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
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11