iOS将HTML页面转变到PDF文件保留到本地并享受传输

作者:云顶最新线路检测
# gz: 即gzip。通常仅仅能压缩一个文件。与tar结合起来就能够实现先打包,再压缩。## tar: linux系统下的打包工具。仅仅打包。不压缩## tgz:即tar.gz。先用tar打包,然后再用gz压缩得到的文件## zip: 不同于gzip。尽管使用相似的算法,能够打包压缩多个文件。只是分别压缩文件。压缩率低于tar。## rar:打包压缩文件。最初用于DOS,基于window操作系统。import gzipimport osimport tarfileimport zipfileimport rarfile# gz# 因为gz一般仅仅压缩一个文件,全部常与其它打包工具一起工作。比方能够先用tar打包为XXX.tar,然后在压缩为XXX.tar.gz# 解压gz,事实上就是读出当中的单一文件def un_gz(file_name): """ungz zip file""" f_name = file_name.replace(".gz", "") #获取文件的名称,去掉 g_file = gzip.GzipFile(file_name) #创建gzip对象 open(f_name, "w+").write(g_file.read #gzip对象用read()打开后,写入open()建立的文件里。 g_file.close() #关闭gzip对象# tar# XXX.tar.gz解压后得到XXX.tar,还要进一步解压出来。# 注:tgz与tar.gz是同样的格式,老版本号DOS扩展名最多三个字符,故用tgz表示。# 因为这里有多个文件,我们先读取全部文件名称。然后解压。例如以下:# 注:tgz文件与tar文件同样的解压方法。def un_tar(file_name): # untar zip file""" tar = tarfile.open(file_name) names = tar.getnames() if os.path.isdir(file_name + "_files"): pass else: os.mkdir(file_name + "_files") #因为解压后是很多文件,预先建立同名目录 for name in names: tar.extract(name, file_name + "_files/") tar.close()# zip# 与tar类似,先读取多个文件名称,然后解压。例如以下:def un_zip(file_name): """unzip zip file""" zip_file = zipfile.ZipFile(file_name) if os.path.isdir(file_name + "_files"): pass else: os.mkdir(file_name + "_files") for names in zip_file.namelist(): zip_file.extract(names,file_name + "_files/") zip_file.close()# rar# 由于rar通常为window下使用,须要额外的Python包rarfile。## 可用地址: http://sourceforge.net/projects/rarfile.berlios/files/rarfile-2.4.tar.gz/download## 解压到Python安装文件夹的/Scripts/文件夹下,在当前窗体打开命令行,## 输入Python setup.py install## 安装完毕。def un_rar(file_name): """unrar zip file""" rar = rarfile.RarFile(file_name) if os.path.isdir(file_name + "_files"): pass else: os.mkdir(file_name + "_files") os.chdir(file_name + "_files") rar.extractall() rar.close()inputname="icons.zip"un_zip(inputname)# un_gz(inputname)# un_rar(inputname)# un_tar(inputname)

首先次修改:2017.05.26

原文:Natural Language Process

译者:飞龙

协议:CC BY-NC-SA 4.0

近来有顾客反映说app总是闪退,通过搜索最后小编选用选取Twitter法布里c来管理自个儿的app,让协调的app健康地成长。

mDatePicker.datePickerMode = .time let date = mDatePicker.date // 创建一个日期格式器 let dformatter = DateFormatter() // 为日期格式器设置格式字符串 dformatter.dateFormat = "HH:mma" // 使用日期格式器格式化日期、时间 let datestr = dformatter.string(from: date) let message = "每天 " NSLog // 设置日期 mTimeNotifyBtn.titleLabel?.text = message let types = UIUserNotificationType.alert let mySettings = UIUserNotificationSettings.init(types: types, categories: nil) UIApplication.shared.registerUserNotificationSettings(mySettings) let notification = UILocalNotification.init() notification.fireDate = NSDate.init(timeInterval: 10.0, since: date) as Date notification.alertBody = "您设置的练习时间到了" notification.alertTitle="请打开EnglishLeanger"; notification.alertAction = "不要忘记学英语哦!"; notification.repeatInterval=NSCalendar.Unit.day notification.applicationIconBadgeNumber=1; notification.soundName=UILocalNotificationDefaultSoundName; UIApplication.shared.scheduleLocalNotification(notification)

修改内容:在此之前的格局在转载带有图片的html页面时会出现图片缺点和失误难点,由于事先小编索要改变的html不含有图表,所以未有意识这一难题,现在净增贰个直接将webView转化为PDF的点子,在上边进行详述。

迎接阅读自然语言管理种类教程,使用 Python 的自然语言工具包 NLTK 模块。

法布里c是一款能够将你的垮台记录上传的工具。

相遇的坑:未有参与以下三行代码.提醒不出新let types = UIUserNotificationType.alertlet mySettings = UIUserNotificationSettings.init(types: types, categories: nil)UIApplication.shared.registerUserNotificationSettings(mySettings)

序言:前段时间项目有个新的急需:客商能够将方今HTML页面内容保留到本地,并可将此内容实行分享。为此小编想了二种办法:

NLTK 模块是叁个巨大的工具包,指标是在整个自然语言管理方法上扶持你。 NLTK 将为您提供一切,从将段落拆分为句子,拆分词语,识别这一个词语的词性,高亮核心,以至援救您的机械通晓文本关于如何。在那些种类中,我们将在化解意见发掘或心情剖析的世界。

具体的账号注册及导入SDK看这篇小说就够了。

// 申请闹钟权限 if ([UIApplication instancesRespondToSelector:@selector(registerUserNotificationSettings:)]){ [application registerUserNotificationSettings:[UIUserNotificationSettings settingsForTypes:UIUserNotificationTypeAlert|UIUserNotificationTypeBadge|UIUserNotificationTypeSound categories:nil]]; } else { [application registerForRemoteNotificationTypes:UIRemoteNotificationTypeAlert | UIRemoteNotificationTypeBadge]; } //获取本地通知 UILocalNotification * localNotify = [launchOptions objectForKey:UIApplicationLaunchOptionsLocalNotificationKey]; if(localNotify){ [self application:self didReceiveLocalNotification:localNotify]; }else { } [UIApplication sharedApplication].applicationIconBadgeNumber = 0;

1、将HTML页面截屏拼接为长图实行封存;

在我们学习怎么样使用 NLTK 举行激情解析的进程中,大家将学习以下内容:

上面小编要上课的是自己碰着的一对坑。1、必须求在Xcode 项目标General中增加库

ps :碰着的bug 未有动态获取权力,也不会显示通告,并且不报错注意小红点的展现applicationIconBadgeNumber须要点击后撤销公告,不然会直接重复不断文告代码如下:

2、将HTML页面调换为PDF文件举办保存;

  • 分词 - 将文件正文分割为句子和单词。
  • 词性标记
  • 机器学习与节约贝叶斯分类器
  • 如何一同选用 Scikit Learn与 NLTK
  • 用多少集中练习练分类器
  • 用 照片墙 实行实时的流式心境分析。
  • ...以及更加多。

云顶集团用户登录 1荧屏快速照相二零一四-04-21 中午7.34.43.png

- application:(UIApplication *)application didReceiveLocalNotification:(UILocalNotification *)notification{ [[UIApplication sharedApplication] cancelLocalNotification:notification];}

绝对而言,明显第一种在操作性和实用性上都不太方便,因而笔者采纳第三种方法举行落实。

为了起始,你供给 NLTK 模块,以及 Python。

2、必须求在info.plist文件中增多

Github:看这里

一旦你还未有 Python,请转到python.org并下载最新版本的 Python(假如你在 Windows上)。假诺您在 Mac 或 Linux 上,你应当能够运维apt-get install python3

 <key>Fabric</key> <dict> <key>APIKey</key> <string>8729d41f0110308d4c5fcf9b61dc403ff9f1e59c</string> </dict> <key>CFBundleDevelopmentRegion</key>

云顶集团用户登录 2

接下去,您要求 NLTK 3。安装 NLTK 模块的最简便易行方法是采纳pip

云顶集团用户登录 3显示器快速照相二零一四-04-21 晚上7.38.28.png这几个链接是法定用于支援你实现十重山武功的练功指南 的APIKey,它差异于百度、支付宝等中华夏族民共和国第三方库,它无需报名,当你成功激活账号后,后台会自行为您生成一款APIKey,每贰个账号对应四个APIKey。

粗略收拾下思路,大家能够分以下几步进行拍卖:

对此全体的顾客来讲,那通过展开cmd.exe,bash,可能你利用的任何 shell,并键入以下命令来产生:

实际获得方式比较脑残!

1、获取HTML文件

pip install nltk

艺术一:间接复制该链接中对应的代码段到info.plist对应的职位会自动生成你的APIKey。没有须要动脑。

2、对HTML富文本举办管理

接下去,大家要求为 NLTK 安装一些组件。通过你的其它常用格局张开python,然后键入:

方法二:如图

3、将管理后的富文本举办PDF文件保留

 import nltk nltk.download()

云顶集团用户登录 4Fabric.png

4、对PDF文件进行分享

唯有你正在操作无头版本,不然多少个 GUI 会弹出来,恐怕唯有深蓝实际不是鲜蓝:

讲完APIKey,我们来看本人进的另三个坑,小编遵照官方顾客端提醒的代码,进行崩溃调试怎么就未有崩溃新闻出现,笔者的天呐~,长得丑赖笔者喽。

1、获取HTML文件

接下去沉淀心态在网址上开采了那一个。小二上海体育场合iOS将HTML页面转变到PDF文件保留到本地并享受传输文件,关于iOS本地调用系统石英钟文告【云顶集团用户登录】。~

//获取本地HTML内容并开展加载呈现

NSString *readmePath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"test" ofType:@"html"];

_htmlStr = [NSString stringWithContentsOfFile:readmePath encoding:NSUTF8StringEncoding error:nil];

[webView loadHTMLString:_htmlStr baseURL:nil];

为拥有软件包选取下载“全体”,然后单击“下载”。 那会给您抱有分词器,分块器,别的算法和兼具的语言材质库。 假若空间是个难题,您能够选用手动采纳性下载全部内容。 NLTK 模块将占领大约7MB,整个nltk_data目录将私吞差不离1.8GB,在那之中囊括你的分块器,分析器和语言材料库。

云顶集团用户登录 5Crashlytics_for_iOS_-_Fabric_Summary.png

2、对HTML富文本进行拍卖

如果您正在选拔 VPS 运转无头版本,您能够透过运维 Python ,并实行以下操作来设置具备剧情:

在自己遵照官方提示改后开采就足以博得到crash音信了心绪依旧很欣喜的

这里大家由此集成DTCoreText对富文本进行管理:

import nltknltk.download()d (for download)all (for download everything)

云顶集团用户登录 6Fabric_和_VSLoginViewController_mm.png对了别忘了增加如下代码,要不然是收不到闪退音讯的:

先简介一下CoreText,CoreText是iOS/OSX里的文字渲染引擎,在iOS/OSX中看看的具有文字在尾部都以由CoreText去渲染。

那将为您下载一切事物。

- application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions { // Override point for customization after application launch. [Fabric with:@[[Crashlytics class]]]; // TODO: Move this to where you establish a user session [self logUser]; return YES;}-  logUser { // TODO: Use the current user's information // You can call any combination of these three methods [CrashlyticsKit setUserIdentifier:@"不知道是什么鬼,反正我写的跟username是同一个"]; [CrashlyticsKit setUserEmail:@"邮箱"]; [CrashlyticsKit setUserName:@"添用户名懂吗"];}

DTCoreText是个开源的iOS富文本组件,它能够深入分析HTML与CSS最后用CoreText绘制出来,平常用于在局地急需显示富文本的现象下代表低品质的UIWebView。具体可参见那篇文章:iOS富文本组件的落到实处—DTCoreText源码分析。

现行反革命你已经有所了装有你供给的东西,让大家敲一些简练的词汇:

以上就是crash音讯,不得不说官方总括真的很详细,那样超人虽然去泡妹子也能救援世界!!!

唯独不得不说一下DTCoreText那一个开源框架的合龙照旧很坑爹的,日常的第三方框架直接down下来拖到项目中就能够用,可是那个框架down下来之后缺少文件,从cocoapods集成运维时又会冒出crash。笔者试着集成了一回都以败诉告终,最终上网查找了一下集成方法,使用Framwork的法子导入;有意思味的也得以看看:官方提供的导入方法。

  • 语言材质库 - 文本的正文,单数。Corpora 是它的复数。示例:A collection of medical journals
  • 词库 - 词汇及其含义。举个例子:阿拉伯语字典。可是,思索到各类领域会有不一样的词库。比方:对于金融投资人来讲,Bull其一词的首先个意思是对集镇充满信心的人,与“普通俄文词汇”相比较,那些词的率先个意思是动物。因而,金融投资人,医务人士,小孩子,机械师等都有二个非正规的词库。
  • 标志 - 各样“实体”都以基于准则分割的一局地。举个例子,当三个句子被“拆分”成单词时,每一个单词都是二个标记。假设您将段落拆分为句子,则每一种句子也能够是一个符号。

集成DTCoreText:

那些是在步入自然语言管理领域时,最常听到的词语,可是大家将随即包含越来越多的词汇。以此,大家来显示一个例证,表达什么用 NLTK 模块将有些事物拆分为标识。

1、将四个依据库导入项目中

from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenizeEXAMPLE_TEXT = "Hello Mr. Smith, how are you doing today? The weather is great, and Python is awesome. The sky is pinkish-blue. You shouldn't eat cardboard."print(sent_tokenize(EXAMPLE_TEXT))

云顶集团用户登录 7

早先,你恐怕会以为根据词或句子来分词,是一件特别一丝一毫的业务。 对于众多句子来讲,它也许是。 第一步恐怕是实践一个粗略的.split,或遵照句号,然后是空格分割。 之后只怕你会引进一些正则表达式,来根据句号,空格,然后是大写字母分割。 难题是像Mr. Smith那般的专业,还应该有为数不菲任何的作业会给你带来劳动。 依据词分割也是一个挑衅,特别是在思虑缩写的时候,譬喻wewe're。 NLTK 用那个看起来大约但特别复杂的操作为您节约大批量的时刻。

2、按图示步骤实行操作:选中target的BuildPhases-->选中右边加号NewCopy Files Phases-->将三个信任库增加进去,选拔Destination为Frameworks

上边包车型客车代码会输出句子,分成一个句子列表,你能够用for巡回来遍历。

云顶集团用户登录 8

['Hello Mr. Smith, how are you doing today?', 'The weather is great, and Python is awesome.', 'The sky is pinkish-blue.', "You shouldn't eat cardboard."]

新建OCPDFGenerator类对HTML文本实行处理:

据此这里,大家创立了标识,它们都以句子。让我们这一次依据词来分词。

#import@interface OCPDFGenerator : NSObject

+(NSString *)generatePDFFromAttributedString:(NSAttributedString *)str;

+(NSString *)generatePDFFromHTMLString:(NSString *)str;

@end

print(word_tokenize(EXAMPLE_TEXT))['Hello', 'Mr.', 'Smith', ',', 'how', 'are', 'you', 'doing', 'today', '?', 'The', 'weather', 'is', 'great', ',', 'and', 'Python', 'is', 'awesome', '.', 'The', 'sky', 'is', 'pinkish-blue', '.', 'You', 'should', "n't", 'eat', 'cardboard', '.']

将HTML文本内容转变为富文本:

这里有几件事要注意。 首先,注意标点符号被视为一个单独的符号。 其他,注意单词shouldn't分隔为shouldn't。 最终要专心的是,pinkish-blue的确被看作“贰个词”来比较,本来正是这么。很酷!

+(NSString *)generatePDFFromHTMLString:(NSString *)html {

NSData *data = [html dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];

// Create attributed string from HTML

CGSize maxImageSize = CGSizeMake;

NSDictionary *options = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:[NSNumber numberWithFloat:1.0], NSTextSizeMultiplierDocumentOption, [NSValue valueWithCGSize:maxImageSize], DTMaxImageSize,

@"Arial", DTDefaultFontFamily, @"blue", DTDefaultLinkColor, nil];

NSAttributedString *str = [[NSAttributedString alloc]initWithHTMLData:data options:options documentAttributes:NULL];

return [self generatePDFFromAttributedString:str];

}

于今,看着这一个分词后的单词,大家亟须从头思虑大家的下一步或然是怎么样。 我们初叶思量怎样通过阅览那个词汇来博取含义。 大家能够想掌握,怎样把市场股票总值放在大多单词上,但我们也旁观一些几近毫无价值的单词。 那是一种“结束词”的样式,大家也足以拍卖。 那正是我们就要下二个学科中商量的内容。

3、将管理后的富文本实行PDF文件保留

自然语言管理的思维,是举行某种格局的深入分析或拍卖,机器起码能够在某种程度上明白文本的意思,表述或暗中表示。

创设目的为指定可变多少对象的基于PDF的图片上下文,并展张开货仓储:

那明显是多少个高大的挑衅,可是有局部任何人都能根据的步骤。但是,首要观念是Computer根本不会从来精通单词。令人震惊的是,人类也不会。在人类中,回忆被分解成大脑中的邮电通非随机信号,以发出形式的神经组的样式。对于大脑还会有众多茫然的事情,但是大家进一步把脑子分解成基本的要素,大家就能够开掘中央的要素。那么,事实注脚,Computer以那个相像的法子存款和储蓄消息!若是大家要效仿人类怎么着阅读和明白文本,大家供给一种尽或然临近的主意。平日的话,Computer应用数字来代表一切事物,可是大家平常直接在编程中见到选择二进制随机信号(TrueFalse,能够一贯转变为 1 或 0,直接来源邮电通讯号存在或不存在)。为此,我们供给一种办法,将单词转变为数值或信号方式。将数据调换成Computer能够知晓的东西,那些进度称为“预管理”。预管理的主要格局之一正是过滤掉无用的数目。在自然语言管理中,无用词被堪称截止词。

+(NSString *)generatePDFFromAttributedString:(NSAttributedString *)str {

NSString *fileName = @"testFile.pdf";

NSArray *paths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES);

NSString *newFilePath = [[paths objectAtIndex:0] stringByAppendingPathComponent:fileName];

int fontSize = 12;

NSString *font = @"Verdana";

UIColor *color = [UIColor blackColor];

int DOC_WIDTH = 612;

int DOC_HEIGHT = 792;

int LEFT_MARGIN = 50;

int RIGHT_MARGIN = 50;

int TOP_MARGIN = 50;

int BOTTOM_MARGIN = 50;

int CURRENT_TOP_MARGIN = TOP_4118cc云顶集团 ,MARGIN;

//You can make the first page have a different top margin to place headers, etc.

int FIRST_云顶集团用户登录 ,PAGE_TOP_MARGIN = TOP_MARGIN;

CGRect a4Page = CGRectMake(0, 0, DOC_WIDTH, DOC_HEIGHT);

NSDictionary *fileMetaData = [[NSDictionary alloc] init];

if (!UIGraphicsBeginPDFContextToFile(newFilePath, a4Page, fileMetaData )) {

NSLog(@"error creating PDF context");

return nil;

}

BOOL done = NO;

CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext();

CFRange currentRange = CFRangeMake;

CGContextSetTextDrawingMode (context, kCGTextFill);

CGContextSelectFont (context, [font cStringUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding], fontSize, kCGEncodingMacRoman);

CGContextSetFillColorWithColor(context, [color CGColor]);

// Initialize an attributed string.

CFAttributedStringRef attrString = (__bridge CFAttributedStringRef)str;

// Create the framesetter with the attributed string.

CTFramesetterRef framesetter = CTFramesetterCreateWithAttributedString(attrString);

int pageCount = 1;

do {

UIGraphicsBeginPDFPage();

CGMutablePathRef path = CGPathCreateMutable();

if(pageCount == 1) {

CURRENT_TOP_MARGIN = FIRST_PAGE_TOP_MARGIN;

} else {

CURRENT_TOP_MARGIN = TOP_MARGIN;

}

CGRect bounds = CGRectMake(LEFT_MARGIN,

CURRENT_TOP_MARGIN,

DOC_WIDTH - RIGHT_MARGIN - LEFT_MARGIN,

DOC_HEIGHT - CURRENT_TOP_MARGIN - BOTTOM_MARGIN);

CGPathAddRect(path, NULL, bounds);

// Create the frame and draw it into the graphics context

CTFrameRef frame = CTFramesetterCreateFrame(framesetter, currentRange, path, NULL);

if {

CGContextSaveGState;

CGContextTranslateCTM(context, 0, bounds.origin.y);

CGContextScaleCTM(context, 1, -1);

CGContextTranslateCTM(context, 0, -(bounds.origin.y + bounds.size.height));

CTFrameDraw(frame, context);

CGContextRestoreGState;

// Update the current range based on what was drawn.

currentRange = CTFrameGetVisibleStringRange;

currentRange.location += currentRange.length;

currentRange.length = 0;

}

// If we're at the end of the text, exit the loop.

if (currentRange.location == CFAttributedStringGetLength((CFAttributedStringRef)attrString))

done = YES;

pageCount++;

} while;

UIGraphicsEndPDFContext();

return newFilePath;

}

我们能够马上认知到,有个别词语比任何词语更有意义。大家也能够看见,有个别单词是不行的,是填充词。举个例子,大家在克罗地亚(Croatia)语中选用它们来填充句子,那样就从不那么奇异的声息了。三个最广大的,非官方的,无用词的事例是单词umm。大家日常用umm来填充,比别的词多一些。那个词毫无意义,除非大家正在研究叁个大概贫乏自信,郁结,只怕说未有太多话的人。我们都如此做,有...呃...广大时候,你能够在摄像中听到自身说ummuhh。对于半数以上剖判来说,这几个词是行不通的。

4、对PDF文件举行分享

我们不指望这几个词占用大家数据库的长空,或挤占宝贵的拍卖时间。因而,大家称这几个词为“无用词”,因为它们是无用的,大家希望对它们不做处理。 “停止词”这一个词的另二个本子能够更书面一些:大家停在地方的单词。

UIDocumentInteractionController是从iOS 3.2的SDK最初支持的,它是间接接轨的NSObject,UIDocumentInteractionController首要给大家提供了三种用途:

比方,纵然您开掘普通用于讽刺的辞藻,或然希望立刻结束。讽刺的单词或短语将因词库和语言材料库而异。就近些日子来讲,大家将把结束词当做不含任何意义的词,我们要把它们删除。

突显三个得以操作大家大饱眼福的文书档案类型的第三方App列表,包罗官方管理利用,第三方采用,AirDrop等。

在首先条展现列表的基本功上增多额外的操作,比方复制,打字与印刷,预览,保存等。

组合Quick Look框架直接呈现文书档案内容。

您能够轻易地实现它,通过存储您感觉是终止词的单词列表。 NLTK 用一群他们以为是甘休词的单词,来让您起步,你能够因此 NLTK 语言材料库来做客它:

代码达成:

from nltk.corpus import stopwords

- sharePdf{

NSString *filePath = [NSHomeDirectory() stringByAppendingPathComponent:@"Documents/testFile.pdf"];

UIDocumentInteractionController *ctrl = [UIDocumentInteractionController interactionControllerWithURL:[NSURL fileURLWithPath:filePath]];

ctrl.delegate = self;

ctrl.UTI = @"com.adobe.pdf";

[ctrl presentOpenInMenuFromRect:CGRectZero inView:self.view animated:YES];

}

此处是以此列表:

云顶集团用户登录 9云顶集团用户登录 10

>>> set(stopwords.words('english')){'ourselves', 'hers', 'between', 'yourself', 'but', 'again', 'there', 'about', 'once', 'during', 'out', 'very', 'having', 'with', 'they', 'own', 'an', 'be', 'some', 'for', 'do', 'its', 'yours', 'such', 'into', 'of', 'most', 'itself', 'other', 'off', 'is', 's', 'am', 'or', 'who', 'as', 'from', 'him', 'each', 'the', 'themselves', 'until', 'below', 'are', 'we', 'these', 'your', 'his', 'through', 'don', 'nor', 'me', 'were', 'her', 'more', 'himself', 'this', 'down', 'should', 'our', 'their', 'while', 'above', 'both', 'up', 'to', 'ours', 'had', 'she', 'all', 'no', 'when', 'at', 'any', 'before', 'them', 'same', 'and', 'been', 'have', 'in', 'will', 'on', 'does', 'yourselves', 'then', 'that', 'because', 'what', 'over', 'why', 'so', 'can', 'did', 'not', 'now', 'under', 'he', 'you', 'herself', 'has', 'just', 'where', 'too', 'only', 'myself', 'which', 'those', 'i', 'after', 'few', 'whom', 't', 'being', 'if', 'theirs', 'my', 'against', 'a', 'by', 'doing', 'it', 'how', 'further', 'was', 'here', 'than'}

注:这里运维之后点击iBooks实行分享,会发觉前后相继crash,查看crash日志开采:预计是UIDocumentInteractionController提前假释内存导致,于是大家将UIDocumentInteractionController对象注明为strong类型的实例对象,防止其内部存款和储蓄器提前放出就能够。

以下是组成使用stop_words汇合,从文本中去除截至词的不二等秘书诀:

@property (nonatomic, strong) UIDocumentInteractionController *documentInterCtrl;

from nltk.corpus import stopwordsfrom nltk.tokenize import word_tokenizeexample_sent = "This is a sample sentence, showing off the stop words filtration."stop_words = set(stopwords.words('english'))word_tokens = word_tokenize(example_sent)filtered_sentence = [w for w in word_tokens if not w in stop_words]filtered_sentence = []for w in word_tokens: if w not in stop_words: filtered_sentence.appendprint(word_tokens)print(filtered_sentence)

2017.05.26修改内容:

作者们的输出是:

地点的措施由于是直接对富文本举行操作,所以忽略了管理图片这一标题。上网研讨了一晃,开采能够用UIPrintPageRenderer进行页面绘制并保留,这一措施更简便,代码也更简短。

['This', 'is', 'a', 'sample', 'sentence', ',', 'showing', 'off', 'the', 'stop', 'words', 'filtration', '.']['This', 'sample', 'sentence', ',', 'showing', 'stop', 'words', 'filtration', '.']

具体贯彻:

大家的数据库感激了我们。数据预处理的另一种情势是“词干提取”,那就是大家接下去要钻探的内容。

  1. 创设三个webView的花色用于转移文件,并加上内容调换的接口@interface UIWebView (ConverToData)

词干的定义是一种标准化方法。 除涉及时态之外,多数用语的变体都存有同样的意思。

@interface UIWebView (ConverToData)

- converToPDF;

咱俩领到词干的案由是为了收缩查找的时间,使句子平常化。

  1. 动用UIPrintPageRenderer对脚下webView进行绘图

考虑:

- converToPDF{

UIViewPrintFormatter *fmt = [self viewPrintFormatter];

UIPrintPageRenderer *render = [[UIPrintPageRenderer alloc] init];

[render addPrintFormatter:fmt startingAtPageAtIndex:0];

CGRect page;

page.origin.x=0;

page.origin.y=0;

page.size.width=600;

page.size.height=768;

CGRect printable=CGRectInset( page, 50, 50 );

[render setValue:[NSValue valueWithCGRect:page] forKey:@"paperRect"];

[render setValue:[NSValue valueWithCGRect:printable] forKey:@"printableRect"];

NSMutableData * pdfData = [NSMutableData data];

UIGraphicsBeginPDFContextToData( pdfData, CGRectZero, nil );

for (NSInteger i=0; i < [render numberOfPages]; i++)

{

UIGraphicsBeginPDFPage();

CGRect bounds = UIGraphicsGetPDFContextBounds();

[render drawPageAtIndex:i inRect:bounds];

}

UIGraphicsEndPDFContext();

return pdfData;

}

I was taking a ride in the car.I was riding in the car.

Github的代码也做了协同立异。

这两句话代表一样的职业。 in the car是同等的。 I是千篇一律的。 在那二种情景下,ing都醒目表示过去式,所以在希图弄清这些过去式活动的意思的场馆下,是或不是真正有供给区分ridingtaking a ride

不,并没有。

那只是一个小例子,但想象朝鲜语中的种种单词,能够放在单词上的种种只怕的时态和词缀。 每一种版本有独立的字典条目款项,将不胜冗余和失效,非常是因为一旦大家转移为数字,“价值”将是均等的。

最流行的瓷感提取算法之一是 Porter,1980 年就存在了。

第一,大家要抓取并定义我们的词干:

from nltk.stem import PorterStemmerfrom nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenizeps = PorterStemmer()

未来让我们挑选一些带有相似词干的单词,比如:

example_words = ["python","pythoner","pythoning","pythoned","pythonly"]

上边,我们得以这么做来随意提取词干:

for w in example_words: print(ps.stem

咱俩的出口:

pythonpythonpythonpythonpythonli

今昔让咱们品尝对四个天下无敌的句子,并非部分单词提取词干:

new_text = "It is important to by very pythonly while you are pythoning with python. All pythoners have pythoned poorly at least once."words = word_tokenizefor w in words: print(ps.stem

于今我们的结果为:

Itisimporttobyveripythonliwhileyouarepythonwithpython.Allpythonhavepythonpoorliatleastonc.

接下去,大家将斟酌 NLTK 模块中有个别更加尖端的剧情,词性标明,在那之中大家能够利用 NLTK 模块来识别句子中每一种单词的词性。

NLTK模块的二个更有力的方面是,它可感到你做词性标记。 意思是把一个句子中的单词标记为名词,形容词,动词等。 更令人影象浓密的是,它也能够根据时态来标志,以及另外。 那是一列标签,它们的含义和一部分例证:

POS tag list:CC coordinating conjunctionCD cardinal digitDT determinerEX existential there (like: "there is" ... think of it like "there exists")FW foreign wordIN preposition/subordinating conjunctionJJ adjective 'big'JJR adjective, comparative 'bigger'JJS adjective, superlative 'biggest'LS list marker 1)MD modal could, willNN noun, singular 'desk'NNS noun plural 'desks'NNP proper noun, singular 'Harrison'NNPS proper noun, plural 'Americans'PDT predeterminer 'all the kids'POS possessive ending parent'sPRP personal pronoun I, he, shePRP$ possessive pronoun my, his, hersRB adverb very, silently,RBR adverb, comparative betterRBS adverb, superlative bestRP particle give upTO to go 'to' the store.UH interjection errrrrrrrmVB verb, base form takeVBD verb, past tense tookVBG verb, gerund/present participle takingVBN verb, past participle takenVBP verb, sing. present, non-3d takeVBZ verb, 3rd person sing. present takesWDT wh-determiner whichWP wh-pronoun who, whatWP$ possessive wh-pronoun whoseWRB wh-abverb where, when

我们怎么样运用这些? 当我们管理它的时候,大家要上课一个新的句子标志器,叫做PunktSentenceTokenizer。 那一个标识器能够无监督地举办机器学习,所以您能够在您利用的别的文件上进行实际的磨练。 首先,让大家赢得一些大家准备采纳的导入:

import nltkfrom nltk.corpus import state_unionfrom nltk.tokenize import PunktSentenceTokenizer

将来让我们成立磨练和测量检验数据:

train_text = state_union.raw("2005-GWBush.txt")sample_text = state_union.raw("2006-GWBush.txt")

三个是 二零零七 年来讲的国情咨文阐述,另一个是 2007年以来的乔治·W·布什(Bush)总理的发言。

接下去,大家能够训练 Punkt 标识器,如下所示:

custom_sent_tokenizer = PunktSentenceTokenizer(train_text)

日后我们得以实际分词,使用:

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