Python实现单词拼写检查
这几天在翻旧代码时发现以前写的注释部分有很多单词拼写错误,这些单词错得不算离谱,应该可以用工具自动纠错绝大部分。用 Python 写个拼写检查脚本很容易,如果能很好利用 aspell/ispell 这些现成的小工具就更简单了。
要点
1、输入一个拼写错误的单词,调用 aspell -a 后得到一些候选正确单词,然后用距离编辑进一步嗮选出更精确的词。比如运行 aspell -a,输入 ‘hella' 后得到如下结果:
hell, Helli, hello, heal, Heall, he'll, hells, Heller, Ella, Hall, Hill, Hull, hall, heel, hill, hula, hull, Helga, Helsa, Bella, Della, Mella, Sella, fella, Halli, Hally, Hilly, Holli, Holly, hallo, hilly, holly, hullo, Hell's, hell's
2、什么是距离编辑(Edit-Distance,也叫 Levenshtein algorithm)呢?就是说给定一个单词,通过多次插入、删除、交换、替换单字符的操作后枚举出所有可能的正确拼写,比如输入 ‘hella',经过多次插入、删除、交换、替换单字符的操作后变成:
‘helkla', ‘hjlla', ‘hylla', ‘hellma', ‘khella', ‘iella', ‘helhla', ‘hellag', ‘hela', ‘vhella', ‘hhella', ‘hell', ‘heglla', ‘hvlla', ‘hellaa', ‘ghella', ‘hellar', ‘heslla', ‘lhella', ‘helpa', ‘hello', …
3、综合上面2个集合的结果,并且考虑到一些理论知识可以提高拼写检查的准确度,比如一般来说写错单词都是无意的或者误打,完全错的单词可能性很小,而且单词的第一个字母一般不会拼错。所以可以在上面集合里去掉第一个字母不符合的单词,比如:'Sella', ‘Mella', khella', ‘iella' 等,这里 VPSee 不删除单词,而把这些单词从队列里取出来放到队列最后(优先级降低),所以实在匹配不了以 h 开头的单词才去匹配那些以其他字母开头的单词。
4、程序中用到了外部工具 aspell,如何在 Python 里捕捉外部程序的输入和输出以便在 Python 程序里处理这些输入和输出呢?Python 2.4 以后引入了 subprocess 模块,可以用 subprocess.Popen 来处理。
5、Google 大牛 Peter Norvig 写了一篇 How to Write a Spelling Corrector 很值得一看,大牛就是大牛,21行 Python 就解决拼写问题,而且还不用外部工具,只需要事先读入一个词典文件。本文程序的 edits1 函数就是从牛人家那里 copy 的。
代码
#!/usr/bin/python # A simple spell checker import os, sys, subprocess, signal alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' def found(word, args, cwd = None, shell = True): child = subprocess.Popen(args, shell = shell, stdin = subprocess.PIPE, stdout = subprocess.PIPE, cwd = cwd, universal_newlines = True) child.stdout.readline() (stdout, stderr) = child.communicate(word) if ": " in stdout: # remove \n\n stdout = stdout.rstrip("\n") # remove left part until : left, candidates = stdout.split(": ", 1) candidates = candidates.split(", ") # making an error on the first letter of a word is less # probable, so we remove those candidates and append them # to the tail of queue, make them less priority for item in candidates: if item[0] != word[0]: candidates.remove(item) candidates.append(item) return candidates else: return None # copy from http://norvig.com/spell-correct.html def edits1(word): n = len(word) return set([word[0:i]+word[i+1:] for i in range(n)] + [word[0:i]+word[i+1]+word[i]+word[i+2:] for i in range(n-1)] + [word[0:i]+c+word[i+1:] for i in range(n) for c in alphabet] + [word[0:i]+c+word[i:] for i in range(n+1) for c in alphabet]) def correct(word): candidates1 = found(word, 'aspell -a') if not candidates1: print "no suggestion" return candidates2 = edits1(word) candidates = [] for word in candidates1: if word in candidates2: candidates.append(word) if not candidates: print "suggestion: %s" % candidates1[0] else: print "suggestion: %s" % max(candidates) def signal_handler(signal, frame): sys.exit(0) if __name__ == '__main__': signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler) while True: input = raw_input() correct(input)
更简单的方法
当然直接在程序里调用相关模块最简单了,有个叫做 PyEnchant 的库支持拼写检查,安装 PyEnchant 和 Enchant 后就可以直接在 Python 程序里 import 了:
>>> import enchant >>> d = enchant.Dict("en_US") >>> d.check("Hello") True >>> d.check("Helo") False >>> d.suggest("Helo") ['He lo', 'He-lo', 'Hello', 'Helot', 'Help', 'Halo', 'Hell', 'Held', 'Helm', 'Hero', "He'll"] >>>

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La vitesse du XML mobile à PDF dépend des facteurs suivants: la complexité de la structure XML. Méthode de conversion de configuration du matériel mobile (bibliothèque, algorithme) Méthodes d'optimisation de la qualité du code (sélectionnez des bibliothèques efficaces, optimiser les algorithmes, les données de cache et utiliser le multi-threading). Dans l'ensemble, il n'y a pas de réponse absolue et elle doit être optimisée en fonction de la situation spécifique.

Il est impossible de terminer la conversion XML à PDF directement sur votre téléphone avec une seule application. Il est nécessaire d'utiliser les services cloud, qui peuvent être réalisés via deux étapes: 1. Convertir XML en PDF dans le cloud, 2. Accédez ou téléchargez le fichier PDF converti sur le téléphone mobile.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Une application qui convertit le XML directement en PDF ne peut être trouvée car ce sont deux formats fondamentalement différents. XML est utilisé pour stocker des données, tandis que PDF est utilisé pour afficher des documents. Pour terminer la transformation, vous pouvez utiliser des langages de programmation et des bibliothèques telles que Python et ReportLab pour analyser les données XML et générer des documents PDF.

XML peut être converti en images en utilisant un convertisseur XSLT ou une bibliothèque d'images. Convertisseur XSLT: Utilisez un processeur XSLT et une feuille de style pour convertir XML en images. Bibliothèque d'images: utilisez des bibliothèques telles que PIL ou ImageMagick pour créer des images à partir de données XML, telles que des formes de dessin et du texte.

Les outils de mise en forme XML peuvent taper le code en fonction des règles pour améliorer la lisibilité et la compréhension. Lors de la sélection d'un outil, faites attention aux capacités de personnalisation, en gérant des circonstances spéciales, des performances et de la facilité d'utilisation. Les types d'outils couramment utilisés incluent des outils en ligne, des plug-ins IDE et des outils de ligne de commande.

Pour convertir les images XML, vous devez d'abord déterminer la structure des données XML, puis sélectionner une bibliothèque graphique appropriée (telle que Matplotlib de Python) et la méthode, sélectionner une stratégie de visualisation basée sur la structure de données, considérer le volume de données et le format d'image, effectuer un traitement par lots ou utiliser des bibliothèques efficaces, et enfin les enregistrer sous le nom de PNG, JPEG, ou SVG selon les besoins.

Il n'y a pas d'application qui peut convertir tous les fichiers XML en PDF car la structure XML est flexible et diversifiée. Le noyau de XML à PDF est de convertir la structure des données en une disposition de page, ce qui nécessite l'analyse du XML et la génération de PDF. Les méthodes courantes incluent l'analyse de XML à l'aide de bibliothèques Python telles que ElementTree et la génération de PDF à l'aide de la bibliothèque ReportLab. Pour le XML complexe, il peut être nécessaire d'utiliser des structures de transformation XSLT. Lorsque vous optimisez les performances, envisagez d'utiliser multithread ou multiprocesses et sélectionnez la bibliothèque appropriée.
