countent = "1、一级标题2、二级标题3、三级标题"
# 切分规则，如果是其他序号，在[]中按顺序修改就好
sentence_list = re.split(u"[\d][、]", countent)
new_list = list(filter(None, sentence_list))
输出：['一级标题', '二级标题', '三级标题']
Python
中的句块可以使用缩进、花括号、关键字以及函数和类定义来划分。使用合适的句块划分方法有助于提高代码的可读性和可维护性。在编写代码时，建议选择一种统一的句块划分风格，并保持一致性。在
Python
中，可以使用不同的方法来划
分句
块（block），这有助于组织代码并控制程序的结构。下面将介绍几种常见的句块划分方法，并提供相应的示例代码。语句后面的花括号内的部分分别表示两个句块。语句后面的缩进部分分别表示两个句块。循环后面的缩进部分表示循环体句块。函数体的缩进部分表示函数体句块。
中文
分句
，乍一看是一个挺简单的工作，一般我们只要找到一个【。！？】这类的典型断句符断开就可以了吗。 然而当我处理小说
文本
时，发现了这种思路的漏洞。故用正则表达式精细解决之。
在处理
文本
时，会遇到需要将
文本
以 句子 为单位
进行
切分（
分句
）的场景，而
文本
又可以分为 中文
文本
和 英文
文本
，处理的方法会略有不同。本文会介绍
Python
是如何处理
分句
的。
分句
的关键是找到合适的结束符号，比如：中文里的 。，英文里的 . 等，而且，在这一点上中英也是有很大区分的。
这里介绍一种纯用
Python
实现的
分句
函数。
def cut_sentences(content):...
对于英文
文本
分句
比较简单，只要根据终结符”.”划分就好，中文
文本
分句
看似很简单，但是实现时会遇到很多麻烦，尤其是处理社交媒体数据时，会遇到
文本
格式不规范等问题。
下面代码针对一段一段的短
文本
组成了文档
分句
import re
def cut_sent(infile, outfile):
cutLineFlag = [？, ！, 。,…] #本文使用的终结符，可以修改
sentenceList = []
with open(infile, r, encoding=UTF-8) as file:
oneSentence =
for lin
0. 写在前面
节后第一篇，疫情还没结束，黎明前的黑暗，中国加油，武汉加油，看了很多报道，发现只有中国人才会帮助中国人，谁说中国人一盘散沙？也许是年龄大了，看到全国各地的医务人员源源不断的告别家人去支援湖北，看到医务人员、肺炎病人的故事，总会忍不住落泪，中国加油，中国人加油！
1. 场景描述
背景不写了，只谈技术，做的是
文本
相似性统计，因需要从
文本
描述性信息中分析同类信息，以便后续重点关注，数据量比较大，大概20多万，人工效率低，需要算法来实现。
根据需求要从不同维度
进行
统计：
（1）分组不
分句
热度统计（根据某列首先
进行
分组，然后再对描述类列
进行
相似性统计）；
（2）分组
分句
热度统计（根据某列
"My name is Tom. I am a boy. I like soccer!"
['My name is Tom.', 'I am a boy.', 'I like soccer!']
二、简单处理方案
使用split('.')即可
import codecs
txt=open("XXXXX")
lis=""#建立一个空的列表存储读取的字符串
for line...
首先读取
文本
，
文本
读取后整体是一个字符串，每一个段之间是空白，所以分段之间按照空白分开来即可，最后存入一个paragraph_list，注意该list的下标就是段落的顺序号！其他的这里就不再多赘述！（可以查看最后的整体代码）
首先拿到上面分好的paragraph_list，循环拿到每一段，然后对每一段直接按照
分句
规则（正则表达式）
进行
分句
，参考该文章
作者：虚坏叔叔
博客：https://xuhss.com实现对
文本
的
分句
，大致来说主要是以中文的句号、感叹、问号等符号
进行
分句
。难点在于直接
分句
可能会造成人物说话的语句也被分开！首先读取
文本
，
文本
读取后整体是一个字符串，每一个段之间是空白，所以分段之间按照空白分开来即可，最后存入一个paragraph_list，注意该list的下标就是段落的顺序号！其他的这里就不再多赘述！（可以查看最后的整体代码）首先拿到上面分好的paragraph_list，循环拿到每一段，然后对每一段直接按照
分句
规则（正则表达式）
进行
para = re.sub('([。！？?])([^”’])', r"\1\n\2", para) # 单字符断句符
para = re.sub('(\.{6})([^”’])', r"\1\n\2", para) # 英文省略号
para = re.sub('(\…{2})([^”’])', r"\1\n\2", para) # 中文省略号
para = re.sub('([。！？?][”
名词性从句通常由连接代词、连接副词或者连接词组来引导，如that, whether, if, who, whom, whose, what, when, where, why, how等。句中的两个或多个主句之间存在一定的关系，其中一个主句说明或补充它前面的另一个主句的内容，二者之间有一种转折、因果、时序等关系。复合句是包含了一个主句和至少一个从句的句子，其中主句是整个句子的核心，而从句则相对次要，用来修饰、补充说明或者承接主句的内容。（4.1）逗号（,）：逗号在英语语法中属于标点符号，
实例16题目：输出指定格式的日期；代码：#!/usr/bin/env
python
# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2019/3/5 22:47# @Author : cunyu# @Site : cunyu1943.github.io# @File : sixteen.py# @Software: PyCharmimport datetimei...
Create FUNCTION [dbo].[fn_SplitTSQL]
(@String NVARCHAR(MAX), @Separator NCHAR(1) = N',') RETURNS TABLE
RETURN
SELECT
-- N - LEN(REPLACE(LEFT(S, N), @Separator, '')) + 1 AS POS,
ROW_NUMBER() OVER (ORDE...
2.如下图，弹出【
文本
分列向导-步骤之1】对话框，勾选【分隔符号】选项，然后点击【下一步】选项
3.如下图，弹出【
文本
分列向导-步骤之2】对话框，勾选【逗号】选项，然后点击【下一步】选项。
4.如下图，弹出【
文本
分列向导-步骤之3】对话框，直接点击【完成】按钮。
进行
中文自然语言处理时，分词是一个常见的操作，例如：
import jieba.posseg as pseg
txt = "【#奔驰女车主不接受4S店道歉# 双方现场交涉言语激烈】4月13日，西安维权奔驰女车主和4S店方见面，双方并...
def seg_head_split(str1,sep=r"要求\d+|项目\d+"): # 分隔符可为多样的正则表达式
# 保留分隔符，将分隔符置于每个子句句首
wlist = re.split(sep,str1)
seg_word = re.findall(sep,str1)
seg_word.insert(0," ") # 开头插入一个空字符串，以保持长度和切割成分相同
wlist = [ y+x for x,y in zip(wlist,seg_word) .
