possibly misspelt word что значит
Possibly misspelt word python что это
Я работаю над програвком для текстового виджета Tkinter. У меня он работает, чтобы пользователь мог выбрать неверное слово и заменить все экземпляры неверного слова в текстовый виджет. Однако, если слово появляется внутри другое слово, он также заменит его. Я не хочу этого.
Спасибо за вашу помощь.
(Я использую Windows 10 с Python 3.7)
1 ответ
Решение вашей проблемы состоит в том, чтобы использовать Регулярные выражения. Регулярные выражения позволяют найти больше, чем просто текст. Вы также можете искать шаблоны и другие метасимволы. Например, выражение может соответствовать только строке в начале строки или начала слова.
В вашем случае вы хотите найти целые слова. В контексте Widget Text search метод, целое слово можно искать, на окружении строки, которую вы ищете с \m (запуск Word) и \M (конец слово).
Итак, дано слово в переменной (например,: word=»ll» ), мы можем сделать шаблон, который выглядит так:
Другая вещь, которую нам нужно сделать, это убедиться, что поиск останавливается в конце виджета, в противном случае он будет обернуть к началу и продолжать поиск навсегда.
Как только у нас все это на месте, мы можем искать строку «LL» в текстовом виджете только в виде целых слов с чем-то вроде этого:
Сделав все вместе, мы можем создать функцию общего назначения, которая находит и подчеркивает все слова в списке с чем-то вроде этого:
Мы можем использовать эту функцию следующим образом:
Коды ошибок Python
В этой статье вы узнаете о типах ошибок, которые вызываются интерпретатором, если что то в вашей программе идет не так. Все типы ошибок в Python можно разделить на два класса.
При возникновении, какой либо ошибки, которую программа не может обработать, вызывается тип ошибки указывающая на проблему. Избежать эти ошибки поможет нам обработка исключений в Python.
Синтаксические ошибки в Python
Такого рода ошибка возникает при неправильном использовании структуры языка. Рассмотрим пример такой ошибки:
Естественно, мы нарушили структура языка, а именно не поставили двоеточие в конце цикла for.
Логические ошибки в Python
Логические ошибка возникают, если у вас нет синтаксической ошибки. То есть интерпретатор Python, сначала анализирует ваш код на предмет наличия синтаксических ошибок. типы логических ошибок бывают разными, например:
И это только малая часть, Python не разрешит нам уничтожить мир, разделив число на ноль=). Каждый раз, когда Python видит необработанную ошибку, он пишет нам, что произошла ошибка по той или иной причине. Рассмотрим пример обработки ошибки.
Исключения Python
В Python есть довольно большое количество встроенных исключений, которые вызываются при возникновении соответствующих им ошибок. Ниже представлена таблица со списками исключений.
| Исключения | Причина |
| AssertionError | Вызывается при сбое assert оператора. |
| AttributeError | Возникает, когда не удается присвоить атрибут или ссылку. |
| EOFError | Вызывается, когда input()функция достигает состояния конца файла. |
| FloatingPointError | Вызывается при сбое операции с числами имеющими десятичное значение. |
| GeneratorExit | при close()вызове метода генератора. |
| ImportError | Вызывается, когда импортированный модуль не найден. |
| IndexError | когда индекс последовательности находится вне диапазона. |
| KeyError | Возникает, когда ключ не найден в словаре. |
| KeyboardInterrupt | При нажатии на клавишу прерывания |
| MemoryError | Вызывается, когда в операции заканчивается память. |
| NameError | Вызывается, когда переменная не найдена в локальной или глобальной области видимости. |
| NotImplementedError | При работе с абстрактными методами |
| OSError | Когда программа вызывает связанную с ОС ошибку |
| OverflowError | Возникает, когда результат арифметической операции слишком велик |
| ReferenceError | Вызывается, когда слабый ссылочный прокси-сервер используется для доступа к собранному мусором референту. |
| RuntimeError | Возникает, когда ошибка не попадает ни под какую другую категорию. |
| StopIteration | Вызывается функцией next(), которая говорит, что больше нет элементов |
| SyntaxError | Синтаксическая ошибка |
| IndentationError | При нарушении отступа |
| TabError | При нарушении отступов |
| SystemError | Ошибка с интепретатором |
| SystemExit | Функция sys.exit() |
| TypeError | Ошибка с типами данных |
| UnboundLocalError | Вызывается, когда делается ссылка на локальную переменную в функции или методе, но ни одно значение не было привязано к этой переменной. |
| UnicodeError | Ошибка кодировки |
| UnicodeEncodeError | Ошибка кодировки |
| UnicodeDecodeError | Ошибка декодирования |
| UnicodeTranslateError | Ошибка кодировки |
| ValueError | Когда функция получает аргумент с неправильным значением |
| ZeroDivisionError | При делении на ноль |
|---|
В Python, мы так же сами можем создать свои исключения, поэтому внимательно читайте документацию сторонних модулей, которые вы используете. Подробнее об этом в разделе пользовательские исключения Python.
В одной из предыдущих статей, мы с вами уже затрагивали тему обработки ошибок, с помощью try…except…finally, подробнее о них, в статье обработка исключений
Проверьте, является ли строка слова или часть слова в титуле Tkinter Text
Я работаю над програвком для текстового виджета Tkinter. У меня он работает, чтобы пользователь мог выбрать неверное слово и заменить все экземпляры неверного слова в текстовый виджет. Однако, если слово появляется внутри другое слово, он также заменит его. Я не хочу этого.
Спасибо за вашу помощь.
(Я использую Windows 10 с Python 3.7)
1 ответ
Решение вашей проблемы состоит в том, чтобы использовать Регулярные выражения. Регулярные выражения позволяют найти больше, чем просто текст. Вы также можете искать шаблоны и другие метасимволы. Например, выражение может соответствовать только строке в начале строки или начала слова.
В вашем случае вы хотите найти целые слова. В контексте Widget Text search метод, целое слово можно искать, на окружении строки, которую вы ищете с \m (запуск Word) и \M (конец слово).
Итак, дано слово в переменной (например,: word=»ll» ), мы можем сделать шаблон, который выглядит так:
Другая вещь, которую нам нужно сделать, это убедиться, что поиск останавливается в конце виджета, в противном случае он будет обернуть к началу и продолжать поиск навсегда.
Как только у нас все это на месте, мы можем искать строку «LL» в текстовом виджете только в виде целых слов с чем-то вроде этого:
Сделав все вместе, мы можем создать функцию общего назначения, которая находит и подчеркивает все слова в списке с чем-то вроде этого:
Мы можем использовать эту функцию следующим образом:
Emeo – possibly misspelled word
What does word emeo mean? As in:
«Heri, ad tabernam eō. In tabernā sunt trēs rēs quārum amō duas sōleās et unam mensam. Habeō trēs denariōs, sīc ego emeō mensam sōlum quod sum nōn dīvīnitās»
taken from here, emphasis by myself.
I have not found this word in wiktionary.
It has been suggested by Joonas Ilmavirta in chat that it is in fact misspelled word.
What would be a probable right word then?
1 Answer 1
I believe it is supposed to be emo, «I buy». This would make sense in the context. I don’t know whether it was a typing error or whether the author mistook emere for an irregular verb of some kind. There is also a verb emeare (from e and meare), but it seems inappropriate here.
An excellent tool for analyzing passages like this, when they are correctly spelled, is this word study tool that gives you (simplified) Lewis & Short entries for each word. Just copy your little story into the box and click «Search».
The rest is more of a personal opinion on the exercise, and is to be taken with a grain of salt. The Latin text feels unnatural to me, making me suspicious of the quality of the WikiBook. There is a banner saying «This page may need to be reviewed for quality.» at the top of the page, and such a review is in order. A couple of things stick out:
Possibly misspelt word что значит
В прошлый раз мы разобрали, как обработать текстовые данные с помощью разных Python-библиотек. Сегодня мы расскажем, как с помощью Python подготовить настоящий датасет с разнообразными twitter-постами на русском языке перед созданием модели Machine Learning.
Модель Word2vec на основе датасета русскоязычных twitter-постов
В качестве примера построим модель Word2vec, обученную на русскоязычном корпусе коротких текстов RuTweetCorp, который собран Ю.Рубцовой [1]. Корпус разбит на два класса: твиты с положительной и с отрицательной окрасками. Для обработки нам понадобится всего две библиотеки:
Прежде всего требуется скачать корпус, как отрицательных, так и положительных твитов, в формате CSV (Comma separated-values) вот здесь. После установки обеих Python-библиотек необходимо получить стоп-слова от NLTK. Это можно сделать, написав в среде разработке, например, Jupyter Notebook, следующее:
Соединяем файлы с негативными и позитивными twitter-постами в один большой датасет
Как уже говорилось, корпус разбит на два класса под названием negative.csv и positive.csv. Прочитаем файлы через Python-библиотеку Pandas. Заметим, что данные разделены не запятой, а двоеточием, поэтому ставим аргумент sep=»;» :
Оба файла имеет множество столбцов, таких как имя автора поста, дата публикации и т.д., но нас интересует только сами twitter-посты. Индекс столбца с постами стоит под номером 3; посмотрим, какие тексты содержаться в корпусе с позитивными постами:
И тот, и другой файл содержат чуть более 100000 записей. Поскольку для нас не имеет значения позитивные или негативные посты (мы строим общую картину), соединим оба файла в один, отбросив пустые записи и дубликаты:
Проводим токенизацю, лемматизацию и удаляем стоп-слова
Как уже было рассказано тут, прежде в работе с NLP-задачами требуется нормализовать данные. В данном случае, мы проведем лемматизацию и удалим стоп-слова, воспользовавшись Python-библиотеками pymorphy2 и NLTK соответственно.
Вот эта функция lemmatize сделает все вышеперечисленное:
Обработка в Google Colab занимает около 5 минут, то есть примерно 40000 записей за 1 минуту. Можем посмотреть на результат:
Самые распространенные слова в датасете
Можем взглянуть сколько уникальных слов и 10 самых повторяющихся слов:
Как видим, самые распространенные слова оказались не самыми информативными.
В следующей статье расскажем, как на полученном датасете обучить модель Word2Vec с помощью Python-библиотеки Gensim. А как подготовить данные для Machine Learning в реальных примерах Data Science, вы узнаете на наших курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.