Come analizzare il testo

Se hai imparato alcuni linguaggi di programmazione per computer, potresti aver sentito il termine, analizzare il testo. Questo viene utilizzato per semplificare i valori di dati complessi del file. L'articolo ti aiuta a sapere come analizzare il testo usando la lingua. Inoltre, se hai riscontrato un errore nell'analisi del testo x, saprai come correggere l'errore di analisi nell'articolo.

Come analizzare il testo

In questo articolo, abbiamo mostrato una guida completa per analizzare il testo in vari modi e abbiamo anche fornito una breve introduzione all'analisi del testo.

Cos'è l'analisi del testo?

Prima di approfondire, apprendere i concetti di analisi del testo utilizzando qualsiasi codice. È importante conoscere le basi della lingua e della codifica.

PNL o elaborazione del linguaggio naturale

Per analizzare il testo, viene utilizzato Natural Language Processing o NLP, che è un sottocampo del dominio dell'Intelligenza Artificiale. Il linguaggio Python, che è uno dei linguaggi che appartengono alla categoria, viene utilizzato per analizzare il testo.

I codici NLP consentono ai computer di comprendere ed elaborare i linguaggi umani per renderli adatti a varie applicazioni. Per applicare le tecniche di ML o Machine Learning alla lingua, i dati di testo non strutturati devono essere convertiti in dati tabulari strutturati. Per completare l'attività di analisi, viene utilizzato il linguaggio Python per alterare i codici del programma.

Cos'è l'analisi del testo?

Analizzare il testo significa semplicemente convertire i dati da un formato a un altro formato. Il formato in cui il file viene salvato deve essere analizzato o convertito in un file in un formato diverso per consentire all'utente di utilizzarlo in varie applicazioni.

• In altre parole, il processo consiste nell'analizzare la stringa o un testo e convertirlo in componenti logici alterando il formato del file.
• Alcune regole del linguaggio Python vengono utilizzate per completare questa attività di programmazione comune. Durante l'analisi del testo, la serie di testo data viene suddivisa in componenti più piccoli.

Quali sono i motivi per analizzare il testo?

I motivi per cui il testo deve essere analizzato sono indicati in questa sezione ed è una conoscenza preliminare prima di sapere come analizzare il testo.

• Tutti i dati computerizzati non saranno nello stesso formato e potrebbero differire a seconda delle diverse applicazioni.
• I formati dei dati variano per le varie applicazioni e un codice incompatibile porterebbe a questo errore.
• Non esiste un programma per computer universale individuale per selezionare i dati di tutti i formati di dati.

Metodo 1: tramite la classe DataFrame

La classe DataFrame del linguaggio Python ha tutte le funzioni necessarie per analizzare il testo. Questa libreria integrata ospita i codici necessari per analizzare i dati di qualsiasi formato in un altro formato.

Breve introduzione della classe DataFrame

DataFrame Class è una struttura dati ricca di funzionalità, che viene utilizzata come strumento di analisi dei dati. Questo è un potente strumento di analisi dei dati che può essere utilizzato per analizzare i dati con il minimo sforzo.

• Il codice viene letto nel DataFrame dei panda per eseguire l'analisi nel linguaggio Python.
• La classe viene fornita con numerosi pacchetti forniti dai panda utilizzati dagli analisti di dati Python.
• La caratteristica di questa classe è un'astrazione, un codice in cui la funzionalità interna della funzione è nascosta agli utenti, della libreria NumPy. La libreria NumPy è una libreria Python che comprende i comandi e le funzioni per lavorare con gli array.
• La classe DataFrame può essere utilizzata per eseguire il rendering di una matrice bidimensionale con più indici di riga e colonna. Questi indici aiutano a memorizzare dati multidimensionali e, quindi, sono chiamati MultiIndex. Questi devono essere modificati per sapere come correggere l'errore di analisi.

I panda del linguaggio Python aiutano a eseguire le operazioni SQL o in stile database con la massima perfezione per evitare errori nell'analisi del testo x. Contiene anche alcuni strumenti IO che aiutano ad analizzare i file di CSV, MS Excel, JSON, HDF5 e altri formati di dati.

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Processo di analisi del testo utilizzando la classe DataFrame

Per sapere come analizzare il testo, puoi utilizzare il processo standard utilizzando la classe DataFrame fornita in questa sezione.

• Decifrare il formato dei dati di input.
• Decidi i dati di output dei dati come CSV O Valore separato da virgola.
• Scrivi sul codice un tipo di dati primitivo come list o dict.

Nota: Scrivere il codice su un DataFrame vuoto può essere noioso e complesso. I panda consentono di creare i dati sulla classe DataFrame da questi tipi di dati. Pertanto, i dati nel tipo di dati primitivo possono essere facilmente analizzati nel formato dati richiesto.

• Analizza i dati utilizzando lo strumento di analisi dei dati, pandas DataFrame e stampa il risultato.

Opzione I: formato standard

Il metodo standard per formattare qualsiasi file con un determinato formato di dati come CSV è spiegato qui.

• Salva il file con i valori dei dati in locale sul tuo PC. Ad esempio, puoi nominare il file dati.txt.
• Importa il file in panda con un nome specifico e importa i dati in un'altra variabile. Ad esempio, i panda della lingua vengono importati nel nome pd nel codice dato.
• L'importazione dovrebbe avere un codice completo con il dettaglio del nome del file di input, la funzione e il formato del file di input.

Nota: Qui, la variabile denominata ris viene utilizzato per eseguire il Leggere funzione dei dati nel file dati.txt utilizzando i panda importati pd. Il formato dei dati del testo di input è specificato nel file CSV formato.

• Chiama il tipo di file denominato e analizza il testo analizzato sul risultato stampato. Ad esempio, il comando ris dopo l'esecuzione della riga di comando aiuterà a stampare il testo analizzato.

Un codice di esempio per il processo spiegato sopra è fornito di seguito e aiuterà a capire come analizzare il testo.

importa panda come pdres = pd.read_csv('dati.txt')ris

In questo caso, se inserisci i valori dei dati nel file dati.txt ad esempio [1,2,3], verrebbe analizzato e visualizzato come 1 2 3.

Opzione II: metodo delle stringhe

Se il testo dato al codice contiene solo stringhe o caratteri alfabetici, i caratteri speciali nella stringa come virgole, spazio, ecc., possono essere usati per separare e analizzare il testo. Il processo è simile alle comuni operazioni di stringhe interne. Per scoprire come correggere l'errore di analisi, devi seguire il processo di analisi del testo utilizzando questa opzione spiegata di seguito.

• I dati vengono estratti dalla stringa e vengono annotati tutti i caratteri speciali che separano il testo.

Ad esempio, nel codice fornito di seguito, i caratteri speciali nella stringa mia_stringa, quali sono, ',' E ':' sono identificati. Questo processo deve essere eseguito con attenzione per evitare errori nell'analisi del testo x.

• Il testo nella stringa viene suddiviso individualmente in base ai valori e alla posizione dei caratteri speciali.

Ad esempio, la stringa viene suddivisa in valori di dati di testo basati sui caratteri speciali identificati utilizzando il comando split.

• I valori dei dati della stringa vengono stampati da soli come testo analizzato. Ecco, il stampa L'istruzione viene utilizzata per stampare il valore dei dati analizzati del testo.

Il codice di esempio per il processo spiegato sopra è riportato di seguito.

my_string = 'Nomi: tecnico, computer'sfinal = [nome.strip() for nome in mia_stringa.split(‘:’)[1].split(‘,’)]print("Nomi: {}".format (sfinal))

In questo caso, il risultato della stringa analizzata verrebbe visualizzato come mostrato di seguito.

Nomi: ['Tech', 'computer']

Per ottenere maggiore chiarezza e sapere come analizzare il testo durante l'utilizzo della stringa di testo, a per loop viene utilizzato e il codice viene modificato come segue.

my_string = 'Nomi: tecnico, computer's1 = mia_stringa.split(':')s2 = s1[1]s3 = s2.split(',')s4 = [nome.strip() per nome in s3]per idx, elemento in enumerate([s1, s2, s3, s4]):print("Passaggio {}: {}".format (idx, item))

Il risultato del testo analizzato per ciascuno di questi passaggi viene visualizzato come indicato di seguito. Puoi notare che, nel passaggio 0, la stringa è separata in base al carattere speciale : e i valori dei dati di testo vengono separati in base al carattere in ulteriori passaggi.

Passaggio 0: ['Nomi', 'Tecnico, computer']Passaggio 1: tecnologia, computerPassaggio 2: ['Tech', 'computer']Passaggio 3: ['Tecnico', 'computer']

Opzione III: analisi di file complessi

Nella maggior parte dei casi, i dati del file che devono essere analizzati contengono diversi tipi di dati e valori di dati. In questo caso, potrebbe essere difficile analizzare il file utilizzando i metodi spiegati in precedenza.

Le caratteristiche dell'analisi dei dati complessi nel file sono di visualizzare i valori dei dati in un formato tabulare.

• Il titolo o i metadati dei valori sono stampati nella parte superiore del file,
• Le variabili e i campi vengono stampati nell'output in forma tabellare e
• I valori dei dati formano una chiave composta.

Prima di approfondire l'apprendimento di come analizzare il testo in questo metodo, è necessario apprendere alcuni concetti di base. L'analisi dei valori dei dati viene eseguita in base a espressioni regolari o Regex.

Modelli Regex

Per sapere come correggere l'errore di analisi, devi assicurarti che i pattern regex nelle espressioni siano corretti. Il codice per analizzare i valori dei dati delle stringhe implicherebbe i modelli Regex comuni elencati di seguito in questa sezione.

• '\D': corrisponde alla cifra decimale nella stringa,
• '\S': corrisponde al carattere dello spazio bianco,
• '\w': corrisponde al carattere alfanumerico,
• ‘+’ O ‘*’: esegue un greedy match abbinando uno o più caratteri nelle stringhe,
• 'a-z': corrisponde ai gruppi di lettere minuscole nei valori dei dati di testo,
• 'A-Z' O 'a-z': corrisponde ai gruppi maiuscoli e minuscoli della stringa e
• ‘0-9’: corrisponde ai valori numerici.

Espressioni regolari

I moduli delle espressioni regolari sono una parte importante del pacchetto pandas nel linguaggio Python e un errore re può portare a un errore nell'analisi del testo x. È un minuscolo linguaggio incorporato in Python per trovare il modello di stringa nell'espressione. Le espressioni regolari o Regex sono stringhe con una sintassi speciale. Consente all'utente di abbinare modelli in altre stringhe in base ai valori nelle stringhe.

La Regex viene creata in base al tipo di dati e al requisito dell'espressione nella stringa, ad esempio Stringa = (.*)\n. La regex viene utilizzata prima del modello in ogni espressione. I simboli utilizzati nelle espressioni regolari sono elencati di seguito e aiuteranno a sapere come analizzare il testo.

• .: per recuperare qualsiasi carattere dai dati,
• *: usa zero o più dati dall'espressione precedente,
• (.*): per raggruppare una parte dell'espressione regolare tra parentesi,
• \N: crea un carattere di nuova riga alla fine della riga nel codice,
• \D: crea un valore integrale breve nell'intervallo da 0 a 9,
• +: utilizza uno o più dati dell'espressione precedente e
• |: crea un'istruzione logica; usato per O espressioni.

RegexObjects

RegexObject è un valore restituito per la funzione di compilazione e viene utilizzato per restituire un MatchObject se l'espressione corrisponde al valore di corrispondenza.

1. AbbinaOggetto

Poiché il valore booleano di MatchObject è sempre True, puoi utilizzare an Se istruzione per identificare le corrispondenze positive nell'oggetto. Nel caso di utilizzo del Se istruzione, il gruppo a cui fa riferimento l'indice viene utilizzato per scoprire la corrispondenza dell'oggetto nell'espressione.

• gruppo() restituisce uno o più sottogruppi di corrispondenza,
• gruppo (0) restituisce l'intera partita,
• gruppo 1) restituisce il primo sottogruppo tra parentesi e
• Facendo riferimento a più gruppi, dovremmo usare un'estensione specifica di Python. Questa estensione viene utilizzata per specificare il nome del gruppo in cui deve essere trovata la corrispondenza. L'estensione specifica viene fornita all'interno del gruppo tra parentesi. Ad esempio, l'espressione, (?Pespressione regolare1) farebbe riferimento al gruppo specifico con il nome gruppo 1 e controlla la corrispondenza nell'espressione regolare, espressione regolare1. Per sapere come correggere l'errore di analisi, devi controllare se il gruppo è puntato correttamente.

2. Metodi di MatchObject

Durante la ricerca di come analizzare il testo, è importante sapere che MatchObject ha due metodi di base elencati di seguito. Se il MatchObject viene trovato nell'espressione specificata, restituirà la sua istanza, altrimenti restituirà None.

• IL corrispondenza (stringa) Il metodo viene utilizzato per trovare le corrispondenze della stringa all'inizio dell'espressione regolare e
• IL stringa di ricerca) Il metodo viene utilizzato per eseguire la scansione della stringa per trovare la posizione di una corrispondenza nell'espressione regolare.

Funzioni di espressione regolare

Le funzioni Regex sono righe di codice che vengono utilizzate per eseguire una determinata funzione come specificato dall'utente dall'insieme di valori di dati procurati.

Nota: Per scrivere le funzioni, vengono utilizzate stringhe grezze per le espressioni regolari per evitare errori nell'analisi del testo x. Questo viene fatto aggiungendo il pedice R prima di ogni pattern nell'espressione.

Le funzioni comuni utilizzate nelle espressioni sono spiegate di seguito.

1. re.trovall()

Questa funzione restituisce tutti i modelli nella stringa se viene trovata una corrispondenza e restituisce un elenco vuoto se non viene trovata alcuna corrispondenza. Ad esempio, la funzione, string = re.findall('[aeiou]', regex_filename) è usato per trovare l'occorrenza vocale nel nome del file.

2. re.split()

Questa funzione viene utilizzata per dividere la stringa in caso di corrispondenza con un carattere specificato, ad esempio viene trovato uno spazio. In caso di mancata corrispondenza, restituisce una stringa vuota.

3. re.sub()

La funzione sostituisce il testo corrispondente con il contenuto della variabile di sostituzione fornita. Contrariamente ad altre funzioni, se non viene trovato alcun modello, viene restituita la stringa originale.

4. ricerca()

Una delle funzioni di base per aiutare a imparare come analizzare il testo è la funzione di ricerca. Aiuta a cercare il modello nella stringa e a restituire l'oggetto match. Se la ricerca non riesce a identificare la corrispondenza, non viene restituito alcun valore.

5. ricompilare (schema)

Questa funzione viene utilizzata per compilare modelli di espressioni regolari in un RegexObject, discusso in precedenza.

Altri requisiti

I requisiti elencati sono una funzionalità aggiuntiva utilizzata dai programmatori avanzati nell'analisi dei dati.

• Per visualizzare l'espressione regolare, regexper è usato, e
• Per testare l'espressione regolare, regex101 si usa.

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Processo di analisi del testo

Il metodo per analizzare il testo in questa opzione complessa è descritto come indicato di seguito.

• Il primo passo è comprendere il formato di input leggendo il contenuto del file. Ad esempio, il con aperto E Leggere() Le funzioni sono utilizzate per aprire e leggere il contenuto del file denominato campione. IL campione file ha il contenuto del file file.txt; per sapere come correggere l'errore di analisi, il file deve essere letto completamente.
• Il contenuto del file viene stampato per analizzare i dati manualmente per scoprire i metadati dei valori. Ecco, il stampa() La funzione viene utilizzata per stampare il contenuto del file campione file.
• I pacchetti di dati richiesti per analizzare il testo vengono importati nel codice e viene assegnato un nome alla classe per l'ulteriore codifica. Ecco, il espressioni regolari E panda vengono importati.
• Le espressioni regolari richieste per il codice sono definite nel file includendo il pattern regex e la funzione regex. Ciò consente all'oggetto di testo o al corpus di prendere il codice per l'analisi dei dati.
• Per sapere come analizzare il testo, puoi fare riferimento al codice di esempio fornito qui. IL compilare() La funzione viene utilizzata per compilare la stringa dal gruppo nomestringa1 del fascicolo nome del file. La funzione per verificare le corrispondenze nella regex viene utilizzata dal comando ief_parse_line (linea),
• Il parser di riga per il codice viene scritto utilizzando il file def_parse_file (percorso file), in cui la funzione definita controlla tutte le corrispondenze di espressioni regolari nella funzione specificata. Qui, la regex ricerca() metodo cerca la chiave rx nell'archivio nome del file e restituisce la chiave e la corrispondenza della prima espressione regolare corrispondente. Qualsiasi problema con il passaggio può portare a un errore nell'analisi del testo x.
• Il prossimo passo è scrivere un File Parser usando la funzione file parser, che è def_parse_file (percorso file). Viene creato un elenco vuoto per raccogliere i dati del codice, come dati = [], la corrispondenza viene controllata su ogni riga da match = _parse_line (linea)e vengono restituiti i dati del valore esatto in base al tipo di dati.
• Per estrarre il numero e il valore per la tabella, il comando line.strip().split(‘,’) si usa. IL riga{} Il comando viene utilizzato per creare un dizionario con la riga di dati. IL data.append (riga) Il comando viene utilizzato per comprendere i dati e analizzarli in un formato tabulare.

Il comando dati = pd. DataFrame (dati) viene utilizzato per creare un DataFrame panda dai valori dict. In alternativa, è possibile utilizzare i seguenti comandi per il rispettivo scopo indicato di seguito.

• data.set_index(['stringa', 'intero'], inplace=True) per impostare l'indice della tabella.
• dati = dati.groupby (livello=dati.indice.nomi).primo() per consolidare e rimuovere nans.
• data = data.apply (pd.to_numeric, error='ignore') per aggiornare il punteggio da float a valore intero.

Il passaggio finale per sapere come analizzare il testo è testare il parser utilizzando il file se dichiarazione assegnando i valori a una variabile dati e stamparlo utilizzando il file stampa (dati) comando.

Il codice di esempio per la spiegazione di cui sopra è fornito qui.

con open('file.txt') come esempio:sample_contents = sample.read()stampa (sample_contents)importa reimporta panda come pdrx_nomefile = {'stringa1': re.compile (r 'stringa = (?
,*)\N'),}ief_parse_line (linea):per chiave, rx in rx_filename.items():match = rx.search (riga)se corrisponde:chiave di ritorno, partitarestituisce Nessuno, Nessunodef parse_file (percorso file):dati = []con open (filepath, 'r') come file_object:riga = file_oggetto.readline()mentre la linea:chiave, corrispondenza = _parse_line (linea)if chiave == 'stringa1':stringa = match.group('stringa1')numero intero = int (stringa1)value_type = match.group('stringa1')riga = file_oggetto.readline()mentre linea.strip():numero, valore = line.strip().split(‘,’)valore = valore.strip()riga = {"Dati1": stringa1,"Dati2": numero,tipo_valore: valore}data.append (riga)riga = file_oggetto.readline()riga = file_oggetto.readline()dati = pd. DataFrame (dati)restituire i datiif _ _name_ _ = = '_ _main_ _':percorso file = 'campione.txt'data = analizza (percorso file)stampa (dati)

Metodo 2: attraverso la tokenizzazione di parole

Il processo di conversione di un testo o di un corpus in token o pezzi più piccoli in base a determinate regole è chiamato tokenizzazione. Per sapere come correggere l'errore di analisi, è importante analizzare la parola comandi di tokenizzazione nel codice. Simile alla regex, in questo metodo è possibile creare regole proprie e aiuta nelle attività di pre-elaborazione del testo come la mappatura di parti del discorso. Inoltre, con questo metodo vengono eseguite attività come la ricerca e la corrispondenza di parole comuni, la pulizia del testo e la preparazione dei dati per tecniche avanzate di analisi del testo come l'analisi del sentiment. Se la tokenizzazione non è corretta, potrebbe verificarsi un errore nel testo di analisi x.

Libreria NLTK

Il processo richiede l'aiuto della popolare libreria di toolkit linguistici chiamata NLTK, che ha un ricco set di funzioni per eseguire molti lavori di PNL. Questi possono essere scaricati tramite i pacchetti Pip o Pip Installs. Per sapere come analizzare il testo, puoi utilizzare il pacchetto base della distribuzione Anaconda che include la libreria per impostazione predefinita.

Forme di tokenizzazione

Le forme comuni di questo metodo sono la tokenizzazione delle parole e la tokenizzazione delle frasi. Grazie al token a livello di parola, il primo stampa una parola solo una volta, mentre il secondo stampa la parola a livello di frase.

Processo di analisi del testo

• La libreria del toolkit NLTK viene importata e i moduli di tokenizzazione vengono importati dalla libreria.
• Viene fornita una stringa e vengono forniti i comandi per eseguire la tokenizzazione.
• Mentre la stringa viene stampata, l'output sarà computer è la parola.
• Nel caso della tokenizzazione delle parole o token_parola(), ogni parola nella frase viene stampata individualmente all'interno di ‘’ ed è separato da a virgola. L'output per il comando sarebbe the 'computer', 'è', 'la', 'parola', '.'
• Nel caso della tokenizzazione della frase o token_inviato(), le singole frasi sono poste all'interno del ‘’ e la ripetizione della parola è consentita. L'output per il comando sarebbe "computer è la parola."

Il codice che spiega i passaggi per la tokenizzazione di cui sopra è fornito qui.

importa nltkda nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenizestring = "computer è la parola".stampa (stringa)stampa (word_tokenize (stringa))stampa (sent_tokenize (stringa))

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Metodo 3: tramite la classe DocParser

Simile alla classe DataFrame, la classe DocParser può essere utilizzata per analizzare il testo nel codice. La classe ti consente di chiamare la funzione parse con il filepath.

Processo di analisi del testo

Per sapere come analizzare il testo utilizzando la classe DocParser, seguire le istruzioni fornite di seguito.

• IL get_format (nome file) La funzione viene utilizzata per estrarre l'estensione del file, restituirla a una variabile impostata per la funzione e passarla alla funzione successiva. Ad esempio, p1 = get_format (nome file) estrarrebbe l'estensione del file di nome del file, impostalo sulla variabile p1e passarlo alla funzione successiva.
• Una struttura logica con altre funzioni viene costruita utilizzando il file se-elif-altro enunciati e funzioni.
• Se l'estensione del file è valida e la struttura è logica, il file get_parser La funzione viene utilizzata per analizzare i dati nel percorso del file e restituire l'oggetto stringa all'utente.

Nota: Per sapere come correggere l'errore di analisi, questa funzione deve essere implementata correttamente.

• L'analisi dei valori dei dati viene eseguita con l'estensione del file. L'implementazione concreta della classe, che sono analizza_txt O parse_docx viene utilizzato per generare oggetti stringa dalle parti del tipo di file specificato.
• L'analisi può essere eseguita per file di altre estensioni leggibili come analizzare_pdf, analizza_html, E parse_pptx.
• I valori dei dati e l'interfaccia possono essere importati in applicazioni con istruzioni di importazione e creare un'istanza di un oggetto DocParser. Questo può essere fatto analizzando i file nel linguaggio Python, come parse_file.py. Questa operazione deve essere eseguita con attenzione per evitare errori nell'analisi del testo x.

Metodo 4: tramite lo strumento Analizza testo

Lo strumento Analizza testo viene utilizzato per estrarre dati specifici dalle variabili e mapparli ad altre variabili. Questo è indipendente da qualsiasi altro strumento utilizzato in un'attività e lo strumento della piattaforma BPA viene utilizzato per consumare e produrre variabili. Utilizzare il collegamento fornito qui per accedere al Analizza lo strumento di testo online e utilizzare le risposte fornite in precedenza su come analizzare il testo.

Metodo 5: tramite TextFieldParser (Visual Basic)

TextFieldParser ha utilizzato oggetti per analizzare ed elaborare file molto grandi, strutturati e delimitati. In questo metodo è possibile utilizzare la larghezza e la colonna del testo, ad esempio i file di registro o le informazioni del database legacy. Il metodo di analisi è simile all'iterazione del codice su un file di testo e viene utilizzato principalmente per estrarre campi di testo simili ai metodi di manipolazione delle stringhe. Questo viene fatto per tokenizzare stringhe delimitate e campi di varie larghezze utilizzando il delimitatore definito come virgola o spazio di tabulazione.

Funzioni per analizzare il testo

Le seguenti funzioni possono essere utilizzate per analizzare il testo in questo metodo.

• Per definire un delimitatore, il Imposta delimitatori si usa. Ad esempio, il comando testReader. Imposta delimitatori (vbTab) è usato per impostare scheda spazio come delimitatore.
• Per impostare una larghezza di campo su un valore intero positivo su una larghezza di campo fissa di file di testo, è possibile utilizzare l'estensione testReader. SetFieldWidths (numero intero) comando.
• Per testare il tipo di campo del testo, puoi usare il seguente comando testReader. TextFieldType = Microsoft. Visual Basic. FileIO.FieldType. Larghezza fissa.

Metodi per trovare MatchObject

Esistono due metodi di base per trovare il MatchObject nel codice o nel testo analizzato.

• Il primo metodo consiste nel definire il formato e scorrere il file utilizzando l'estensione ReadFields metodo. Questo metodo aiuterebbe nell'elaborazione di ogni riga del codice.
• IL PeekChars Il metodo viene utilizzato per controllare ogni campo individualmente prima di leggerlo, definire più formati e reagire.

In entrambi i casi, se un campo non corrisponde al formato specificato durante l'esecuzione dell'analisi o la ricerca di come analizzare il testo, a MalformatoLineException viene restituita l'eccezione.

Suggerimento professionale: come analizzare il testo tramite MS Excel

Come metodo finale e semplice per analizzare il testo, puoi utilizzare il file Microsoft Excel app come parser per creare file delimitati da tabulazioni e delimitati da virgole. Ciò aiuterebbe nel controllo incrociato con il risultato analizzato e aiuterebbe a trovare come correggere l'errore di analisi.

1. Selezionare i valori dei dati nel file di origine e premere il tasto Tasti Ctrl+C insieme per copiare il file.

2. Apri il Eccellere app utilizzando la barra di ricerca di Windows.

3. Clicca sul A1 cellulare e premere il Tasti Ctrl+V contemporaneamente per incollare il testo copiato.

4. Seleziona il A1 cella, vai al file Dati scheda e fare clic su Testo in colonne opzione nel Strumenti dati sezione.

5A. Seleziona il Delimitato opzione se a virgola O scheda lo spazio viene utilizzato come separatore e fare clic su Prossimo E Fine pulsanti.

5B. Seleziona il Larghezza fissa opzione, assegnare un valore per il separatore e fare clic sull'icona Prossimo E Fine pulsanti.

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Come correggere l'errore di analisi

L'errore nel testo di analisi x può verificarsi su dispositivi Android come Errore di analisi: si è verificato un problema durante l'analisi del pacchetto. Questo di solito si verifica quando l'app non viene installata dal Google Play Store o durante l'esecuzione di un'app di terze parti.

Il testo di errore x può verificarsi se l'elenco dei vettori di caratteri è in loop e altre funzioni formano un modello lineare per il calcolo dei valori dei dati. Il messaggio di errore è Error in parse (text = x, keep.source = FALSE)::2.0:fine inaspettata dell'input 1:OffenceAgainst ~ ^.

Puoi leggere l'articolo su come correggere l'errore di analisi su Android per conoscere le cause ei metodi per correggere l'errore.

Oltre alle soluzioni nella guida, puoi provare le seguenti correzioni.

• Riscaricando il file .apk file o ripristinare il nome del file.
• Ripristino delle modifiche nel file Androidmanifest.xml file, se si dispone di competenze di programmazione di livello esperto.

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L'articolo aiuta nell'insegnamento come analizzare il testo e per imparare a correggere l'errore di analisi. Facci sapere quale metodo ha aiutato a correggere l'errore nell'analisi del testo x e quale metodo di analisi è preferito. Si prega di condividere i vostri suggerimenti e domande nella sezione commenti qui sotto.