#19 re&jieba模塊

来源:https://www.cnblogs.com/minutesheep/archive/2019/02/09/10357209.html
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本片博文主要記錄Python中正則表達式re模塊和中文分詞模塊jieba ...


前言

在Python中，需要對字元串進行大量的操作，有時需要從一個字元串中提取到特定的信息，用切片肯定是不行的，所有這一節記錄兩個強大的文本處理模塊，一個是正則表達式re模塊，另一個是中文處理模塊jieba，Here wo go！

一、re模塊

re模塊的出現使得Python完全支持正則表達式，在學re模塊之前，先來認識一下正則表達式

正則表達式使用單個字元串來描述、匹配出特定句法的字元串，在文本編輯中，正則表達式常用來檢索、替換那些特定匹配模式的文本。正則表達式使用起來十分繁瑣，但是它帶來的功能確實無比強大的，掌握正則表達式之後，工作效率將會大幅度提高！

1. 正則表達式基本語法

定位符

正則表達式                                    描述                                      示例
   ^                                      行起始標記                       ^import 匹配以import開頭的行
   $                                       行尾標記                        import$ 匹配以import結尾的行

限定符

正則表達式                                    描述                                      示例
   .                                     匹配任意一個字元                impor.可以匹配到import、imporq、impor1等
   +                                   匹配之前項1次或者多次              import+可以匹配到import、importt、importtt等，但是不能匹配到impor
   *                                   匹配之前項0次或者多次              import*可以匹配到impor、import、importt、importtt等
   ?                                   匹配之前項0次或者1次              impor?t可以匹配到impot、import，但是不能匹配到imporrt
   []                                匹配包含在[字元]的任意字元           impor[tk]可以匹配到import、impork、importk、imporkt 
  [^]                               匹配不包含在[^字元]的任意字元          impor[^tk]匹配不到import、impork、importk、imporkt
 [ - ]                           匹配[字元-字元]中指定範圍的任意一個字元     1234[5-7]可以匹配到12345、12346、12357
  {n}                                   匹配之前項n次                    [0-9]{5}表示匹配任意一個五位數
  {n,}                                匹配之前項至少n次                   [0-9]{5,}表示匹配任意一個五位以上的數（包含五位數）
 {n,m}                                匹配之前項n到m次                   [0-9]{5,7}表示匹配任意一個五位到七位的數（包含五位數和七位數）

標記符

正則表達式                                     描述                                        示例
   ()                          標記一個子表達式的開始和結束位置，供以後使用     ([0-9])表示匹配一個數字，之後可以使用它，比如替換掉它

轉義符 

正則表達式                                    描述
   \n                                   匹配一個換行符
   \f                                   匹配一個換頁符
   \r                                   匹配一個回車符
   \s                                  匹配任何空白字元
   \S                                 匹配任何非空白字元
   \t                                   匹配一個製表符
   \v                                 匹配一個垂直製表符
   \cx                         匹配一個Control-x，x在a-z和A-Z之間
   \w                                 匹配數字字母下劃線
   \W                                不匹配數字字母下劃線
   \d                                     匹配數字
   \D                                    不匹配數字
   \b                         匹配一個單詞邊界，也就是指單詞的結尾
   \B                                   匹配非單詞邊界

說明：想要匹配出上述特殊字元，需要對其進行轉義，例如想要匹配*號，則需要這樣寫\*

貪婪匹配和非貪婪匹配

貪婪匹配是全匹配，一直匹配到最後一個為止；非貪婪匹配則是匹配到一個就停止

正則表達式                                  描述
   .*                                    貪婪匹配
   .*?                                  非貪婪匹配

# <a>Hello,world!</a>
#貪婪匹配：<.*>匹配到<a>Hello,world!</a>
#非貪婪匹配：<.*?>匹配到<a>

2. re模塊

re.match(pattern, string, flags=0) 「從字元串開頭匹配一次，匹配成功返回結果，匹配失敗返回None；pattern表示匹配模式、string表示原字元串、flags表示標誌位，用來控制匹配模式」

In [7]: import re                   # 導入re模塊

In [8]: test = 'qwer1234asdf5678'   #初始化一個字元串，用來示例

In [9]: re.match('\w', test)        # 從開頭匹配一個字母或數字或下劃線
Out[9]: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='q'>

In [10]: re.match('\w+', test)      # 從開頭匹配數字或字母或下劃線多個
Out[10]: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 16), match='qwer1234asdf5678'>

In [11]: re.match('\w.', test)      # 從開頭匹配一個字母或數字或下劃線 和 一個任意字元
Out[11]: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='qw'>

In [12]: re.match('\w*', test)      # 從開頭匹配一個字母或數字或下劃線 和 其他所有字元
Out[12]: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 16), match='qwer1234asdf5678'>

In [14]: re.match('\w{5}', test)    # 從開頭匹配5個字母或數字或下劃線
Out[14]: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='qwer1'>
In [15]: re.match('\d',test)        # 從開頭匹配一個數字

# 匹配失敗，返回None（也就是啥也不返回）

re.search(pattern, string, flags=0) 「從整個字元串中匹配一次，匹配成功返回結果，匹配失敗返回None；pattern表示匹配模式、string表示原字元串、flags表示標誌位，用來控制匹配模式」

In [17]: test
Out[17]: 'qwer1234asdf5678'

In [18]: re.search('\w',test)       # 匹配一個字母或數字或下劃線
Out[18]: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='q'>

In [19]: re.search('\d',test)       # 匹配一個數字，即使數字不在開頭也可以匹配到
Out[19]: <_sre.SRE_Match object; span=(4, 5), match='1'>

re.findall(pattern, string, flags=0) 「從整個字元串中匹配多次，匹配成功返回所有結果的列表，匹配失敗則返回空列表；pattern表示匹配模式、string表示原字元串、flags表示標誌位，用來控制匹配模式」

In [25]: test
Out[25]: 'qwer1234asdf5678'

In [26]: re.findall('\d',test)     # 將所有數字匹配出來，返回列表
Out[26]: ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8']

re.finditer(pattern, string, flags=0) 「與findall類似，只是返回迭代器」

In [27]: test
Out[27]: 'qwer1234asdf5678'

In [28]: re.finditer('\d',test)    # 可以看到返回的是迭代器
Out[28]: <callable_iterator at 0x1037e4c88>

In [29]: for _ in re.finditer('\d',test):
    ...:     print(_)
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 5), match='1'>
<_sre.SRE_Match object; span=(5, 6), match='2'>
<_sre.SRE_Match object; span=(6, 7), match='3'>
<_sre.SRE_Match object; span=(7, 8), match='4'>
<_sre.SRE_Match object; span=(12, 13), match='5'>
<_sre.SRE_Match object; span=(13, 14), match='6'>
<_sre.SRE_Match object; span=(14, 15), match='7'>
<_sre.SRE_Match object; span=(15, 16), match='8'>

標誌位flags

標誌位                                             描述
 re.I                                          無視大小寫
 re.L                                        本地化識別匹配
 re.S                             使.匹配所有字元，預設情況下.不匹配換行符
 re.M                                     多行匹配，將影響^和$
 re.U                           根據Unicode字元集解析，將影響\w,\W,\b,\B
 re.X                        通過給予更靈活的格式以便將正則表達式寫得更易於理解
In [30]: test = 'ABCD123qwer567'

In [31]: re.findall('[a-z]', test)         # 匹配小寫字母
Out[31]: ['q', 'w', 'e', 'r']

In [33]: re.findall('[a-z]', test, re.I)   # 匹配字母，不區分大小寫
Out[33]: ['A', 'B', 'C', 'D', 'q', 'w', 'e', 'r']
In [34]: re.findall(pattern, string, re.I|re.M|re.S)

# 多個標誌位的寫法

re.compile(pattern, flags=0) 「生成一個pattern對象，用於re.match、re.search、re.findall」

In [36]: test
Out[36]: 'ABCD123qwer567'

In [37]: pattern = re.compile('\d')      # 生成一個pattern對象

In [38]: re.findall(pattern, test)   
Out[38]: ['1', '2', '3', '5', '6', '7']

In [39]: re.match(pattern, test)

In [40]: re.search(pattern, test)
Out[40]: <_sre.SRE_Match object; span=(4, 5), match='1'>

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) 「替換匹配的字元串，pattern表示匹配模式、repl表示替換成的字元串，string表示原字元串（被替換字元串）、flags表示標誌位，用來控制匹配模式」

In [51]: test = 'ADFSA12fsf3456sfs234'

In [52]: pattern = '\D'              # 匹配非數字

In [53]: re.sub(pattern, '',test)    # 將非數字替換為空
Out[53]: '123456234'                 # 結果只留下數字

貪婪匹配與非貪婪匹配

In [56]: test = '<h1>I am <MinuteSheep></h1>'

In [57]: greedy_pattern = re.compile('>(.*)<')       # 貪婪匹配模式

In [58]: no_greedy_pattern = re.compile('>(.*?)<')   # 非貪婪匹配模式

In [59]: re.findall(greedy_pattern, test)            # 貪婪匹配結果，尋找最後一個<
Out[59]: ['I am <MinuteSheep>']

In [60]: re.findall(no_greedy_pattern, test)         # 非貪婪匹配結果，尋找第一個<
Out[60]: ['I am ', '']

通常情況下先使用re.compile(非貪婪匹配)生成一個匹配模式，再使用re.findall()返回結果列表進行下一步操作

二、jieba模塊

上面的re模塊是否讓你熱血沸騰，正則表達式熟練使用後會給你的工作效率帶來飛一般的提高，但如果讓其來對一段中文進行分析詞語來說，還是欠缺了許多，對於中文分詞來說，第三方模塊jieba會給你帶來意想不到的結果

1. jieba安裝

使用pip安裝

pip install jieba

2. jieba分詞模式

jieba擁有三種分詞模式：精確模式、全模式、搜索引擎模式

2.1 精確模式（預設模式）jieba.cut(sentence, cut_all=False, HMM=True) 或者 jieba.lcut(sentence, cut_all=False, HMM=True) 「cut返回生成器，lcut返回列表；sentence表示要分割的句子、cut_all表示是否為全模式、HMM表示是否使用HMM」

In [1]: import jieba              # 導入jieba模塊

In [3]: test = '正則表達式熟練使用後會給你的工作效率帶來飛一般的提高'

In [4]: jieba.cut(test)           # 精確模式，返回生成器
Out[4]: <generator object Tokenizer.cut at 0x1059c6990>

In [6]: ':'.join(jieba.cut(test))  
Out[6]: '正則表達式:熟練:使用:後會:給:你:的:工作效率:帶來:飛:一般:的:提高'

In [7]: jieba.lcut(test)          # 返回列表
Out[7]: ['正則表達式', '熟練', '使用', '後會', '給', '你', '的', '工作效率', '帶來', '飛', '一般', '的', '提高']

2.2 全模式 jieba.cut(sentence, cut_all=True, HMM=True) 或者 jieba.lcut(sentence, cut_all=True, HMM=True)

In [8]: test
Out[8]: '正則表達式熟練使用後會給你的工作效率帶來飛一般的提高'

In [9]: jieba.cut(test, cut_all=True)   # 使用全模式
Out[9]: <generator object Tokenizer.cut at 0x1059c02b0>

In [10]: ':'.join(jieba.cut(test, cut_all=True))
Out[10]: '正則:正則表達式:表達:表達式:達式:熟練:使用:後會:給:你:的:工作:工作效率:效率:帶來:飛:一般:般的:提高'

2.3 搜索引擎模式 jieba.cut_for_search(sentence, HMM=True) 或者 jieba.cut_for_search(sentence, HMM=True)   「搜索引擎模式粒度較細」

In [12]: test
Out[12]: '正則表達式熟練使用後會給你的工作效率帶來飛一般的提高'

In [13]: jieba.cut_for_search(test)    # 使用搜索引擎模式
Out[13]: <generator object Tokenizer.cut_for_search at 0x10b2acaf0>

In [14]: ':'.join(jieba.cut_for_search(test))
Out[14]: '正則:表達:達式:表達式:正則表達式:熟練:使用:後會:給:你:的:工作:效率:工作效率:帶來:飛:一般:的:提高'

通過上述三種模式可以明顯看到分詞的不同，根據世紀使用需求來確定使用那種模式吧

3. jieba添加詞典

jieba模塊中預設使用的詞典為jieba.dt，預設的詞典有時沒有我們要用的詞語，只有自己添加或調整詞典才能解決

3.1 使用jieba函數增加新詞 jieba.add_word(word, freq=None, tag=None) 「word表示新詞、freq表示詞頻、tag表示詞性」

In [24]: test
Out[24]: '正則表達式熟練使用後會給你的工作效率帶來飛一般的提高'

In [25]: ':'.join(jieba.cut(test, HMM=False))
Out[25]: '正則表達式:熟練:使用:後:會:給:你:的:工作效率:帶來:飛:一般:的:提高'

In [26]: jieba.add_word('後會')   # 增加新詞：後會

In [27]: ':'.join(jieba.cut(test, HMM=False))
Out[27]: '正則表達式:熟練:使用:後會:給:你:的:工作效率:帶來:飛:一般:的:提高'

# 註意：自己添加新詞或者改變詞頻後，使用HMM可能使新詞無用

3.2 刪除詞語 jieba.del_word(word) 「刪除詞語」

In [29]: jieba.del_word('後會')   # 刪除詞語：後會

3.3 改變詞頻 jieba.suggest_freq(segment, tune=False) 「segment表示要修改的詞，用元組表示，tune表示是否能被分出來」

In [31]: test
Out[31]: '正則表達式熟練使用後會給你的工作效率帶來飛一般的提高'

In [32]: ':'.join(jieba.cut(test))
Out[32]: '正則表達式:熟練:使用:後:會:給:你:的:工作效率:帶來:飛:一般:的:提高'

In [35]: jieba.suggest_freq(('正則','表達式'),True)  # 允許（正則、表達式）被分割出來，返回0則證明成功
Out[35]: 0

In [36]: ':'.join(jieba.cut(test))
Out[36]: '正則:表達式:熟練:使用:後:會:給:你:的:工作效率:帶來:飛:一般:的:提高'

3.4 使用文件添加詞典 jieba.load_userct(file_name) 「file_name表示要載入的字典文件名」

有時需要添加大量的新辭彙，總不能一條一條的敲代碼，jieba有一個載入新字典的方法：jieba.load_userct(file_name) 

對要載入的字典是有格式要求的，一個詞占一行，一行有三個部分（詞語、詞頻、詞性），用空格隔開，順序不可顛倒，其中，詞頻和詞性可以省略

4. 詞頻分析

4.1 詞頻分析 jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) 「sentence表示要分析的句子、topK表示返回多少個高頻詞語（預設為20個）、withWeight表示返回詞語時是否帶權重、allowPOS表示僅分析指定詞性的詞」

import jieba.analyse   # 需要單獨導入jieba.analyse
test = '''
《紅樓夢》，中國古典長篇章回小說，是中國四大小說名著之一。《紅樓夢》書內提及的別
名，還有《情僧錄》、《風月寶鑒》[1]、《金陵十二釵》、《金玉緣》；故事是從女媧補>天時所剩下的一塊石頭講起，因此又名《石頭記》。乾隆四十九年甲辰（1784年）夢覺主人
序本題為《紅樓夢》（甲辰夢序抄本）。1791年在第一次活字印刷（程甲本）後，《紅樓夢》便取代《石頭記》成為通行的書名。

原本前80回尚存。全本回數問題有兩說：據脂硯齋批語，應少於114回；而據高鶚、程偉元>的版本，為百二十回。後來高鶚、程偉元取得後40回稿，並整理印行，即為目前較通行的120回全本。

程偉元稱，自己經過多年收集，重金購得《紅樓夢》後四十回殘稿，並對不連貫的地方進行補綴。於1791年和1792年印行一百二十回《紅樓夢》。一百多年間，《紅樓夢》以此流傳，受到讀者歡迎。

從1969年代開始，胡適“大膽假設、小心求證”，認為後四十回非曹雪芹著，並提出高鶚續書後四十回，且後四十回不如前八十回，程乙本並非紅樓夢最佳讀本。胡適在甲戌本跋中舉例，天香樓事合家皆知，“無不納罕，都有些疑心”，程乙本竟作“無不納悶，都有些傷心”，只
有些傷心而已嗎？完全扭曲上下文意。

人民文學出版社認為後四十回是無名氏續，高鶚、程偉元整理。另外周汝昌則認為《紅樓夢》原著共108回，現存78回，後30回迷失。

《紅樓夢》被評為中國古典章回小說的巔峰之作，思想價值和藝術價值極高。在20世紀，《紅樓夢》是中國最受重視的一部文學作品之一。因為其不完整，加上作者曹氏已亡故，所述內容又鉅細靡遺，結局設定更是超乎尋常，留下許多謎團引人探究，也構成了一門學問——紅
學。自胡適作《紅樓夢考證》以來，一般認為曹雪芹以其家族的命運投射在《紅樓夢》一書。
'''

print(jieba.analyse.extract_tags(test, withWeight=True))

# 運行結果：

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/n_/mj10v8d10h32_dzzwb8y3hs80000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.800 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
[('紅樓夢', 0.5276318504898648), ('四十回', 0.297466902509009), ('高鶚', 0.2214637790900901), ('程偉元', 0.21540121626846845), ('胡適', 0.13942106369594595), ('甲辰', 0.1090893529972973), ('程乙本', 0.10770060813423422), ('1791', 0.10770060813423422), ('章回小說', 0.09970688565675676), ('全本', 0.0987048529081081), ('石頭記', 0.09738410088828829), ('曹雪芹', 0.09400848422702703), ('印行', 0.0883453431509009), ('認為', 0.06910881164756758), ('傷心', 0.0672914105409009), ('通行', 0.06724799354603603), ('無不', 0.06671542428864866), ('古典', 0.06622546765531531), ('有些', 0.06305848415594595), ('周汝昌', 0.0626156650990991)]
python test.py 1.81s user 0.17s system 99% cpu 1.993 total

5.並行分詞

5.1 打開並行分詞 jieba.enable_parallel(num) 「num代表並行進程數」

5.2 關閉並行分詞 jieba.disable_parallel()

In [1]: import jieba

In [2]: jieba.enable_parallel(4)    # 開啟4個進程
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/n_/mj10v8d10h32_dzzwb8y3hs80000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.793 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.

In [4]: jieba.cut('我愛北京天安門')
Out[4]: <generator object _pcut at 0x108dfc1a8>

In [5]: jieba.disable_parallel()    # 關閉並行分詞

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