京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python计算字符宽度的方法
本文实例讲述了Python计算字符宽度的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
最近在用python写一个CLI小程序,其中涉及到计算字符宽度,目标是以友好的方式将一个长字符串截取为等宽的片段。
对于unicode字符,python的len函数可以准确的计算其中所包含的字符个数,但是个数并不代表宽度,如:
>>>len(u'你好a')
3
因此无法简单的使用这种方式来计算宽度。
GBK decode
首先我想到GBK编码,00–7F范围内的字符是一字节编码,其余是双字节编码,正好与字符的宽度大体一致,于是有了这样的投机取巧的办法(假设取8个宽度):
>>> a = u'hello你好'
>>> b=a.encode('gbk')
>>> try:
... print b[:8].decode('gbk')
... except:
... print b[:7].decode('gbk')
...
hello你
如代码所示,首先将unicode的字符串进行GBK编码,然后截取8个字节的宽度后尝试用GBK解码,若解码失败,则少截取一个宽度,截取7个字节后使用GBK解码。
虽然初步解决了问题,但是这样做的硬伤很明显。首先代码不优雅,以试错的方式运行;其次GBK所能表示的字符有限,对于大量GBK编码以外的字符无法支持。
East_Asian_Width
徘徊很久之后,偶然发现 Unicode Character Database 标准中有East_Asian_Width 属性,并有以下可能值:
# East_Asian_Width (ea)
ea ; A ; Ambiguous 不确定
ea ; F ; Fullwidth 全宽
ea ; H ; Halfwidth 半宽
ea ; N ; Neutral 中性
ea ; Na ; Narrow 窄
ea ; W ; Wide 宽
其中除A不确定外,F/H/N/Na/W都能很明确的知道宽度,如果保守起见,将A视为宽度为2的话,则很容易给出单个字符的宽度:
>>> import unicodedata
>>> def chr_width(c):
... if (unicodedata.east_asian_width(c) in ('F','W','A')):
... return 2
... else:
... return 1
>>> chr_width(u'你')
2
>>> chr_width(u'a')
1
到现在似乎已经可以满足要求了,但是实际使用中发现属性为A的字符真不少见,最典型的就是中文的双引号:
>>> chr_width(u'”')
2
在大多数等宽字体中,中文双引号都是只占一位宽的,如果一行里有多个中文双引号,则累加的误判宽度将会使截取效果大打折扣,无疑这也不是最好的办法。
urwid的解决方案
urwid 是一个成熟的python终端UI库,它在curses的基础之上包装了类似HTML的控件用以显示文本内容,如果有这方面的开发需求,非常推荐此库,比直接使用curses库方便很多,非常棒的是它对unicode的文本宽度截取非常准确,让我大为惊讶,于是翻开它的源码一探究竟,文本宽度计算方面其核心代码如下:
widths = [
(126, 1), (159, 0), (687, 1), (710, 0), (711, 1),
(727, 0), (733, 1), (879, 0), (1154, 1), (1161, 0),
(4347, 1), (4447, 2), (7467, 1), (7521, 0), (8369, 1),
(8426, 0), (9000, 1), (9002, 2), (11021, 1), (12350, 2),
(12351, 1), (12438, 2), (12442, 0), (19893, 2), (19967, 1),
(55203, 2), (63743, 1), (64106, 2), (65039, 1), (65059, 0),
(65131, 2), (65279, 1), (65376, 2), (65500, 1), (65510, 2),
(120831, 1), (262141, 2), (1114109, 1),
]
def get_width( o ):
"""Return the screen column width for unicode ordinal o."""
global widths
if o == 0xe or o == 0xf:
return 0
for num, wid in widths:
if o <= num:
return wid
return 1
如代码所示,首先根据unicode的官方EastAsianWidth 文档整理出字符宽度的范围表,然后使用unicode代码查表。使用之前的例子测试:
>>> get_width(ord(u'a'))
1
>>> get_width(ord(u'你'))
2
>>> get_width(ord(u'”'))
1
完全准确,而且在实际应用中的表现也比较好,是一个理想的解决方案,更多技巧请查阅urwid的old_str_util.py 源码。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02