Come analizzare il testo

Se hai imparato alcuni linguaggi di programmazione per computer, potresti aver sentito il termine analisi del testo. Viene utilizzato per semplificare i valori dei dati complessi del file. L'articolo ti aiuta a sapere come analizzare il testo usando la lingua. Oltre a questo, 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 brevemente un'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 utilizzata l'elaborazione del linguaggio naturale 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, il linguaggio Python viene utilizzato per modificare 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 viene salvato il file 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 significa 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 comune attività di programmazione. Durante l'analisi del testo, la serie di testo indicata viene suddivisa in componenti più piccoli.

Quali sono i motivi per analizzare il testo?

Le ragioni per le quali il testo deve essere analizzato sono fornite in questa sezione ed è una conoscenza preliminare prima di sapere come analizzare il testo.

• Tutti i dati informatici non saranno nello stesso formato e potrebbero differire a seconda delle varie applicazioni.
• I formati dei dati variano per le varie applicazioni e un codice incompatibile comporterebbe 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 di dati ricca di funzionalità, 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 Pandas DataFrame per eseguire l'analisi in 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 racchiude i comandi e le funzioni per lavorare con gli array.
• La classe DataFrame può essere usata 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 nell'analisi dei 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.

• Decifra il formato dei dati dei dati di input.
• Decidere i dati di output dei dati come CSV o Comma Separated Value .
• 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 data.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 fornito.
• 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 res viene utilizzata per eseguire la funzione di lettura dei dati nel file data.txt utilizzando i panda importati in pd . Il formato dei dati del testo di input è specificato nel formato CSV .

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

Di seguito viene fornito un codice di esempio per il processo spiegato sopra e aiuterà a capire come analizzare il testo.

 importa panda come pd
res = pd.read_csv('data.txt')
ris

In questo caso, se si immettono i valori dei dati nel file data.txt come [1,2,3] , verrà analizzato e visualizzato come 1 2 3 .

Opzione II: Metodo String

Se il testo assegnato al codice contiene solo stringhe o caratteri alfa, i caratteri speciali nella stringa come virgole, spazio, ecc., possono essere utilizzati per separare e analizzare il testo. Il processo è simile alle comuni operazioni sulle stringhe interne. Per trovare come correggere l'errore di analisi, è necessario 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 riportato di seguito, vengono identificati i caratteri speciali nella stringa my_string , che sono ' , ' e ' : '. 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 in base ai caratteri speciali identificati utilizzando il comando split.

• I valori dei dati della stringa vengono stampati da soli come testo analizzato. Qui, l'istruzione print 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: Tech, computer'
sfinal = [name.strip() per il nome in my_string.split(':')[1].split(',')]
print("Nomi: {}".format(sfinal))

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

 Nomi: ['Tecnologia', 'computer']

Per ottenere una maggiore chiarezza e sapere come analizzare il testo durante l'utilizzo della stringa di testo, viene utilizzato un ciclo for e il codice viene modificato come segue.

 my_string = 'Nomi: Tech, computer'
s1 = my_string.split(':')
s2 = s1[1]
s3 = s2.split(',')
s4 = [nome.striscia() per il nome in s3]
per idx, item in enumerate([s1, s2, s3, s4]):
print("Step {}: {}".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 sono separati in base al carattere nei passaggi successivi.

 Passaggio 0: ['Nomi', 'Tecnologia, computer']
Passaggio 1: tecnologia, computer
Passaggio 2: ['Tecnologia', 'computer']
Passaggio 3: ['Tecnologia', 'computer']

Opzione III: analisi di file complessi

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

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

• Il titolo o i metadati dei valori vengono 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 dell'analisi del testo con questo metodo, è necessario apprendere alcuni concetti di base. L'analisi dei valori dei dati viene eseguita sulla base di espressioni regolari o Regex.

Modelli regolari

Per sapere come correggere l'errore di analisi, devi assicurarti che i modelli regex nelle espressioni siano corretti. Il codice per analizzare i valori dei dati delle stringhe coinvolge 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 una partita avida facendo corrispondere uno o più caratteri nelle stringhe,
• 'a-z' : corrisponde ai gruppi minuscoli 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 di espressione regolare sono una parte importante del pacchetto pandas nel linguaggio Python e un re errato 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 i modelli in altre stringhe in base ai valori nelle stringhe.

La Regex viene creata in base al tipo di dati e ai requisiti dell'espressione nella stringa, ad esempio 'String = (.*)\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 nuovo carattere di riga alla fine della riga nel codice,
• \d : crea un breve valore integrale nell'intervallo da 0 a 9,
• + : usa uno o più dati dell'espressione precedente, e
• | : creare una dichiarazione logica; usato per o espressioni.

Oggetti regolari

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. MatchObject

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

• group() restituisce uno o più sottogruppi di corrispondenza,
• group(0) restituisce l'intera corrispondenza,
• group(1) restituisce il primo sottogruppo tra parentesi e
• Mentre ci riferiamo a più gruppi, dovremmo usare un'estensione specifica per Python. Questa estensione viene utilizzata per specificare il nome del gruppo in cui deve essere trovata la corrispondenza. L'interno specifico viene fornito all'interno del gruppo tra parentesi. Ad esempio, l'espressione (?P<group1>regex1) farebbe riferimento al gruppo specifico con il nome group1 e verificherebbe la corrispondenza nell'espressione regolare, regex1 . Per sapere come correggere l'errore di analisi, devi verificare 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 MatchObject viene trovato nell'espressione specificata, restituirebbe la sua istanza, altrimenti restituirebbe None.

• Il metodo match(string) viene utilizzato per trovare le corrispondenze della stringa all'inizio dell'espressione regolare, e
• Il metodo search(string) 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 utilizzate per eseguire una determinata funzione specificata dall'utente dall'insieme di valori di dati procurato.

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 modello nell'espressione.

Le funzioni comuni utilizzate nelle espressioni sono spiegate di seguito.

1. re.findall()

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) viene utilizzata per trovare l'occorrenza vocale nel nome del file.

2. re.split()

Questa funzione viene utilizzata per dividere la stringa nel caso in cui venga trovata una corrispondenza con un carattere specificato come lo spazio. In caso di mancata corrispondenza, restituisce una stringa vuota.

3. re.sub()

La funzione sostituisce il testo abbinato 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 imparare ad analizzare il testo è la funzione di ricerca. Aiuta nella ricerca del modello nella stringa e nella restituzione dell'oggetto di corrispondenza. Se la ricerca non riesce a identificare la corrispondenza, non viene restituito alcun valore.

5. ricompilare (modello)

Questa funzione viene utilizzata per compilare modelli di espressioni regolari in un RegexObject, di cui si è 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, viene utilizzata regexper e
• Per testare l'espressione regolare, viene utilizzata regex101 .

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Processo di analisi del testo

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

• Il passo più importante è comprendere il formato di input leggendo il contenuto del file. Ad esempio, le funzioni with open e read() vengono utilizzate per aprire e leggere il contenuto del file denominato sample . Il file di esempio 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 manualmente i dati per scoprire i metadati dei valori. Qui, la funzione print() viene utilizzata per stampare il contenuto del file di esempio .
• I pacchetti di dati richiesti per analizzare il testo vengono importati nel codice e viene assegnato un nome alla classe per un'ulteriore codifica. Qui vengono importate le espressioni regolari e i panda .
• 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. La funzione compile() viene utilizzata per compilare la stringa dal gruppo stringname1 del file filename . La funzione per verificare le corrispondenze nell'espressione regolare è utilizzata dal comando ief_parse_line(line) ,
• Il parser di riga per il codice viene scritto utilizzando def_parse_file(filepath) , in cui la funzione definita verifica tutte le corrispondenze regex nella funzione specificata. Qui, il metodo regex search() cerca la chiave rx nel file nomefile 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 passaggio successivo consiste nello scrivere un file parser utilizzando la funzione file parser, che è def_parse_file(filepath) . Viene creato un elenco vuoto per raccogliere i dati del codice, come data = [] , la corrispondenza viene verificata in ogni riga per corrispondenza = _parse_line(line) e i dati del valore esatto vengono restituiti in base al tipo di dati.
• Per estrarre il numero e il valore per la tabella, viene utilizzato il comando line.strip().split(',') . Il comando riga{} viene utilizzato per creare un dizionario con la riga di dati. Il comando data.append(row) viene utilizzato per comprendere i dati e analizzarli in un formato tabulare.

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

• data.set_index(['string', 'integer'], inplace=True) per impostare l'indice della tabella.
• data = data.groupby(level=data.index.names).first() per consolidare e rimuovere nans.
• data = data.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') per aggiornare il punteggio da float a intero.

Il passaggio finale per sapere come analizzare il testo è testare il parser usando l' istruzione if assegnando i valori a una variabile data e stampandola usando il comando print(data) .

Il codice di esempio per la spiegazione sopra è riportato qui.

 con open('file.txt') come esempio:
contenuto_campione = esempio.read()
stampa(campione_contenuto)
importare ri
importa panda come pd
nome_file_rx = {
'stringa1': re.compile(r 'stringa = (?<P<nomestringa1>,*)\n'),
}
ief_parse_line(line):
per la chiave, rx in rx_filename.items():
corrispondenza = rx.search(riga)
se corrisponde:
chiave di ritorno, corrispondenza
ritorno Nessuno, Nessuno
def parse_file(percorso file):
dati = []
con open(filepath, 'r') come file_object:
riga = file_oggetto.readline()
mentre riga:
chiave, corrispondenza = _parse_line(line)
se chiave == 'stringa1':
stringa = match.group('string1')
intero = int(stringa1)
tipo_valore = match.group('string1')
riga = file_oggetto.readline()
while line.strip():
numero, valore = line.strip().split(',')
valore = valore.striscia()
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 dati
if _ _name_ _ = = '_ _main_ _':
percorsofile = 'campione.txt'
dati = analizza(percorso file)
stampa (dati) 

Metodo 2: attraverso la tokenizzazione di parole

Il processo di conversione di un testo o corpus in token o parti più piccole in base a determinate regole è chiamato Tokenizzazione. Per informazioni su come correggere l'errore di analisi, è importante analizzare i comandi di tokenizzazione delle parole nel codice. Simile alla regex, con 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 dei sentimenti. Se la tokenizzazione non è corretta, potrebbe verificarsi un errore nell'analisi del testo x.

Biblioteca Ntlk

Il processo si avvale dell'aiuto della popolare libreria di toolkit del linguaggio chiamata nltk, che ha un ricco set di funzioni per eseguire molti lavori NLP. Questi possono essere scaricati tramite i pacchetti di installazione Pip o Pip. 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. A causa del 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 ntlk toolkit viene importata ei moduli di tokenizzazione vengono importati dalla libreria.
• Viene data una stringa e vengono dati i comandi per eseguire la tokenizzazione.
• Mentre la stringa viene stampata, l'output sarebbe computer è la parola.
• Nel caso di tokenizzazione di parole o word_tokenize() , ciascuna parola nella frase viene stampata individualmente all'interno di '' ed è separata da una virgola . L'output del comando sarebbe 'computer', 'is', 'the', 'word', '.'
• Nel caso della tokenizzazione della frase o sent_tokenize() , le singole frasi vengono poste all'interno del '' ed è consentita la ripetizione della parola. L'output del comando sarebbe "computer è la parola".

Il codice che spiega i passaggi per la tokenizzazione sopra è riportato qui.

 importa nltk
da nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
string = "computer è la parola".
stampa (stringa)
print(word_tokenize(stringa))
print(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 consente di chiamare la funzione parse con il filepath.

Processo di analisi del testo

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

• La funzione get_format(nomefile) 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(filename) estrae l'estensione del file di filename , la imposta sulla variabile p1 e la passa alla funzione successiva.
• Una struttura logica con altre funzioni viene costruita utilizzando le istruzioni e le funzioni if-elif-else .
• Se l'estensione del file è valida e la struttura è logica, la funzione get_parser 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 parse_txt o parse_docx, viene utilizzata per generare oggetti stringa dalle parti del tipo di file specificato.
• L'analisi può essere eseguita per file di altre estensioni leggibili come parse_pdf , parse_html e parse_pptx .
• I valori dei dati e l'interfaccia possono essere importati in applicazioni con istruzioni import 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: attraverso lo strumento Analizza testo

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

Metodo 5: tramite TextFieldParser (Visual Basic)

TextFieldParser utilizzava oggetti per analizzare ed elaborare file molto grandi strutturati e delimitati. In questo metodo è possibile utilizzare la larghezza e la colonna di testo, ad esempio file di registro o informazioni sul 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 e campi delimitati 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, viene utilizzato SetDelimiters . Ad esempio, il comando testReader.SetDelimiters (vbTab) viene utilizzato per impostare lo spazio di tabulazione come delimitatore.
• Per impostare la larghezza di un campo su un valore intero positivo su una larghezza di campo fissa di file di testo, è possibile utilizzare il comando testReader.SetFieldWidths (intero) .
• Per testare il tipo di campo del testo, puoi utilizzare il comando seguente testReader.TextFieldType = Microsoft.VisualBasic.FileIO.FieldType.FixedWidth .

Metodi per trovare MatchObject

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

• Il primo metodo consiste nel definire il formato e scorrere il file utilizzando il metodo ReadFields . Questo metodo aiuterebbe nell'elaborazione di ogni riga del codice.
• Il metodo PeekChars 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, viene restituita un'eccezione MalformedLineException .

Suggerimento professionale: come analizzare il testo tramite MS Excel

Come metodo finale e semplice per analizzare il testo, puoi utilizzare l'app MS Excel 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 i tasti Ctrl + C insieme per copiare il file.

2. Apri l'app Excel utilizzando la barra di ricerca di Windows.

3. Fare clic sulla cella A1 e premere contemporaneamente i tasti Ctrl + V per incollare il testo copiato.

4. Seleziona la cella A1 , vai alla scheda Dati e fai clic sull'opzione Testo in colonne nella sezione Strumenti dati .

5A. Selezionare l'opzione Delimitato se viene utilizzata una virgola o uno spazio di tabulazione come separatore e fare clic sui pulsanti Avanti e Fine .

5B. Selezionare l' opzione Larghezza fissa , assegnare un valore per il separatore e fare clic sui pulsanti Avanti e Fine .

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Come correggere l'errore di analisi

L'errore nell'analisi del testo 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 viene eseguito 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):<text>:2.0:fine imprevisto dell'input 1:OffenceAgainst ~ ^.

Puoi leggere l'articolo su come correggere l'errore di analisi su Android per apprendere le cause e i metodi per correggere l'errore.

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

• Scaricare nuovamente il file .apk o ripristinare il nome del file.
• Ripristino delle modifiche nel file Androidmanifest.xml , se hai competenze di programmazione di livello esperto.

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L'articolo aiuta a insegnare come analizzare il testo e 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.