Python:在单词边界上拆分unicode字符串

Question

我需要一个字符串，并将其缩短为140个字符。

目前我正在做：

if len(tweet) > 140:
    tweet = re.sub(r"\s+", " ", tweet) #normalize space
    footer = "… " + utils.shorten_urls(post['url'])
    avail = 140 - len(footer)
    words = tweet.split()
    result = ""
    for word in words:
        word += " "
        if len(word) > avail:
            break
        result += word
        avail -= len(word)
    tweet = (result + footer).strip()
    assert len(tweet) <= 140

因此，这对于英语和类似英语的字符串非常有效，但对于中文字符串则失败，因为tweet.split()只返回一个数组：

>>> s = u"简讯：新華社報道，美國總統奧巴馬乘坐的「空軍一號」專機晚上10時42分進入上海空域，預計約30分鐘後抵達浦東國際機場，開展他上任後首次訪華之旅。"
>>> s
u'\u7b80\u8baf\uff1a\u65b0\u83ef\u793e\u5831\u9053\uff0c\u7f8e\u570b\u7e3d\u7d71\u5967\u5df4\u99ac\u4e58\u5750\u7684\u300c\u7a7a\u8ecd\u4e00\u865f\u300d\u5c08\u6a5f\u665a\u4e0a10\u664242\u5206\u9032\u5165\u4e0a\u6d77\u7a7a\u57df\uff0c\u9810\u8a08\u7d0430\u5206\u9418\u5f8c\u62b5\u9054\u6d66\u6771\u570b\u969b\u6a5f\u5834\uff0c\u958b\u5c55\u4ed6\u4e0a\u4efb\u5f8c\u9996\u6b21\u8a2a\u83ef\u4e4b\u65c5\u3002'
>>> s.split()
[u'\u7b80\u8baf\uff1a\u65b0\u83ef\u793e\u5831\u9053\uff0c\u7f8e\u570b\u7e3d\u7d71\u5967\u5df4\u99ac\u4e58\u5750\u7684\u300c\u7a7a\u8ecd\u4e00\u865f\u300d\u5c08\u6a5f\u665a\u4e0a10\u664242\u5206\u9032\u5165\u4e0a\u6d77\u7a7a\u57df\uff0c\u9810\u8a08\u7d0430\u5206\u9418\u5f8c\u62b5\u9054\u6d66\u6771\u570b\u969b\u6a5f\u5834\uff0c\u958b\u5c55\u4ed6\u4e0a\u4efb\u5f8c\u9996\u6b21\u8a2a\u83ef\u4e4b\u65c5\u3002']

我该怎么做才能处理I18N？这在所有语言中都有意义吗？

如果这很重要的话，我将使用Python2.5.4。

Answer 1

汉语中的词之间通常没有空格，符号根据上下文的不同可以有不同的含义。你必须理解这段文字，才能把它分割成一个词的边界。换言之，你要做的事一般来说并不容易。

Answer 2

对于中文分词和处理自然语言的其他高级任务，如果不是一个完整的解决方案，可以考虑将NLTK作为一个良好的起点——它是一个基于Python的丰富的工具包，特别适合学习NL处理技术（而且很少有好到可以为您提供解决这些问题的可行方案）。

Answer 3

^{} flag将根据Unicode字符属性数据库处理\s。

但是，根据python的unicode数据库，给定的字符串显然不包含任何空格字符：

>>> x = u'\u7b80\u8baf\uff1a\u65b0\u83ef\u793e\u5831\u9053\uff0c\u7f8e\u570b\u7e3d\u7d71\u5967\u5df4\u99ac\u4e58\u5750\u7684\u300c\u7a7a\u8ecd\u4e00\u865f\u300d\u5c08\u6a5f\u665a\u4e0a10\u664242\u5206\u9032\u5165\u4e0a\u6d77\u7a7a\u57df\uff0c\u9810\u8a08\u7d0430\u5206\u9418\u5f8c\u62b5\u9054\u6d66\u6771\u570b\u969b\u6a5f\u5834\uff0c\u958b\u5c55\u4ed6\u4e0a\u4efb\u5f8c\u9996\u6b21\u8a2a\u83ef\u4e4b\u65c5\u3002'
>>> re.compile(r'\s+', re.U).split(x)
[u'\u7b80\u8baf\uff1a\u65b0\u83ef\u793e\u5831\u9053\uff0c\u7f8e\u570b\u7e3d\u7d71\u5967\u5df4\u99ac\u4e58\u5750\u7684\u300c\u7a7a\u8ecd\u4e00\u865f\u300d\u5c08\u6a5f\u665a\u4e0a10\u664242\u5206\u9032\u5165\u4e0a\u6d77\u7a7a\u57df\uff0c\u9810\u8a08\u7d0430\u5206\u9418\u5f8c\u62b5\u9054\u6d66\u6771\u570b\u969b\u6a5f\u5834\uff0c\u958b\u5c55\u4ed6\u4e0a\u4efb\u5f8c\u9996\u6b21\u8a2a\u83ef\u4e4b\u65c5\u3002']