pre-process-chain 0.1.0

包含一种链式预处理设计模式（以更低的时间成本解决同时需要多种预处理方式的场景）、以及实现了一些文本预处理方法的包

文本预处理

该包包含一种链式预处理设计模式 当实际需求中需要多种预处理操作，并且每个预处理之间有相互交叉、并且预处理的顺序也会影响结果，如考虑如下情况： 若需求需要同时依赖以下三种预处理方式

“文本清洗->段落分割->中文转数字” “文本清洗->段落分割” “段落分割->文本清洗”

称每一个预处理流程为一条“预处理链” 手动维护多个预处理链较为麻烦，并且当每条预处理链中有可复用部分时，若要复用则又会使得代码较为耦合，并且当后续预处理链上有更改时维护也很麻烦 因此，设计这样一个类，只要告诉类有哪些预处理方法，和每条预处理链的预处理方法调用顺序，让该类自动维护并装配得到所需的结果 该类会保存每一个预处理子步骤的副本，实际上维护了一个预处理文本树，当可复用时不会重复计算。因此，时间效率上更快，但是会占用更大内存空间（因为每一步都会保存） 有需求的话可以在目前的基础上，自行实现对内存空间的优化

另外该包实现了一些文本预处理方法，如： “去除HTML标签”、“文本过滤（去除生僻字、大写转小写、全角转半角、特殊 / 繁体数字转普通数字）”、“识别文本中表示分割的标点符号”、“中文数字转阿拉伯数字” 由于目前主要是自用的，只能保证满足我自己的业务场景，所以请您使用前测试一下是否满足您的需求情况

1.如何安装

pip install pre_process_chain

2.该包主要包含的类

PreProcessChain

文本预处理链，告诉该类有哪些预处理方法，并且每一个预处理链的预处理方法调用顺序，即可自动维护和生成预处理结果，后续更改时也很方便。 时间性能更高，占用更多的内存空间。

使用方法：

# 初始化实例，声明有哪些预处理方法及这些方法的别名
pre_process_chain = PreProcessChain({
    "purify": TextProcess.purify,
    "numerate": TextProcess.numerate_chinese_digit,
    "separate": lambda x: TextProcess.scan_separator(x, " ", "|")
})

# 对某段文本指定某些预处理方法，若是多个预处理方法串行执行时用"-"连接
result = pre_process_chain.generate(text, ["purify-numerate", "purify-separate"])

# 获取某种方法的预处理结果
result.get("purify")  # 获取预处理链"purify"的结果
result.get("purify-numerate")  # 获取预处理链"purify-numerate"的结果

TextProcess

实现了一些文本预处理方法，具体请看代码注释

TextProcess.remove_html_tag()  # 去除HTML标签
TextProcess.purify()  # 文本过滤（去除生僻字、大写转小写、全角转半角、特殊 / 繁体数字转普通数字）
TextProcess.numerate_chinese_digit()  # 将中文数字转为阿拉伯数字
TextProcess.scan_separator()  # 扫描文本中的分隔符标点符号