (eg. Thai)
basic_multilingual_plane = range(0x0000, 0x10000)  
# use the latter if you want to be more thorough and include all indic scripts and non-indic scripts
codepoint_range = indian_script_range

codepoints = []

with open('UnicodeData.txt') as f:
    for line in f:
        hex_string, name, category, *rest = line.strip().split(';')
        codepoint_number = int(hex_string, base=16)
        if (
            category in ('Mn', 'Mc', 'Me')
            and (
                codepoint_number in codepoint_range
                or name.startswith('VARIATION SELECTOR') # you seemed to want to include these
            )
        ):
            codepoints.append(chr(codepoint_number))

missing = set(codepoints) - set(UNICODE_NSM)

Answer 7

Mark Tolonens answer是最快的，因为它使用set进行比较。如果您要比较文本长度为n和m的空白字符，则使用两个列表的最坏运行时为O（nm）。对空白字符使用set会将其减少为O（n）。

使用unicodedata.category更好，因为它更短并且更不容易出现人为错误。

性能比较

您可以清楚地看到markset_count和category_count比generator_count和loop_count快得多。另外，后两者的速度变化更大。有趣的是，generator_count比loop_count慢。

markset_count比category_count快一点。我认为是这种情况，因为查找类别并进行字符串比较也需要一些时间。当您仅绘制两者并增加文本长度时，区别就更清楚了：

import timeit
import sys
import unicodedata
import numpy as np

UNICODE_NSM = ['\u0300', '\u0301', '\u0302', '\u0303', '\u0304', '\u0305', '\u0306', '\u0307', '\u0308', '\u0309', '\u030A', '\u030B', '\u030C', '\u030D', '\u030E', '\u030F', '\u0310', '\u0311', '\u0312', '\u0313', '\u0314', '\u0315', '\u0316', '\u0317', '\u0318', '\u0319', '\u031A', '\u031B', '\u031C', '\u031D', '\u031E', '\u031F', '\u0320', '\u0321', '\u0322', '\u0323', '\u0324', '\u0325', '\u0326', '\u0327', '\u0328', '\u0329', '\u032A', '\u032B', '\u032C', '\u032D', '\u032E', '\u032F', '\u0330', '\u0331', '\u0332', '\u0333', '\u0334', '\u0335', '\u0336', '\u0337', '\u0338', '\u0339', '\u033A', '\u033B', '\u033C', '\u033D', '\u033E', '\u033F', '\u0340', '\u0341', '\u0342', '\u0343', '\u0344', '\u0345', '\u0346', '\u0347', '\u0348', '\u0349', '\u034A', '\u034B', '\u034C', '\u034D', '\u034E', '\u034F', '\u0350', '\u0351', '\u0352', '\u0353', '\u0354', '\u0355', '\u0356', '\u0357', '\u0358', '\u0359', '\u035A', '\u035B', '\u035C', '\u035D', '\u035E', '\u035F', '\u0360', '\u0361', 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'\U000E0151', '\U000E0152', '\U000E0153', '\U000E0154', '\U000E0155', '\U000E0156', '\U000E0157', '\U000E0158', '\U000E0159', '\U000E015A', '\U000E015B', '\U000E015C', '\U000E015D', '\U000E015E', '\U000E015F', '\U000E0160', '\U000E0161', '\U000E0162', '\U000E0163', '\U000E0164', '\U000E0165', '\U000E0166', '\U000E0167', '\U000E0168', '\U000E0169', '\U000E016A', '\U000E016B', '\U000E016C', '\U000E016D', '\U000E016E', '\U000E016F', '\U000E0170', '\U000E0171', '\U000E0172', '\U000E0173', '\U000E0174', '\U000E0175', '\U000E0176', '\U000E0177', '\U000E0178', '\U000E0179', '\U000E017A', '\U000E017B', '\U000E017C', '\U000E017D', '\U000E017E', '\U000E017F', '\U000E0180', '\U000E0181', '\U000E0182', '\U000E0183', '\U000E0184', '\U000E0185', '\uE0186', '\U000E0187', '\U000E0188', '\U000E0189', '\U000E018A', '\U000E018B', '\U000E018C', '\U000E018D', '\U000E018E', '\U000E018F', '\U000E0190', '\U000E0191', '\U000E0192', '\U000E0193', '\U000E0194', '\U000E0195', '\U000E0196', '\U000E0197', '\U000E0198', '\U000E0199', '\U000E019A', '\U000E019B', '\U000E019C', '\U000E019D', '\U000E019E', '\U000E019F', '\U000E01A0', '\U000E01A1', '\U000E01A2', '\U000E01A3', '\U000E01A4', '\U000E01A5', '\U000E01A6', '\U000E01A7', '\U000E01A8', '\U000E01A9', '\U000E01AA', '\U000E01AB', '\U000E01AC', '\U000E01AD', '\U000E01AE', '\U000E01AF', '\U000E01B0', '\U000E01B1', '\U000E01B2', '\U000E01B3', '\U000E01B4', '\U000E01B5', '\U000E01B6', '\U000E01B7', '\U000E01B8', '\U000E01B9', '\U000E01BA', '\U000E01BB', '\U000E01BC', '\U000E01BD', '\U000E01BE', '\U000E01BF', '\U000E01C0', '\U000E01C1', '\U000E01C2', '\U000E01C3', '\U000E01C4', '\U000E01C5', '\U000E01C6', '\U000E01C7', '\U000E01C8', '\U000E01C9', '\U000E01CA', '\U000E01CB', '\U000E01CC', '\U000E01CD', '\U000E01CE', '\U000E01CF', '\U000E01D0', '\U000E01D1', '\U000E01D2', '\U000E01D3', '\U000E01D4', '\U000E01D5', '\U000E01D6', '\U000E01D7', '\U000E01D8', '\U000E01D9', '\U000E01DA', '\U000E01DB', '\U000E01DC', '\U000E01DD', '\U000E01DE', '\U000E01DF', '\U000E01E0', '\U000E01E1', '\U000E01E2', '\U000E01E3', '\U000E01E4', '\U000E01E5', '\U000E01E6', '\U000E01E7', '\U000E01E8', '\U000E01E9', '\U000E01EA', '\U000E01EB', '\U000E01EC', '\U000E01ED', '\U000E01EE', '\U000E01EF']
MARK_SET = set(chr(c) for c in range(sys.maxunicode + 1) if unicodedata.category(chr(c))[0] == 'M')
print('len(UNICODE_NSM) = {}'.format(len(UNICODE_NSM)))
print('len(MARK_SET) = {}'.format(len(MARK_SET)))

filepath = "UnicodeData.txt"
with open(filepath) as f:
    text = f.read()

text = text[:1000]


def main():
    ground_truth = loop_count(text)
    functions = [(loop_count, 'loop_count'),
                 (generator_count, 'generator_count'),
                 (category_count, 'category_count'),
                 (markset_count, 'markset_count'),
                 ]
    functions = functions[::-1]
    duration_list = {}
    for func, name in functions:
        is_correct = func(text) == ground_truth
        durations = timeit.repeat(lambda: func(text), repeat=500, number=3)
        if is_correct:
            correctness = 'correct'
        else:
            correctness = 'NOT correct'
        duration_list[name] = durations
        print('{func:<20}: {correctness}, '
              'min: {min:0.3f}s, mean: {mean:0.3f}s, max: {max:0.3f}s'
              .format(func=name,
                      correctness=correctness,
                      min=min(durations),
                      mean=np.mean(durations),
                      max=max(durations),
                      ))
        create_boxplot(duration_list)


def create_boxplot(duration_list):
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    import operator
    plt.figure(num=None, figsize=(8, 4), dpi=300,
               facecolor='w', edgecolor='k')
    sns.set(style="whitegrid")
    sorted_keys, sorted_vals = zip(*sorted(duration_list.items(), key=operator.itemgetter(1)))
    flierprops = dict(markerfacecolor='0.75', markersize=1,
                      linestyle='none')
    ax = sns.boxplot(data=sorted_vals, width=.3, orient='h',
                     flierprops=flierprops,)
    ax.set(xlabel="Time in s", ylabel="")
    plt.yticks(plt.yticks()[0], sorted_keys)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig("output.png")


def generator_count(text):
    return sum(1 for char in text if char not in UNICODE_NSM)


def loop_count(text):
    # 1769137
    count = 0
    for char in text:
        if char not in UNICODE_NSM:
            count += 1
    return count


def markset_count(text):
    return sum(char not in MARK_SET for char in text)


def category_count(text):
    return sum(unicodedata.category(char) != 'Mn' for char in text)

if __name__ == '__main__':
    main()

在Python中计算Unicode文本中非空格字符的最快方法

7 个答案:

性能比较