Интернет-урок по русскому языку «Состав слова»

Р, С, М, Л, О, С, Ц, Т, А, Н, Х, В, Щ.

Убери мысленно непарные согласные, тогда ты прочитаешь главное слово нашего интернет- урока.

Когда строители строят дом, она возводят его по частям: фундамент, стены, крыша. Так и слова состоят из частей.

Только в русском языке это называется не стройка, а словообразование.

Например, слово ДОМ, добавим частичку -ИК, получилось ДОМИК.

Итак, познакомимся с частями слов….

Посмотри на слова: подруга, о подруге, с подругой, подруги. Какая часть слова изменяется? Часть слова, которая изменяется, называется окончанием. ПодругА, о подругЕ, с подругОЙ, подругИ.

Окончание – это изменяемая часть слова, которая образует формы слова и служит для связи слов в словосочетании и предложении. Окончание может быть нулевым.

ВАЖНО!

1. Чтобы выделить окончание, надо изменить слово.
2. Неизменяемые слова окончаний не имеют.

Основа — часть слова без окончания.

Посмотри на слова… Какая у них общая часть?

• Свет, светлый, светит
• Звон, звонкий, звонит
• Шум, шумный, шуметь.
• Мороз, морозный, морозит.

• СВЕТ, СВЕТлый, СВЕТит
• ЗВОН, ЗВОНкий, ЗВОНит
• ШУМ, ШУМный, ШУМеть.
• МОРОЗ, МОРОЗный, МОРОЗит, МОРОЗильник.

Корень слова, как корень растения: нет его – нет и слова.

Слова, которые имеют общий корень, это слова – родственники. В русском языке слова-родственники называются однокоренные.

Все однокоренные слова связаны друг с другом. Смотри, под деревом вырос гриб. А рядом – что? (Грибок.) Кто придёт собирать грибы? (Грибник.) Он сварит из них какой суп? (Грибной.)

Корень — общая часть всех однокоренных слов.

Общая часть слова — это не единственный признак однокоренных слов. Смотри: «водитель» и «водяной». Они не будут являться однокоренными. Догадался почему? Верное, эти слова не связаны по смыслу.

Скажите, родня ли Гусеница Гусю?

1. Отметь строчки, в которых все слова являются однокоренными, выдели в них корень.

1. Сад, садовник, садовые.

2. Смелый, отважный, храбрый.

3. Больница, боль, большой.

4. Горе, горевать, горный.

5. Чистота, чистый, чистить.

6. Горюет, плачет, печалится.

ВАЖНО! Однокоренные слова нельзя путать с формой одного и того же слова!

Посмотри: садовник — сад — садовый (однокоренные слова); — садовник — садовники — садовнику (формы одного и того же слова).

2. Назови лишнее слово.

• Желток, железо, жёлтый
• Белый, белка, белить.
• Циркач, циркуль, цирк.
• Гром, громкий, громадный.
• Вода, водитель, подводный.

3. Найди родственные слова и выдели корень. Обоснуй свой ответ.

1. Лекарство стекло с ложечки.

2. Через стекло я наблюдал за первым снегом.

3. Стеклянная сова предназначалась победителю игры.

4. Найди родственные слова и выдели корень. Обоснуй свой ответ.

1. Вода в реке была уже холодная.

2. Водитель остановил автобус.

3. Водяной распевал песни .

5. Найди родственные слова и выдели корень. Обоснуй свой ответ.

1. Белой краской бабушка покрасила стул.

2. На ветке сидела белка.

3. Стены в классе пришлось перебеливать.

Приставка – часть слова, которая стоит перед корнем и служит для образования новых слов.

Суффикс

– часть слова, которая стоит после корня и служит для образования новых слов.

Порядок разбора

1. Часть речи
2. Окончание
3. Основа
4. Корень
5. Приставка
6. Суффикс

    Корень дерева и корень слова

Что такое корень

Как правильно выделить корень в слове

Однокоренные слова

Что такое суффикс

Значение суффиксов

Суффиксы с уменьшительно-ласкательным значением

Найди в слове суффикс

Потренируйся по теме «Разбор слов по составу»:

Онлайн-тренажёры «Состав слова»

Задание 1. Задание 2. Задание 3.  Задание 4. Задание 5. Задание 6.  Задание 7.  Задание 8. Задание 9. Задание 10. Задание 11. Задание 12.

Словарь: разбор слов по составу. 1-4 класс

Пройди тест…

1. Как правильно?

1. Корень — это …
2. Приставка — это …
3. Суффикс — это …
4. Окончание — это …
5. Основа — это…

1) часть слова, которая стоит после корня и служит для образования новых слов;

2) изменяемая  часть слова, которая служит для связи слов в предложении;

3) часть слова, которая является общей для родственных слов;

4) часть слова, которая стоит перед корнем и служит для образования новых слов;

5) часть слова без окончания.

2. Какое слово — “лишнее”?

1)  1. Гром     2. Громадный    3. Громкость     4. Громкий

2)  1.  Мышь    2. Мышка    3. Мышонок    4. Смышлёный

3)  1. Выспаться    2. Сыпь    3. Сыпучий    4. Сыпать

4)  1. Вспоминать    2. Заминка    3. Запоминать    4. Напоминать

5)  1. Легонько    2. Легковой    3. Залегать    4.облегчать

6)  1. Жалость    2. Жалоба    3. Жалкий    4. Жалить

7)  1. Закалка    2. Закапывать    3. Закалить    4. Накал

8)  1. Толкатель    2. Подталкивать    3. Столкнуть    4. Толковый

9)  1. Токарь    2. Приток    3. Токарный    4. Токарничать

10)  1. Нечаянно    2. Чай     3. Чайник    4. Чайный

3. Отыщи слова с суффиксом -ИК-:

1. Дворник                    6. Пикать

2. Носик                        7. Мячик

3. Дикий                        8. Облик

4. Крик                          9. Столик

5. Сникнуть                 10. Мальчик

 4. Укажи слова с суффиксом  -ОК-:

1. Жесток                    6. Урок

2. Молоко                    7. Дерзок

3. Дружок                    8. Петушок

4. Бережок                   9. Крокодил

5. Пушок                    10. Рынок

 5. Укажи слова с суффиксом — К-:

1. Побудка                     6. Полковой

2. Чайка                         7. Внучка

3. Прогулка                    8. Кружка

4. Риск                           9. Рык

5. Свечка                      10. Пекарь

 6. Найди слова с приставками:

1. Принести                   6. Растить

2. Катать                        7. Обрадоваться

3. Спрятать                    8. Рассмеяться

4. Вести                         9. Помогать

5. Печь                         10. Научиться

 7. Укажи приставку, с помощью которой можно придать слову противоположное значение:

1. Выезд                         1)  под-

3. Выиграть                   2)  в-

2. Приезжать                 3)  за-

4. Отбежать                   4)  про-

5. Открыть                     5)  у-

8. Укажи слова с приставкой С-:

1. Спелый                      6. Сломать

2. Сделать                      7. Слово

3. Спрыгнуть                 8. Скатать

4. Скользкий                 9. Сдать

5. Слепить                    10. Смешной

 9. Укажи слова, в которых  ЗА-  является частью корня:

1. Забота                        6. Завтра

2. Затвердеть                 7. Замычать

3. Заря                            8. Задний

4. Затрубить                   9. Залп

5. Задержать                10. Загадка

 10. Укажи слова, в которых  НА-  является частью корня:

1. Надежда                    6. Наивный

2. Наломать                   7. Наружный

3. Набат                         8. Наземный

4. Наглость                    9. Напрямик

5. Напоминать             10. Начистить

11. Найди слова с приставками:

1. (за)брать                    6. (в)окно

2. (у)летать                    7. (за)грибами

3. (с)правиться              8. (с)другом

4. (на)правлять              9. (до)бежать

5. (до)дороги               10. (на)родину

12. Перечисли слова с окончанием -А(Я):

1. Ёлка                           6. Улыбка

2. Солнце                       7. Вода

3. Сказка                        8. Слово

4. Озеро                          9. Гора

5. Волшебство              10. Село

 13. Укажи слова, построенные по схеме: корень + суффикс + окончание:

1. Зима                           6. Румянец

2. Дорожка                    7. Весна

3. Картинка                   8. Домишко

4. Пригородный            9. Корзинка

5. Лужок                      10. Подбородок

 14. Назови слова, у которых корень совпадает с основой:

1. Хлеб                         6. Страна

2. Радуга                       7. Подъём

3. Загар                         8. Скала

4. Ромашка                   9. Орёл

5. Улов                       10. Подарок

15. Укажи часть слова, без которой не может существовать слово:

1. Приставка

2. Корень

3. Суффикс

4. Окончание

16. К какой части слова относится разделительный твёрдый знак?

1. К приставке

2. К корню

Конспект урока по русскому языку 2 класс » Разбор слов по составу»

разбор слов по составу

Цели деятельности учителя: рассмотреть алгоритм разбора слова по составу; учить выполнять разбор слова по составу; совершенствовать умение работать с памятками по устному и графическому разбору слов.

Планируемые результаты: личностные: выражают желание осваивать новые приемы и действия, достигать положительных результатов труда; обнаруживают умение преодолевать трудности; метапредметные: регулятивные – научатся следоватьрекомендациям памяток при анализе и списывании текстов, вносить необходимые дополнения, исправления в свою работу, если она расходится с эталоном (образцом), находить и исправлять орфографические ошибки, допущенные при списывании; познавательные – научатся выполнять анализ слова по составу, ориентироваться в учебнике, в справочном бюро учебника; коммуникативные – на-учатся быть терпимыми к другим мнениям, учитывать их в совместной работе; получат возможность научиться соблюдать в повседневной жизни нормы речевого этикета и правила устного общения; предметные:научатся выполнять разбор слова по составу.

Ход урока

I. Организационный момент. Сообщение темы урока.

– Если рассмотреть листик растения под микроскопом, то можно увидеть недвижимое – те части, из которых состоит листик. А если рассмотреть «под микроскопом» слово?

Слова – названия предметов, признаков, действий – могут изменяться.

– У этих частей речи изменяется окончание. Окончание – это изменяемая часть слова.

У данных слов можно обнаружить общую часть, в которой выражено их основное значение.

Общая часть родственных слов, в которой выражено их основное лексическое значение, называется корнем.

Слова, которые имеют общий корень, называются родственными, или однокоренными, словами.

Разные приставки – разные слова!

Приставка – это значимая часть слова, которая находится перед корнем. Она служит для образования новых слов.

У данных слов один и тот же суффикс. Суффикс – это значимая часть слова, которая следует за корнем. Суффикс обычно служит для образования новых слов.

– Сегодня на уроке будем выполнять анализ (разбор) слова по составу.

II. Проверочная работа. Тест «Состав слова».

1. Подчеркните слова с суффиксом -ик- .

Дворик, дикий, сникнуть, мячик, мальчик, носик, крик, пикать, обмен, столик.

2. Подчеркните слова с суффиксом -к- .

Чайка, прогулка, риск, свечка, ночка, внучка, кружка, рык, пекарь, полковой.

3. Подчеркните слова с приставками:

Принести, катать, помогать, печь, смотреть, растить, обрадовать, вести.

4. Подчеркните слова с приставкой с- .

Спелый, сломать, слово, сдать, смешной, сделать, скользкий, слепить, скакать, слепой.

5. Подчеркните слова с окончанием -а / -я.

Ёлка, солнце, сказка, озеро, волшебство, улыбка, вода, слово, гора, село.

6. Подчеркните слова, построенные по схеме:

Зима, дорожка, весна, домишко, корзинка, подбородок, пригородный, переходный.

7. Укажите часть слова, без которой не может существовать слово:

а) приставка; в) суффикс;

б) корень; г) окончание.

III. Работа по учебнику.

– Составьте предложения со словом «хвоя» (упражнение 12).

– Составьте схему связи слов в этом предложении.

Осенью у лиственницы нежная хвоя желтеет.

– Составьте и запишите рассказ из упражнения 13.

В берёзовой роще гнездились грачи. Кот залез на дерево и пополз к гнезду. Старый грач заметил рыжего разбойника.

– Продолжите устно рассказ так, чтобы в конце его можно было сказать: «Больше кот в роще не появлялся».

IV. Рефлексия деятельности.

– Послушайте шуточное стихотворение:

О ЧЁМ СПРОСИЛА ОЛЯ?

Бродили мы по сказочным, – Чего, – спросила Оленька,−

Таинственным местам, Разросся он везде?!

Всё папоротник, папоротник, А маморотник, маморотник,

Папоротник там. Маморотник где?

С. Погореловский

− Какую ошибку допустила Оля? Как она получила слово «маморотник»? Назовите части слова.

Домашнее задание: упражнение 5 (рабочая тетрадь, с. 32).

Разбор буквы я по составу

я — слово из 1 слога: я. Ударение ставится однозначно на единственную гласную в слове.

Транскрипция слова: [й’а]

я — [ й’ ] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий) , мягкий (непарный, всегда произносится мягко)
— [ а ] — гласный , ударный

В слове 1 буква и 2 звука.

При разборе слова используются правила:

• Гласная я в начале слова является йотированной и обозначает два звука

Цветовая схема: я

56892 / Слово разобрано с помощью программы. Результат разбора используется вами на свой страх и риск.

Слова с буквой ё обязательно пишите через ё. Фонетические разборы слов «еж» и «ёж» будут разными!

Фонетикой называют раздел языкознания, который изучает звуковую систему языка и звуки речи в целом. Фонетика — это наука о сочетании звуков в речи.

Фонетический разбор, или звуко-буквенный, — это анализ строения слогов и звуковой системы слова. Такой анализ предлагается выполнять как упражнение в учебных целях.

Под анализом понимается:

• подсчитывание количества букв;
• определение числа звуков в слове;
• постановка ударения;
• распределение звуков на согласные и гласные;
• классификация каждого звука;
• составление транскрипции (графической формы слова).

При разборе важно различать понятия «буква» и «звук». Ведь первые соответствуют орфографическим правилам, а вторые — речевым (то есть звуки анализируются с точки зрения произношения).

Прежде чем приступить к звуко-буквенному разбору, следует запомнить

В русском языке десять гласных звуков:

Первые пять обозначают, что предшествующий согласный является твердым, а вторые — мягким.

И двадцать один согласный звук:

Звонкими называют согласные, которые образуются с участием звука, а глухие — с помощью шума. Парными называют те согласные, которые образуют пару глухой/звонкий. Например, [Б]/[П], [В]/[Ф], [Г]/[К]. Непарными — те, которые не образуют пары: [Л], [М], [Р].

При фонетическом анализе слова стоит помнить, что согласные [Ч’], [Щ’], [Й’] — всегда мягкие, вне зависимости от того, какой гласный образует с ними слог. Согласные [Ж], [Ш] и [Ц] — всегда твердые.

В русском алфавите есть также буквы Ь, Ъ. Они не образуют звука. Ь (мягкий знак) служит для того, чтобы смягчать согласные, после которых он ставится. Ъ (твердый знак) имеет разделительную функцию.

Правила разбора на звуки

1. Транскрипция записывается в квадратных скобках: [ ].
2. Мягкость звука обозначается символом «’».
3. Перед глухими звонкие согласные оглушаются: ногти — [нокт’и].
4. Звуки [с], [з] в приставках слов смягчаются: разъединить — [раз’й’эд’ин’ит’].
5. Некоторые согласные в словах не читаются: костный — [косный’].
6. Сочетание букв «сч», «зч» читаются как «щ»: счастье — [щ’аст’й’э].
7. Удвоенный согласный обозначается «:»: постепенный — [паст’ип’эн:ый’].

Образец звуко-буквенного разбора слова

1. Записать слово по правилам орфографии.
2. Разделить слово по слогам.
3. Обозначить ударный слог.
4. Произнести слово вслух и на основании этого выполнить транскрипцию.
5. Описать гласные звуки по порядку, обозначить, какие из них являются ударными, а какие — безударными. Описать согласные. Охарактеризовать их: парные/непарные, звонкие/глухие, твердые/мягкие.
6. Подсчитать количество звуков и букв в слове.

Примеры фонетического разбора

Для примера ниже подобраны слова с наиболее интересными вариантами фонетического разбора: шестнадцатью, яростного, съестного, шестнадцатого, ерошиться, ёжиться, ёжится, ёршится, разъезжаться, съезжаться, для выполнения фонетического разбора других слов воспользуйтесь формой поиска:

В слове «я́»: слогов—1 (я), букв—1, звуков—2:

Рекомендованные переносы:я

Обратите внимание: разбор слова вычисляется алгоритмически, поэтому может быть недостоверным. Помните, что вы используете результаты на свой страх и риск.

«Сдать» или «здать»: как правильно пишется слово?

«Сдать» или «здать» − написание глагола с приставкой часто вызывает грубые ошибки на письме. Зачастую это связано с парностью глухих и звонких согласных в речи, а также их чередованием на конце приставок. Как правильно пишется, почему допускают ошибки и что необходимо запомнить, следует рассмотреть подробнее.

Приставки на «-с» и «-з»

Чередование глухого и звонкого согласного звука в приставке происходит, если она заканчивается на «-с» или «-з». Выбор согласного происходит в зависимости от того, на какой согласный начинается корень.

Если корень начинается с глухого согласного, то приставка заканчивается на «-с».

Например: вс-тряхивать, рас-сматривать, ис-правлять.

Если корень начинается со звонкого согласного, то приставка тоже заканчивается на звонкий согласный.

Например: раз-дваиваться, вз-балтывать, из-давать.

При этом следует запомнить, что правило распространяется только на приставки, образованные из нескольких букв (двух-, трехбуквенные приставки).

Однобуквенная приставка «с-» не изменяется, согласный звук «с» в ней не чередуется. Что касается однобуквенной приставки «з-», то такой в русском языке нет.

Как правильно пишется: «сдать» или «здать»

Путаница в написании глагола вызвана произношением этого слова. При сочетании глухого и звонкого согласного первый под влиянием второго произносится звонко. Такое явление называется ассимиляцией. «Сдать» − звукобуквенный/фонетический разбор этого слова выглядит следующим образом: [З] [Д] [А] [Тʼ]. Именно так это слово произносится.

Озвончение глухого согласного звука в речи машинально и ошибочно переносится на письмо. Однако правильное написание слова «сдать» только с приставкой «с-».

Примеры предложений

Для более полного понимания стоит рассмотреть несколько примеров:

1. В конце урока учительница попросила сдать тетради с самостоятельной работой на проверку.
2. Сдать квартиру в этом городе оказалось не так просто.
3. В ее обязанности входило произвести расчет, закрыть кассу и сдать выручку.
4. Сначала нужно было сдать вступительные экзамены, а потом уже переехать в другую квартиру.
5. Сдать просто так, без боя, свои позиции он не намеревался.

В приведенных выше примерах глагол «сдать» приведен в разных значениях.

Значение слова

У глагола имеется несколько значений, которые широко используются в речи:

1. Передать кому-либо дела, обязанности (при смене должностного лица).

Сдать дела, полномочия, должность.

2. Отдать (поместить) что-либо куда-либо.

Сдать багаж, кровь на анализ, вещи в утиль.

3. Возвращать что-либо после временного пользования.

Сдать лыжный инвентарь, книгу в библиотеку, велосипед в прокат.

4. Передача официальному лицу чего-либо после официального запрета на ношение.

Сдать оружие, партбилет, удостоверение.

5. Отдать в аренду.

Сдать комнату, участок, землю.

6. Пройти испытания.

Сдать тест, экзамен, нормы по прыжкам в длину.

7. Отдать неприятелю, прекратив сопротивление.

Сдать без боя город, собственные позиции, шахматную партию.

8. Раздать карты игрокам.

Сдать себе козыри, дополнительные карты в преферансе.

9. Уменьшить силу, интенсивность чего-либо.

Сдать в работе, темпы строительства.

10. Ослабевать физически.

Сдать после болезни, утраты близкого человека.

Ошибочное написание слова

Ошибочным является глагол «сдать», написанный с приставкой «з-». «Здать» – неправильно написанное слово. Такая форма допускается только при произношении.

Заключение

Чтобы не допустить грубой ошибки в написании глагола, необходимо запомнить, что в русском языке приставки «з-» не существует. Глагол всегда пишется с приставкой «с-».

python — парсинг уникальных слов из текстового файла

Одна из проблем заключается в том, что тест из для списка работает медленно. Вероятно, вам следует сохранить набор , чтобы отслеживать, какие слова вы видели, потому что в тесте для набора очень быстр.

Пример:

  report_set = set ()
для строки в отчете:
    на слово в line.split ():
        если we_want_to_keep_word (слово):
            report_set.add (слово)
  

Затем, когда вы закончите: report_list = список (report_set)

В любое время, когда вам нужно принудительно ввести набор в список , вы можете.Но если вам просто нужно перебрать его или выполнить в тестах , вы можете оставить его как set ; разрешено делать для x в report_set:

Другая проблема, которая может иметь значение, а может и не иметь значения, заключается в том, что вы проглатываете все строки из файла за один раз, используя метод .readlines () . Для действительно больших файлов лучше просто использовать открытый объект дескриптора файла в качестве итератора, например:

  с open ("filename", "r") как f:
    для строки в f:
        ... # обработать каждую строку здесь
  

Большая проблема в том, что я даже не понимаю, как может работать этот код:

  а 1:
    lines = report.readlines ()
    если не строки:
        перерыв
  

Это будет повторяться вечно. Первый оператор захлебывает все входные строки с .readlines () , затем мы снова зацикливаемся, затем следующий вызов .readlines () имеет , отчет уже исчерпан, поэтому вызов .readlines () возвращает пустой список, который вырывается из бесконечного цикла.Но теперь здесь потеряны все строки, которые мы только что прочитали, а остальной код должен довольствоваться пустой переменной строк . Как это вообще работает?

Итак, избавьтесь от всего этого цикла while 1 и измените следующий цикл на для строки в отчете: .

Кроме того, вам действительно не нужно хранить переменную count . Вы можете использовать len (report_set) в любое время, чтобы узнать, сколько слов в наборе .

Кроме того, с набором вам фактически не нужно проверять, является ли слово в наборе ; вы всегда можете просто позвонить по номеру report_set.add (word) , и если он уже находится в , установите , он больше не будет добавлен!

Кроме того, у вас нет , у вас нет , чтобы сделать это по-моему, но мне нравится делать генератор, который выполняет всю обработку. Разделите строку, переведите ее, разделите на пробелы и выделите слова, готовые к использованию. Я бы также заставил слова писать в нижнем регистре, за исключением того, что я не знаю, важно ли, чтобы FOOTNOTES определялись только в верхнем регистре.

Итак, сложите все вместе, и вы получите:

  стандартных слов (объект_файла):
    для строки в file_object:
        линия = линия.strip (). translate (Нет, строка. пунктуация)
        на слово в line.split ():
            уступить слово

report_set = set ()
с open (fullpath, 'r') как отчет:
    за слово в словах (отчет):
        если слово == "СНОСКИ":
            перерыв
        word = word.lower ()
        если len (word)> 2 и слово отсутствует в dict_file:
            report_set.add (слово)

print ("Слова в report_set:% d"% len (report_set))
  

Надежный алгоритм анализа грамматик ссылок

Надежный алгоритм разбора грамматик ссылок

Абстрактные

Мы реализовали эти идеи и протестировали их, проанализировав Коммутационный корпус разговорного английского.Этот корпус состоит примерно из трех миллионов слов текста, что соответствует на более чем 150 часов транскрибированной речи, собранной с телефона беседы ограничены 70 различными темами. Хотя только небольшая часть предложений в этом корпусе является « грамматической » стандартных критериев, надежный синтаксический анализатор грамматики ссылок способен извлекать соответствующие структура для большой части предложений. Мы представляем результаты наших экспериментов с использованием этой системы, включая анализы выбранных и случайных предложений из корпуса.

Мы разместили версию надежного парсера в Word Wide Web для экспериментирование. Его можно найти по URL-адресу http://bobo.link.cs.cmu.edu/cgi-bin/grammar/construct-page.cgi. В этой версии есть некоторые ограничения, такие как максимальная длина предложение в словах и максимальный объем памяти, который может использовать синтаксический анализатор.

Word Vs. PDF для онлайн-приложений: какой формат лучше?

Вы только что закончили заполнять онлайн-заявку на работу. Вы сканируете его, чтобы убедиться, что ваше имя, контактная информация и ссылки указаны правильно.Затем вы нажимаете кнопку «Прикрепить резюме», загружаете свое резюме и отправляете заявку.

Сделайте шаг назад и подумайте немного. В каком формате вы отправили резюме? Это было в MS Word или PDF? Пройдет ли он систему программного обеспечения для отслеживания кандидатов? Чаще всего при онлайн-заявках возникает вопрос: «Сохранится ли формат моего резюме таким же?» По большей части форматирование вашего документа должно оставаться неизменным при условии, что лицо на принимающей стороне имеет ту же версию программного обеспечения, что и вы.Это также имеет значение, если компания использует обновленную систему отслеживания кандидатов (ATS).

Даже если вы не можете точно знать, какое программное обеспечение для работы с документами или систему ATS использует ваш потенциальный работодатель, есть способы передать свое резюме конечному пользователю, не жертвуя качеством или макетом.

Что такое система программного обеспечения для отслеживания кандидатов или ATS?

ATS — это онлайн-приложение, которое вводит и хранит информацию о кандидатах на работу. Около 98% работодателей используют систему ATS при приеме на работу.Цель системы ATS — помочь работодателям точно определять качественных кандидатов, что экономит деньги и время. Как только все соответствующие данные будут помещены в ATS, они станут доступны тем, кто находится в процессе приема на работу.

Итак, что система отслеживания кандидатов читает в вашем резюме? Он выполняет поиск по ключевым словам, относящимся к описанию должности, срокам и названиям должностей. Компании также могут запрограммировать свои системы на использование так называемых «нокаутных» вопросов, таких как: «Есть ли у вас как минимум пятилетний опыт работы в качестве управляющего директора?» Эти вопросы исключают кандидатов, не отвечающих минимальным критериям.

Поскольку работодатели используют системы ATS, обсуждались преимущества и недостатки форматов Word и PDF для резюме, а также лучший способ избежать проблем с форматированием или совместимостью. Ниже приведены детали сравнения этих двух популярных форматов, и какой из них вы должны использовать в качестве резюме при подаче заявления на вакансию в Интернете.

Word Format

Для большинства онлайн-приложений о вакансиях работодатели часто запрашивают резюме в формате Word. Это потому, что MS Word — самый универсальный и популярный формат, используемый работодателями.Кроме того, почти у всех работодателей есть какая-то версия Word, которую они используют в своих повседневных рабочих процессах.

• Самый универсальный и популярный формат
• Простота использования
• Легко сканировать
• Широко принимается системой ATS

• Неправильные версии слов могут вызвать проблемы совместимости
• Проблемы преобразования специальных символов
• Недостаточно творчества / гибкости
• Форматирование документа может быть искажено при открытии в неправильной программе

Чтобы избежать искаженного форматирования ATS, лучшее, что вы можете сделать, — это сохранить свое резюме в формате Word как файл.док. Избегайте расширения файла .docx, потому что некоторые компании малого и среднего уровня могут не иметь доступа к самой последней версии Word.

Сохранение и отправка резюме в формате Word в виде .doc гарантирует, что его формат останется прежним, и решит любые проблемы с совместимостью. Расширение .doc позволяет более ранним версиям Word (97–2000) легко открывать ваш документ без ущерба для специальных символов, форматирования или макета.

PDF Format

Хотя большинство работодателей предпочитают Word, многие работодатели предпочитают, чтобы соискатели присылали резюме в формате PDF.Причина в том, что PDF-файлы можно просматривать во многих операционных системах, включая мобильные, без нарушения общего форматирования.

PDF-файлы часто выбирают для большинства творческих резюме, поскольку они всегда сохраняют исходное форматирование. Художники, графические дизайнеры, музыканты и подобные им люди часто используют InDesign или Illustrator для создания своих резюме, а затем сохраняют их в формате PDF. Тем не менее, у использования PDF-файлов есть свои преимущества и недостатки, особенно если ваш тип работы не относится к творческой сфере.

• Отсутствие нарушений зрения (грамматические / орфографические строки, как в Word)
• Более четкое качество изображения
• Резюме с улучшенным графическим оформлением
• Можно открыть где угодно

• Текст может не читаться во всех системах ATS, особенно в старых системах.
• ATS пропустит графику или текст, скрытые в изображениях
• Большие PDF-документы невозможно загрузить, что расстраивает конечного пользователя

Если вы отправляете резюме в формате PDF, убедитесь, что текст можно выделить с помощью курсора.Это гарантирует, что система ATS сможет прочитать текст. Удалите любой текст в формате изображения, поскольку системы ATS не будут читать изображения.

Следуйте указаниям

Оба формата часто используются для онлайн-заявлений о приеме на работу, поэтому важно помнить, что следует отправлять в формате, который запрашивал работодатель. Даже если вы беспокоитесь о том, что формат может быть искажен, есть причина, по которой работодатель запрашивает файл Word.doc или PDF. Обратите внимание на то, какой формат они хотят, и соответствующим образом скорректируйте свое резюме.

Ключевое практическое правило при отправке резюме — иметь резюме в формате Word и PDF. Каждый раз, когда вы обновляете резюме в формате Word, экспортируйте и повторно сохраняйте версию PDF, чтобы у вас всегда была обновленная копия обоих форматов.

Собираем все вместе

Подразделы

Мы рассмотрели различные инструменты и методы, используемые в компиляторах, но:

• как вы решаете, что вам нужно использовать для решения конкретной проблемы, а также
• как их объединить в единое целое?

Вопросы, относящиеся к использованию LEX , YACC и словари — все о форме вводимого текста.Напротив, большинство важные вопросы, относящиеся к использованию деревьев синтаксического анализа, касаются того, что вы хотите что делать с введенным текстом после того, как вы его проанализировали.

• LEX

  Имеет ли текст, который вы обрабатываете, вообще какую-либо структуру?
  Если да, то обычно вам нужно разбить его на небольшие части (слова), чтобы почти всегда будет использовать LEX (или что-то подобное).

  Единственная ситуация, которую я могу представить, когда это может быть бесполезно, это е.грамм. пытаясь разобраться с ФОРТРАНОМ, который имеет структуру, но границы между словами определяется контекстом, в котором они появляются (пробелы , а не разделителей, поэтому « DO 1 I » может состоять из 3 слов в одном месте и 1 слово в другом).

• YACC

  Имеет ли обрабатываемый вами текст иерархию структур, например: делать слова объединяются в группы, которые объединяются в большие группы и т. д.?
  Является ли эта иерархическая структура четко определенной (т.е. имеет грамматику), или вы можете создать грамматику, точно отражающую требуемую структуру?
  Если да, то YACC может вам помочь.

  Однако одна вещь, с которой YACC не очень хорош, — это то, с чем справляется ошибки в его вводе. В большинстве современных систем есть средства для автоматически обрабатывать ошибки, например путем пропуска или вставки слова или в более серьезные случаи, перейдя к концу текущего правила грамматики и пропускать ввод до тех пор, пока не найдет то, что может следовать за ним. В YACC (и в JavaCC), хотя есть некоторые полезные средства, они должны быть вставлены вручную в подходящие места грамматики.

  В некоторых случаях, например, когда вы пытаетесь обработать ввод, полный ошибок (например, работа с HTML), эта проблема может свести на нет преимущества использования YACC и заставить вас просто использовать LEX отдельно, особенно, если ввод не сильно структурирован.

• словарь

  У вас есть определенные пользователем имена или, возможно, длинный список встроенных имен, чтобы иметь дело с?
  Если да, то вам почти наверняка понадобится какой-нибудь словарь, даже если он довольно просто.

  Может ли быть более одного экземпляра одного и того же имени во входных данных, например. находятся есть блоки и правила области действия, или можно использовать то же имя, например для переменной а за кусок кода?
  Если да, то вам нужно будет соответствующим образом структурировать словарь — например, как стек для блоков или с разными словарями, например для переменных и для код.

• синтаксических деревьев

  Вам нужно многократно сканировать вводимый текст, чтобы иметь возможность полностью проанализировать Это?
  e.грамм. использование имен перед их определением, если определение может изменить способ использование этого имени должно быть переведено.
  Если да, то вам нужно будет использовать дерево синтаксического анализа, чтобы, найдя, например, в декларации, вы можете вернуться и выбрать подробный перевод использование имени.
  Если мы начинаем с нуля, мы обычно можем разработать новый язык, чтобы избежать эта трудность, хотя мы можем столкнуться с ней, если нам придется иметь дело с существующими языков. Некоторые современные языки, такие как SML, намеренно определены в таким образом упростить их использование, но сложнее перевести.

  Что вы хотите делать с введенным текстом после его анализа? Чем это сложнее, тем больше вероятность, что вам понадобятся деревья синтаксического анализа:
  например значительная (глобальная) оптимизация кода.
  например переупорядочивание в переводах — чтение слева направо, мы можем легко перевести инфикс в постфикс
  subexp1 op subexp2 -> subexp1 subexp2 op
  , потому что нам просто нужно запомнить оператор a один символ, пока мы не сможем вывести его в конце правила.Однако для перевода постфикса в инфикс
  subexp1 subexp2 op -> subexp1 op subexp2
  , мы должны запомнить второе подвыражение, которое может быть произвольно сложный, до конца правила, поэтому нам нужно использовать синтаксический анализ дерево, чтобы запомнить его (хотя, если бы мы хотели, мы могли бы все это в рамках действий YACC ).
  например интерпретация кода — если в языке есть управляющие конструкции тогда интерпретатору придется перемещаться по анализируемому входу, поэтому там должна быть какая-то сохраненная версия ввода, чтобы он мог перемещаться.Это может быть дерево синтаксического анализа или, может быть, мы сгенерируем, например, постфиксный код и переводчик прыгает в этом.

  Глядя на действия, которые мы хотим связать с правилами грамматики, может случиться так, что нам придется использовать значения из мест, которые YACC не может легко получить доступ. Если да, то простое решение состоит в том, чтобы построить дерево синтаксического анализа, включающее столько значения, которые можно вычислить с помощью YACC , а затем пройтись по дереву, вычисляя любой дополнительные значения, с которыми YACC не может справиться.
  Однако есть альтернатива — часто можно переписать грамматику так, чтобы значения передавались только в корень дерево, и поэтому YACC может вычислить все. (4.3)
  например предположим, что язык включает декларации
  объявление: тип idlist;
список id: id | idlist ',' id;
  , и мы хотим объявить « id » как « type ». YACC не может передать « тип » в « список id ».Мы можем переписать грамматику в виде:
  объявление: идентификатор типа | декларация ',' id;
  , и теперь информацию о типе может использовать YACC . В общем, может быть непросто увидеть, как изменить грамматику, а может и нет. даже желательно, потому что вы должны показать, что ваша новая грамматика распознает тот же язык, и вы должны иметь возможность поддерживать свой код.

  Обратите внимание, что в приведенной выше задаче мы хотим, чтобы информация текла слева направо. направо, и мы использовали левую рекурсию в решении.По аналогии, если бы мы хотели, чтобы информация текла справа налево, мы могли бы использовать right рекурсия, преобразование:
  объявление: тип idlist;
список id: id | idlist ',' id;
  в:
  объявление: тип идентификатора | id ',' объявление;
  (Если вы не уверены, попробуйте нарисовать деревья синтаксического анализа для простого объявление для каждой грамматики, а затем нарисуйте на них стрелки показывает, как информация о типе должна перемещаться по дереву.)

  Большинство (но далеко не все, как показывает пример, приведенный выше) это можно резюмировать так: если вы делаете что-нибудь, кроме обработки ввода слева направо, когда вы его читаете, вам нужно подумать об использовании дерева синтаксического анализа.

Лексический анализ (детализация, сканирование, токенизация)

ввод:

знаков исходной программы

выходы:

символов / лексем / токенов / предметов / слов
словарь имен список имен
сообщения об ошибках, списки и т. Д.

Распознает простейшие части (то есть регулярную часть) грамматики:
исключить пробелы и комментарии
определить литералы, имена, ключевые слова, операторы, знаки препинания
лексем = пара (синтаксический вид [от «return»], семантическое значение [если используется, от «yylval.???=»])

Виды лексем (например):

идентификатор

значение = конкретное имя (например, указатель на имя в списке имен)

литералы

Значение

= конкретное число, символ или строка и т. Д.и введите

каждое ключевое слово или знак препинания

не имеет ценности, отличается чисто по виду

на каждого оператора

обычно разных видов, но могут сочетать операторы с тот же приоритет, ассоциативность и т. д. и просто различать их по значению

Доступно множество полезных инструментов, в основном аналогичных LEX .

Синтаксический анализ (парсинг)

ввод:

лексем / символов

выходы:

деревьев синтаксического анализа или эквивалент
сообщения об ошибках

Распознает контекстно-свободную грамматику.
Строит структуру из строки символов.

Обнаруживает грамматические ошибки, но обычно не может их исправить. Хорошие парсеры обычно пытаются продолжить после обнаружения одной ошибки в случае, если ошибок больше.

Доступно множество полезных инструментов, в основном двух широких классов — нисходящий LL (k), и снизу вверх LR (k). Восходящие парсеры, такие как YACC , более мощно, но поначалу труднее понять. Многие инструменты улучшают прогноз за символом 1 в LL (1) и LR (1), так как это значительно увеличивает мощь парсеров LL и упрощает использование парсеров LR.Некоторые инструменты интегрируют лексические и синтаксические грамматики, вместо того, чтобы иметь два отдельных файла как с LEX и YACC , но по-прежнему генерируют отдельные лексические и синтаксические анализаторы.

Семантический анализ

входы:

деревьев синтаксического анализа или эквивалент
словарь, содержащий только имена

выходы:

деревьев синтаксического анализа (или эквивалент) для исполняемого кода, усилено информацией из деклараций
свойства словаря объявлений
сообщения об ошибках

Семантический анализатор проверяет объявления и использование идентификаторы, используя словарь.

В отличие от лексико-синтаксического анализа, широко доступных наборы инструментов для семантического анализа, хотя есть пакеты, которые помогают с ведение словаря.

Генерация кода

ввод:

расширенных деревьев синтаксического анализа или эквивалент для исполняемого кода

вывод:

код объекта

Нет таких распространенных и полезных инструментов генерации кода, как LEX . и YACC .

Мы рассмотрели код, сгенерированный для выражений в лабораторном упражнении 4, для управляющие структуры в 9, а для переменных в 8. Более подробно это описано в CS2042.

Мы рассмотрели концепцию проходов, когда обсуждали деревья синтаксического анализа. (7.1.1) но вот быстрое напоминание:

проход — это фактическое сканирование всей транслируемой программы, которые должны быть выполнены до начала следующего этапа / прохода.

Типичная программа-переводчик обычно объединяет несколько этапов в каждую. проходить.Первый проход в любом переводчике (по определению) превышает фактический ввод текста. Если есть какие-либо последующие проходы, они также могут быть вводимый текст, но чаще они находятся над некоторой внутренней формой текста, такие как деревья синтаксического анализа.

Даже сложные языки, такие как C, могут быть скомпилированы за один проход, и за один проход переводчиков обычно проще всего писать. Однако, если мы решили выше что мы должны использовать деревья синтаксического анализа, то по определению мы используем более одного проходить. Таким образом, большинство компиляторов в настоящее время являются многопроходными, поскольку они включают в себя значительные оптимизация кода.

Типичная однопроходная организация

Сердцем переводчика будет синтаксический анализатор, написанный с использованием YACC или аналогичный. Это вызовет лексический анализатор, написанный с использованием LEX или аналогичного. Действия связанный с каждым правилом грамматики в YACC (и / или в LEX ) будет вызывать подпрограммы, которые выполняют всю остальную часть перевода, например создавать словарь и обращаться к нему, выполнять семантический анализ и генерировать любые вывод (при условии, что все они актуальны).

Типичная многопроходная организация

Первый проход будет аналогичен организации 1 прохода, за исключением того, что сгенерированный вывод будет деревом синтаксического анализа (поэтому для действий потребуется вызывать процедуры построения дерева), и по определению не все процедуры в остальной части транслятора будут вызваны.
Например, первый проход может состоять из всех этапов анализа компилятор (лексический, синтаксический и семантический), создающий дерево синтаксического анализа с информация из объявлений, добавляемых при каждом использовании каждого идентификатора.В второй (и последний) проход может быть простым генератором кода.

Затем дерево будет передано на второй проход, который будет организован вокруг рутины прогулки по деревьям. Как правило, это сначала глубина, обход слева направо по всему дереву, но обстоятельства могут потребовать узлы дерева для посещения в другом порядке, и некоторые из них могут даже посещать более одного раза или не посещать вообще. Ходьба по деревьям будет вызывать еще несколько подпрограмм от остальной части переводчика как он посещает каждый узел.

Если это двухпроходная программа, все готово. В противном случае вывод второй проход, который может быть модифицированным деревом или может быть другой структурой данных все вместе, передается на третий проход, который снова организован вокруг процедура, которая просматривает структуру данных (например, модифицированное дерево синтаксического анализа), вызывая еще несколько процедур в остальном переводчике.
Например, мы могли бы решить организовать наш компилятор так, чтобы первый проход состоял только из лексико-синтаксического анализа, заканчивающегося построением простых деревья синтаксического анализа, за которым следует второй проход, во время которого мы выполняли семантические анализ и значительно изменили деревья, за которым последовал третий и последний проход, в котором мы выполнили простую генерацию кода.

Если мы выполнили все проходы, все готово. В противном случае следующий проход будут организованы аналогично предыдущему проходу, хотя данные переданная структура может быть изменена в очередной раз. Этот процесс продолжается до тех пор, пока все пассы выполнены.
Например, мы могли бы расширить этап генерации кода в том, что было нашим гипотетический двухпроходный компилятор для оптимизации кода, требующий многих проходит через дерево синтаксического анализа, чтобы перестроить его, чтобы улучшить код сгенерировано.

В результате во время каждого прохода мы выполнить больше действий, пока к концу последнего прохода мы не завершим все из них и последний результат был выведен. Обратите внимание, однако, что « дерево синтаксического анализа » может быть совершенно неузнаваем как таковой к тому времени, когда мы закончили!

Синтаксически-управляемый перевод — это, по сути, формальная обработка две простые концепции:

• каждый узел дерева синтаксического анализа может иметь набор связанных значений (атрибуты).
• создание и обход деревьев синтаксического анализа можно автоматизировать.

Атрибуты по существу эквивалентны значению% union, которое YACC можно вычислить в действии, связанном с каждым правилом грамматики — мы можем использовать значения структуры, если имеется более одного атрибута. Однако действия сами обобщены — значения YACC могут перемещаться только из листьев дерева синтаксического анализа по направлению к корню, но в синтаксически-ориентированном переводе значения могут перемещаться по дереву любым удобным для пользователя способом.Это достигается путем автоматического создания дерева синтаксического анализа и обхода его по мере необходимости для перемещения ценности вокруг.

Автоматическое создание и использование деревьев синтаксического анализа обычно также упрощает еще одно шаг в процессе перевода, так как нам часто нужны деревья синтаксического анализа для более поздняя стадия, например интерпретация или оптимизация кода.

Существуют такие системы, как YACC и LEX , которые могут генерировать переводчики, ориентированные на синтаксис, но их неизбежно труднее выучить, чем YACC и LEX , хотя, как и любой другой язык высокого уровня, опытные пользователи могут достичь гораздо большего.Однако, как и в случае с низкоуровневым языков, при достаточной изобретательности, YACC и LEX могут быть заставлены делать все, что могут делать более сложные системы. (Обратите внимание, что некоторые из инструменты, которые создаются сегодня, такие как JavaCC, имеют меньше функциональность, чем LEX и YACC .) Что еще более важно, узнав об этих более продвинутых концепциях, мы сможем лучше использовать LEX и YACC .

Удаление стоп-слов из строк в Python

В этой статье вы увидите различные методы удаления стоп-слов из строк в Python.Стоп-слова — это слова на естественном языке, которые имеют очень мало значения, такие как «есть», «an», «the» и т. Д. Поисковые системы и другие корпоративные платформы индексирования часто фильтруют стоп-слова при извлечении результатов из базы данных по пользовательские запросы.

Стоп-слова часто удаляются из текста перед обучением моделей глубокого обучения и машинного обучения, поскольку стоп-слова встречаются в изобилии, поэтому практически не предоставляется уникальной информации, которую можно использовать для классификации или кластеризации.

Удаление стоп-слов с помощью Python

С языком программирования Python у вас есть множество опций, которые можно использовать для удаления стоп-слов из строк. Вы можете использовать одну из нескольких библиотек обработки естественного языка, таких как NLTK, SpaCy, Gensim, TextBlob и т. Д., Или, если вам нужен полный контроль над стоп-словами, которые вы хотите удалить, вы можете написать свой собственный сценарий.

В этой статье вы увидите несколько различных подходов в зависимости от библиотеки НЛП, которую вы используете.

Использование библиотеки Python NLTK

Библиотека NLTK — одна из старейших и наиболее часто используемых библиотек Python для обработки естественного языка. NLTK поддерживает удаление стоп-слов, и вы можете найти список стоп-слов в модуле corpus . Чтобы удалить стоп-слова из предложения, вы можете разделить текст на слова, а затем удалить слово, если оно выходит из списка стоп-слов, предоставленного NLTK.

Давайте посмотрим на простой пример:

  от nltk.корпус импортных игнорируемых слов
nltk.download ('стоп-слова')
из nltk.tokenize import word_tokenize

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
text_tokens = word_tokenize (текст)

tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в stopwords.words ()]

печать (tokens_without_sw)
  

В приведенном выше сценарии мы сначала импортируем коллекцию стоп-слов из модуля nltk.corpus . Затем мы импортируем метод word_tokenize () из nltk.tokenize класс. Затем мы создаем переменную text , которая содержит простое предложение. Предложение в переменной text токенизируется (делится на слова) с использованием метода word_tokenize () . Затем мы перебираем все слова в списке text_tokens и проверяем, существует ли слово в коллекции стоп-слов или нет. Если слово не существует в коллекции стоп-слов, оно возвращается и добавляется в список tokens_without_sw .Затем распечатывается список tokens_without_sw .

Вот как предложение выглядит без стоп-слов:

  ['Ник', 'нравится', 'играть', 'футбол', ',', 'однако', 'любить', 'теннис', '.']
  

Вы можете видеть, что слова с по , он , это , не и тоже были удалены из предложения.

Вы можете присоединиться к списку вышеперечисленных слов, чтобы создать предложение без стоп-слов, как показано ниже:

  filter_sentence = ("").присоединиться (tokens_without_sw)
печать (отфильтрованное_предложение)
  

Вот результат:

  Ник любит играть в футбол, но любит теннис.
  

Добавление или удаление стоп-слов в списке стоп-слов NLTK по умолчанию

Вы можете добавлять или удалять стоп-слова по вашему выбору в существующий набор стоп-слов в NLTK. Прежде чем удалять или добавлять стоп-слова в NLTK, давайте посмотрим список всех английских стоп-слов, поддерживаемых NLTK:

  отпечаток (стоп-слова.слова ('английский'))
  

Выход:

  [«я», «я», «мой», «я», «мы», «наш», «наш», «мы», «ты», «ты», «ты» , "вы", "вы бы", 'ваш', 'ваш', 'себя', 'вас', 'он', 'его', 'его', 'он', 'она', " she's »,« ее »,« ее »,« она »,« это »,« это »,« ее »,« сама »,« они »,« они »,« их »,« их »,« они » , 'what', 'which', 'who', 'who', 'this', 'that', "that'll", 'this', 'те', 'am', 'is', 'are' , 'был', 'был', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'имел', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', 'сделал', ' выполнение ',' a ',' an ',' the ',' and ',' but ',' if ',' or ',' потому что ',' as ',' until ',' while ',' of ' , 'at', 'by', 'for', 'with', 'about', 'Again', 'between', 'into', 'through', 'во время', 'до', 'после', ' выше ',' ниже ',' в ',' от ',' вверх ',' вниз ',' внутрь ',' вне ',' вкл ',' выкл ',' над ',' под ',' снова ' , 'далее', 'затем', 'один раз', ​​'здесь', 'там', 'когда', 'где', 'почему', 'как', 'все', 'любой', 'оба', ' каждый »,« несколько »,« больше »,« большинство »,« другие »,« некоторые »,« такие »,« нет »,« ни »,« не »,« только »,« свой »,« такой же » , s o ',' than ',' too ',' very ',' s ',' t ',' can ',' will ',' just ',' don ', "не",' следует ', " должен был иметь ", 'сейчас', 'd', 'll', 'm', 'o', 're', 've', 'y', 'ain', 'aren'," не " , 'couldn', 'could', 'didn', "not", 'doesn', "not", 'hadn', "hadn't", 'hasn', "не имеет" , 'haven', "not", 'isn', "not", 'ma', 'mightn', "could not", 'mustn', "must not", 'needn', " не нужно »,« шань »,« не должен »,« не должен »,« не должен »,« не было »,« не было »,« не было »,« не было »,« выиграл »," не будет ", 'не будет'," не будет "]
  

Добавление стоп-слов в список стоп-слов NLTK по умолчанию

Чтобы добавить слово в коллекцию стоп-слов NLTK, сначала создайте объект из стоп-слов.слова ('английский') список. Затем используйте метод append () в списке, чтобы добавить любое слово в список.

Следующий сценарий добавляет слово play в коллекцию стоп-слов NLTK. Опять же, мы удаляем все слова из нашей переменной text , чтобы увидеть, удалено ли слово play или нет.

  all_stopwords = stopwords.words ('английский')
all_stopwords.append ('играть')

text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (tokens_without_sw)
  

Выход:

  ['Ник', 'лайки', 'футбол', ',', однако ',' любил ',' теннис ','.']
  

Выходные данные показывают, что слово play было удалено.

Вы также можете добавить список слов в список stopwords.words , используя метод append , как показано ниже:

  sw_list = ['нравится', 'играть']
all_stopwords.extend (sw_list)

text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (tokens_without_sw)
  

Приведенный выше сценарий добавляет два слова like и play к стоп-словам.список слов . В выводе вы не увидите эти два слова, как показано ниже:

Выход:

  ['Ник', 'футбол', ',', 'однако', 'любящий', 'теннис', '.']
  

Удаление стоп-слов из списка стоп-слов NLTK по умолчанию

Поскольку stopwords.word ('english') — это просто список элементов, вы можете удалять элементы из этого списка, как и любой другой список. Самый простой способ сделать это — использовать метод remove () . Это полезно, когда вашему приложению требуется стоп-слово, которое нельзя удалить.Например, вам может потребоваться сохранить в предложении слово , а не , чтобы знать, когда утверждение отвергается.

Следующий скрипт удаляет стоп-слово , а не из списка стоп-слов по умолчанию в NLTK:

  all_stopwords = stopwords.words ('английский')
all_stopwords.remove ('не')

text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (tokens_without_sw)
  

Выход:

  ['Ник', 'лайки', 'играть', 'футбол', ',', 'однако', 'не', 'любить', 'теннис', '.']
  

Из вывода видно, что слово , а не не было удалено из входного предложения.

Использование библиотеки Python Gensim

Библиотека Gensim — еще одна чрезвычайно полезная библиотека для удаления стоп-слов из строки в Python. Все, что вам нужно сделать, это импортировать метод remove_stopwords () из модуля gensim.parsing.preprocessing . Затем вам нужно передать предложение, из которого вы хотите удалить стоп-слова, методу remove_stopwords () , который возвращает текстовую строку без стоп-слов.

Давайте рассмотрим простой пример того, как удалить стоп-слова через библиотеку Gensim.

  из gensim.parsing.preprocessing import remove_stopwords

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
filter_sentence = remove_stopwords (текст)

печать (отфильтрованное_предложение)
  

Выход:

  Ник любит играть в футбол, увлекается теннисом.
  

Важно отметить, что результат удаления стоп-слов с помощью библиотек NLTK и Gensim отличается.Например, библиотека Gensim считала слово , а стоп-словом, а NLTK — нет, и поэтому не удалила его. Это показывает, что не существует жестких правил относительно того, что такое стоп-слово, а что нет. Все зависит от задачи, которую вы собираетесь выполнять.

В следующем разделе вы увидите, как добавить или удалить стоп-слова из существующей коллекции стоп-слов в Gensim.

Добавление и удаление стоп-слов в списке стоп-слов Gensim по умолчанию

Давайте сначала взглянем на стоп-слова в библиотеке Python Gensim:

  импорт gensim
all_stopwords = gensim.parsing.preprocessing.STOPWORDS
печать (all_stopwords)
  

Выход:

  frozenset ({'ее', 'во время', 'среди', 'после', 'только', 'ее', 'в', 'нет', 'с', 'un', 'положить', ' отсюда ',' каждый ',' будет ',' иметь ',' к ',' сам ',' тот ',' кажущийся ',' после этого ',' кто-то ',' восемь ',' она ',' сорок ' , «много», «повсюду», «меньше», «было», «интерес», «где-то еще», «уже», «что угодно», «или», «кажется», «огонь», «однако», « держать ',' деталь ',' оба ',' себя ',' действительно ',' достаточно ',' тоже ',' нас ',' при чем ',' себя ',' позади ',' все ',' часть ' , 'made', 'after', 'for', 'nor', 'before', 'front', 'искренний', 'действительно', 'чем', 'один', 'делаю', 'среди', ' поперек »,« он »,« другой »,« какой-то »,« кто угодно »,« четыре »,« другой »,« недавно »,« выключен »,« когда-нибудь »,« выше »,« часто »,« здесь » , 'am', 'посредством', 'хотя', 'кто', 'должен', 'количество', 'так или иначе', 'else', 'при', 'это', 'когда', 'мы', ' мало ',' где угодно ',' будет ',' хотя ',' быть ',' заполнить ',' использовано ',' полный ',' через ',' вызов ',' после чего ',' различные ',' имеет ' , 'такой же', 'бывший', 'тогда как', 'что', 'было', 'в основном', 'на', 'иди' , 'мог', 'себя', 'тем временем', 'за пределами', 'рядом', 'наш', 'сторона', 'наш', 'пять', 'никто', 'сама', 'есть', ' всегда ',' они ',' здесь ',' одиннадцать ',' пятьдесят ',' следовательно ',' ничто ',' не ',' мельница ',' без ',' откуда ',' получить ',' куда ' , 'then', 'no', 'own', 'many', 'something', 'и т. д.,' make ',' from ',' против ',' ltd ',' next ',' afterwards ',' за исключением ',' в то время как ',' тонкий ',' заранее ',' по ',' среди ',' ты ',' третий ',' как ',' те ',' сделано ',' становясь ',' скажи ' , 'либо', 'не', 'двадцать', 'его', 'еще', 'последний', 'как-то', 'есть', 'эти', 'мой', 'под', 'взять', ' чьи ',' другие ',' сверх ',' возможно ',' отсюда ',' делает ',' где ',' два ',' всегда ',' твой ',' где бы ',' стал ',' который ' , 'о', 'но', 'по направлению', 'еще', 'скорее', 'вполне', 'ли', 'где-то', 'мог бы', 'делать', 'дно', 'до', ' км ',' твой ',' серьезный ',' найти ',' пожалуйста ',' hasnt ',' иначе ',' шесть ',' навстречу ',' иногда ',' из ',' пятнадцать ',' например ' , 'просто', 'а', 'я', 'описать', 'почему', 'ан', 'и', 'может', 'внутри', 'кг', 'против', 'ре', 'тем не менее', 'через', 'очень', 'так или иначе', 'вниз', 'нигде', 'сейчас', 'это', 'не могу', 'де', 'двигаться', 'настоящим', 'как ',' найдено ',' кем ',' были ',' вместе ',' снова ',' кроме того ',' первый ',' никогда ',' ниже ',' между ',' компьютер ',' десять ', 'в', 'видеть', 'везде', 'там', 'ни', 'каждый', 'не мог', 'вверх', 'несколько', 'то', 'я', 'становится', 'не ',' ie ',' был ',' после чего ',' казалось ',' большинство ',' никто ',' весь ',' должен ',' не может ',' за ',' мой ',' тем самым ', 'так', 'он', 'имя', 'со', 'его', 'все', 'если', 'стать', 'толстый', 'таким образом', 'в отношении', 'не', 'дать ',' все ',' показать ',' любой ',' используя ',' дальше ',' дальше ',' вокруг ',' назад ',' минимум ',' с ',' любой ',' один раз ', 'может', 'счет', 'в дальнейшем', 'быть', 'кажется', 'их', 'я', 'девять', 'также', 'система', 'в', 'больше', 'из ',' двенадцать ',' там ',' почти ',' кроме ',' последний ',' сделал ',' что-то ',' кроме ',' через ',' всякий раз, когда ',' раньше ',' плакать ', 'один', 'сто', 'шестьдесят', 'после', 'колодец', 'они', 'а именно', 'пустой', 'три', 'даже', 'вдоль', 'потому что', 'ou rself ',' such ',' top ',' due ',' inc ',' сами '})
  

Вы можете видеть, что набор стоп-слов по умолчанию в Gensim намного более детализирован по сравнению с NLTK.Кроме того, Gensim сохраняет стоп-слова по умолчанию в объекте замороженного набора.

Добавление стоп-слов в список стоп-слов Gensim по умолчанию

Чтобы получить доступ к списку стоп-слов Gensim, вам необходимо импортировать фиксированный набор STOPWORDS из пакета gensim.parsing.preprocessong . Замороженный набор в Python — это тип неизменяемого набора. Вы не можете добавлять или удалять элементы в замороженном наборе. Следовательно, чтобы добавить элемент, вы должны применить функцию union к замороженному набору и передать ему набор новых стоп-слов.Метод union вернет новый набор, содержащий недавно добавленные стоп-слова, как показано ниже.

Следующий скрипт добавляет лайков и play в список стоп-слов в Gensim:

  из gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS

all_stopwords_gensim = STOPWORDS.union (set (['нравится', 'играть']))

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords_gensim]

печать (tokens_without_sw)
  

Выход:

  ['Ник', 'футбол', ',', 'любящий', 'теннис', '.']
  

Из вышеприведенного вывода видно, что слова , такие как и play , были обработаны как стоп-слова и, следовательно, были удалены из входного предложения.

Удаление стоп-слов из списка стоп-слов Gensim по умолчанию

Чтобы удалить стоп-слова из списка стоп-слов Gensim, вы должны вызвать метод difference () для объекта замороженного набора, который содержит список стоп-слов. Вам необходимо передать набор стоп-слов, которые вы хотите удалить из замороженного набора, методу difference () .Метод difference () возвращает набор, который содержит все стоп-слова , кроме , переданных методу difference () .

Следующий скрипт удаляет слово , а не из набора стоп-слов в Gensim:

  из gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS

all_stopwords_gensim = СЛОВА
sw_list = {"не"}
all_stopwords_gensim = STOPWORDS.difference (sw_list)

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords_gensim]

печать (tokens_without_sw)
  

Выход:

  ['Ник', 'нравится', 'играть', 'футбол', ',', 'не', 'любить', 'теннис', '.']
  

Поскольку слово , а не теперь удалено из набора стоп-слов, вы можете видеть, что оно не было удалено из входного предложения после удаления стоп-слова.

Использование библиотеки SpaCy

Библиотека SpaCy в Python — еще один чрезвычайно полезный язык для обработки естественного языка в Python.

Чтобы установить SpaCy, вы должны выполнить следующий скрипт на своем командном терминале:

  $ pip install -U spacy
  

После загрузки библиотеки вам также необходимо загрузить языковую модель. В SpaCy существует несколько моделей для разных языков. Мы будем устанавливать англоязычную модель. Выполните в своем терминале следующую команду:

  $ python -m spacy загрузить ru
  

После загрузки языковой модели вы можете удалить стоп-слова из текста с помощью SpaCy.Посмотрите на следующий сценарий:

  импорт просторный
sp = spacy.load ('en_core_web_sm')

all_stopwords = sp.Defaults.stop_words

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (tokens_without_sw)
  

В приведенном выше сценарии мы сначала загружаем языковую модель и сохраняем ее в переменной sp . sp.Default.stop_words — это набор стоп-слов по умолчанию для модели английского языка в SpaCy.Затем мы просто перебираем каждое слово во входном тексте, и если слово существует в наборе стоп-слов языковой модели SpaCy, слово удаляется.

Вот результат:

Выход:

  ['Ник', 'лайки', 'играть', 'футбол', ',', 'любить', 'теннис', '.']
  

Добавление и удаление стоп-слов в списке стоп-слов SpaCy по умолчанию

Как и другие библиотеки NLP, вы также можете добавлять или удалять стоп-слова из списка стоп-слов по умолчанию в Spacy.Но перед этим мы увидим список всех существующих стоп-слов в SpaCy.

  печать (len (all_stopwords))
печать (all_stopwords)
  

Выход:

  326
{'откуда', 'здесь', 'показать', 'были', 'почему', 'нет', 'то', 'после чего', 'не', 'больше', 'как', 'восемь' , 'действительно', 'я', 'только', 'через', 'девять', 'ре', 'себя', 'почти', 'до', 'уже', 'спереди', 'минимум', ' становится ',' тем самым ',' делаю ',' она ',' вместе ',' быть ',' часто ',' тогда ',' довольно ',' меньше ',' много ',' они ',' мы ' , 'take', 'its', 'yours', 'each', 'would', 'may', а именно ',' do ',' who ',' ли ',' сторона ',' оба ',' what ',' между ',' в сторону ',' наш ',' посредством чего ', "m",' ранее ',' я ',' имел ',' действительно ',' call ',' keep ', "' re ", 'после этого', 'can', 'их', 'одиннадцать', 'm', 'даже', 'около', 'двадцать', 'в основном', 'сделал', 'в', 'и ',' кажется ',' серьезным ',' против ', "нет",' кроме ',' имеет ',' пять ',' он ',' последний ',' 'ве', 'потому что', ' мы ',' сам ',' еще ',' что-то ',' как-то ',' м ',' навстречу ',' его ',' шесть ',' где угодно ',' нас ',' д ',' через ',' таким образом ',' который ',' все ',' стать ',' здесь ',' один ',' в ',' хотя ',' когда-нибудь ',' давать ',' не могу ',' кроме ' , 'через', 'никто', 'когда-либо', 'это', 'ове r ',' среди ',' во время ',' однако ',' когда ',' иногда ',' еще ',' казалось ',' получить ', "ве",' его ',' с ',' часть ',' за пределами ',' все ',' тот же ',' этот ',' недавно ',' нет ',' в отношении ',' в другом месте ',' другие ',' кроме того ',' еще ',' назад ', «один», «где-то», «есть», «будет», «заранее», «десять», «очень», «большинство», «три», «бывший», «ре», «иначе», « несколько ',' также ',' что угодно ',' есть ',' становлюсь ',' рядом ',' s ',' ничто ',' некоторые ',' с ',' оттуда ',' так или иначе ',' вне ',' вверх ',' хорошо ',' оно ',' различное ',' четыре ',' верх ',' 's', 'чем', 'под', 'мог бы', 'мог', 'по' , 'too', 'and', 'who', '' ll ',' say ',' поэтому ', "s",' other ',' во всем ',' стал ',' your ',' put ' , 'per', '' ll ',' пятнадцать ',' must ',' before ',' when ',' any ',' без ',' does ',' was ',' where ',' after after ', 'd', 'другой', 'сами', 'n't', 'видеть', 'идти', 'где угодно', 'просто', 'кажущийся', 'отсюда', 'полный', 'после' , 'дно', 'целое', 'собственное', 'пусто', 'причитающееся', 'позади', 'пока', 'на', 'при этом', 'выключено', 'снова', 'а', ' два ',' абов e ',' там ',' шестьдесят ',' те ',' тогда как ',' использующий ',' последний ',' использовал ',' мой ',' сама ',' ее 'или', 'ни один' , 'сорок', 'после', 'сейчас', 'после', 'себя', 'куда', 'скорее', 'однажды', 'от', 'до', 'что угодно', 'несколько', ' в ',' такой ',' быть ',' сделать ',' мой ',' пожалуйста ',' вдоль ',' сотню ',' следует ',' ниже ',' третий ',' если ',' на ' , «возможно», «наш», «но», «никогда», «кто угодно», «пятьдесят», «любой», «все», «никто», «там», «иметь», «так или иначе», из ',' казаться ',' вниз ',' есть ',' каждый ',' 'будет', 'много', 'ни один', 'дальше', 'я', 'кто', 'тем не менее', 'около ',' везде ',' имя ',' достаточно ',' 'd', 'следующий', 'пока', 'хотя', 'через', 'на', 'первый', 'был', 'настоящим' , 'если', 'двигаться', 'так', 'либо', 'среди', 'для', 'двенадцать', 'ни', 'она', 'всегда', 'эти', 'как', ' 've', 'amount', 're', 'кто-то', 'потом', 'ты', 'нигде', 'сам', 'готово', 'в дальнейшем', 'внутри', 'сделано', ' ca ',' они '}
  

Выходные данные показывают, что в списке стоп-слов по умолчанию в библиотеке SpaCy содержится 326 стоп-слов.

Добавление стоп-слов в список стоп-слов SpaCy по умолчанию

Список стоп-слов SpaCy в основном представляет собой набор строк. Вы можете добавить новое слово в набор, как если бы вы добавляли любой новый элемент в набор.

Посмотрите на следующий скрипт, в котором мы добавляем слово tennis к существующему списку стоп-слов в Spacy:

  импорт просторный
sp = spacy.load ('en_core_web_sm')

all_stopwords = sp.Defaults.stop_words
all_stopwords.add ("теннис")

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (tokens_without_sw)
  

Выход:

  ['Ник', 'лайки', 'играть', 'футбол', ',', 'любить', '.']
  

Выходные данные показывают, что слово теннис было удалено из входного предложения.

Вы также можете добавить несколько слов в список стоп-слов в SpaCy, как показано ниже. Следующий скрипт добавляет лайков и тенниса в список стоп-слов в SpaCy:

  импорт просторный
sp = простор.загрузка ('en_core_web_sm')

all_stopwords = sp.Defaults.stop_words
all_stopwords | = {"любит", "теннис",}

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (tokens_without_sw)
  

Выход:

  ['Ник', 'играть', 'футбол', ',', 'любить', '.']
  

Вывод показывает, что слова любит и теннис были удалены из входного предложения.

Удаление стоп-слов из списка стоп-слов SpaCy по умолчанию

Чтобы удалить слово из набора стоп-слов в SpaCy, вы можете передать слово для удаления методу remove набора.

Следующий скрипт удаляет слово , а не из набора стоп-слов в SpaCy:

  импорт просторный
sp = spacy.load ('en_core_web_sm')

all_stopwords = sp.Defaults.stop_words
all_stopwords.remove ('не')

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
text_tokens = word_tokenize (текст)
tokens_without_sw = [слово в слово в text_tokens, если не слово в all_stopwords]

печать (tokens_without_sw)
  

Выход:

  ['Ник', 'играть', 'футбол', ',', 'не', 'любить', '.']
  

В выходных данных вы можете видеть, что слово , а не не было удалено из входного предложения.

Использование специального сценария для удаления стоп-слов

В предыдущем разделе вы видели разные способы использования различных библиотек для удаления стоп-слов из строки в Python.Если вам нужен полный контроль над удалением стоп-слов, вы можете написать свой собственный скрипт для удаления стоп-слов из вашей строки.

Первым шагом в этом отношении является определение списка слов, которые вы хотите рассматривать как стоп-слова. Давайте создадим список из наиболее часто используемых стоп-слов:

  my_stopwords = ['я', 'я', 'мой', 'я', 'мы', 'наш', 'наш', 'мы', 'ты', "ты", "ты" ve "," вы "," вы бы ", 'ваш', 'ваш', 'себя', 'себя', 'он', 'его', 'его', 'он', 'она' , «она», «ее», «ее», «она», «это», «это», «ее», «сама», «они», «они», «их», «их», « сами ',' что ',' что ',' кто ',' кто ',' этот ',' тот ',' тот ',' эти ',' те ',' есть ',' есть ',' есть ',' был ',' был ',' быть ',' был ',' быть ',' иметь ',' иметь ',' имел ',' иметь ',' делать ',' делает ',' сделал ' , 'делание', 'а', 'ан', 'то', 'и', 'но', 'если', 'или', 'потому что', 'как', 'до', 'пока', ' of ',' at ',' by ',' for ',' with ',' about ',' Again ',' between ',' into ',' through ',' во время ',' до ',' после ' , 'вверху', 'внизу', 'к', 'от', 'вверх', 'вниз', 'внутрь', 'вне', 'вкл', 'выкл', 'над', 'под', ' снова ',' далее ',' затем ',' один раз ',' здесь ',' там ',' когда ',' где ',' почему ',' как ',' все ',' любой ',' оба ' , «каждый», «несколько», «больше», «большинство», «другие», «некоторые», «такие», «нет», «ни», «не», «только», «о wn ',' same ',' so ',' than ',' too ',' very ',' s ',' t ',' can ',' will ',' just ',' не надо ', "не надо" t ", 'должен'," должен был ", 'сейчас', 'd', 'll', 'm', 'o', 're', 've', 'y', 'ain', ' aren ', "не",' couldn ', "could",' didn ', "not",' doesn ', "not",' hadn ', "hadn't",' hasn ', «не имеет», «haven», «не», «isn», «не», «ma», «mightn», «may not», «mustn», «mustn» t ", 'needn'," ​​needn ", 'shan'," shan't ", 'shouldn'," ​​should not ", 'wasn'," not ", 'weren'," weren " t ", 'выиграл'," не будет ", 'не стал бы," не стал бы "]
  

Далее мы определим функцию, которая будет принимать строку в качестве параметра и возвращать предложение без стоп-слов:

  def remove_mystopwords (предложение):
    жетоны = предложение.расколоть(" ")
    tokens_filtered = [слово в слово в text_tokens, если не слово в my_stopwords]
    return ("") .join (tokens_filtered)
  

Давайте теперь попробуем удалить стоп-слова из образца предложения:

  text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
filter_text = remove_mystopwords (текст)
печать (отфильтрованный_текст)
  

Выход:

  Ник любит играть, но любит теннис.
  

Вы можете видеть, что стоп-слова, которые существуют в списке my_stopwords , были удалены из входного предложения.

Так как список my_stopwords представляет собой простой список строк, вы можете добавлять в него слова или удалять их. Например, добавим слово футбол в список my_stopwords и снова удалим стоп-слова из входного предложения:

  text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
filter_text = remove_mystopwords (текст)
печать (отфильтрованный_текст)
  

Выход:

  Ник любит играть, но любит теннис. 

Выходные данные теперь показывают, что слово футбол также удалено из входного предложения, поскольку мы добавили это слово в список наших пользовательских стоп-слов.

Давайте теперь удалим слово футбол из списка стоп-слов и снова применим удаление стоп-слова к нашему входному предложению:

  my_stopwords.remove ("футбол")

text = "Ник любит играть в футбол, но не очень любит теннис."
filter_text = remove_mystopwords (текст)
печать (отфильтрованный_текст)
  

Выход:

  Ник любит играть в футбол, но любит теннис. 

Слово футбол не было удалено, так как мы удалили его из нашего списка стоп-слов.

Заключение

В этой статье вы видели различные библиотеки, которые можно использовать для удаления стоп-слов из строки в Python. Вы также увидели, как добавлять или удалять стоп-слова из списков стоп-слов по умолчанию, предоставляемых различными библиотеками. В конце мы показали, как это можно сделать, если у вас есть собственный скрипт для удаления стоп-слов.

Синтаксический синтаксический анализ, выявленный реакциями мозга: процессы синтаксического анализа первого и второго проходов

Аргументы синтаксического анализа и построение значений — документация Python 3.9.4

Эти форматы позволяют получить доступ к объекту как к непрерывному фрагменту памяти. Вам не нужно предоставлять необработанное хранилище для возвращенного юникода или байтов. область.

Обычно, когда формат устанавливает указатель на буфер, буфер управляется соответствующим объектом Python, а буфер разделяет время жизни этого объекта.Вам не придется самому освобождать память. Единственными исключениями являются es , es # , et и et # .

Однако, когда структура Py_buffer заполняется, нижележащий буфер заблокирован, так что вызывающий может впоследствии использовать буфер даже внутри блока Py_BEGIN_ALLOW_THREADS без риска изменяемых данных изменяется или уничтожается. В итоге по номеру нужно звонить по номеру PyBuffer_Release () после того, как вы закончили обработку данных (или в любом случае преждевременного прерывания).

Если не указано иное, буферы не завершаются NUL.

Для некоторых форматов требуется объект типа байтов, доступный только для чтения, и устанавливается указатель вместо буферной структуры. Они работают, проверяя, что поле объекта PyBufferProcs.bf_releasebuffer имеет значение NULL , который запрещает изменяемые объекты, такие как bytearray .

Примечание

Для всех # вариантов форматов ( s # , y # и т. Д.) Тип аргумент длины (int или Py_ssize_t ) контролируется определение макроса PY_SSIZE_T_CLEAN перед включением Python.h . Если макрос был определен, длина равна Py_ssize_t , а не int . Это поведение изменится в будущей версии Python для поддержки только Py_ssize_t и drop int support. Лучше всегда определять PY_SSIZE_T_CLEAN .