filter_chinese_word python3.10

在 Python 3.10 中，您可以使用正则表达式库 `re` 的新功能 `:=` 来编写一个筛选中文字符的函数。以下是一个简单的例子：

import re

def filter_chinese_word(text: str) -> str:
    pattern = re.compile(r'[^\u4e00-\u9fa5]+')
    return pattern.sub('', text)

该函数使用正则表达式 `[^\u4e00-\u9fa5]+` 匹配所有非中文字符，然后使用 `sub()` 方法将它们替换为空字符串。因此，函数返回的字符串只包含中文字符。

请注意，这个函数只能筛选出中文字符，但不能判断单词是否为中文单词。如果您需要判断单词是否为中文单词，可以使用第三方库，如 jieba 等。

相关问题

playwright 里 filter 和has_text nth 给出python代码

以下是使用Python操作Playwright中的filter和has_text nth的示例代码：

from playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    # 设置浏览器，这里以Chromium为例
    browser = p.chromium.launch()
    page = browser.new_page()

    # 进入网页
    page.goto('https://example.com')

    # 使用filter筛选元素
    filtered_elements = page.query_selector_all('div').filter('div[class="example"]')
    for element in filtered_elements:
        print(element.text_content())

    # 使用has_text nth定位元素
    target_element = page.query_selector_all('div').has_text('example text').nth(0)
    print(target_element.text_content())

    # 关闭浏览器
    browser.close()

注意，以上代码仅供参考，具体使用方式和参数可根据实际情况进行调整。

python ast_tree.filter使用

在Python中，可以使用标准库`ast`来解析Python代码，并使用`filter`方法筛选出指定类型的节点。下面是一个简单的示例：

import ast

# 定义筛选函数
def filter_print_nodes(node):
    return isinstance(node, ast.Call) and isinstance(node.func, ast.Name) and node.func.id == 'print'

# 解析Python代码为AST语法树
code = '''
def foo():
    print('hello, world!')

foo()
'''
ast_tree = ast.parse(code)

# 使用filter方法筛选print节点
print_nodes = list(filter(filter_print_nodes, ast_tree.body))
print(print_nodes)

这段代码中，我们首先定义了一个筛选函数`filter_print_nodes`，该函数用于判断节点是否为`print`节点。然后，我们使用`ast.parse`方法将Python代码解析为AST语法树，并使用`filter`方法对语法树中的节点进行筛选。最后，我们将筛选结果转换为列表并打印出来。

在筛选函数中，我们使用了`isinstance`函数来判断节点的类型是否为`Call`和`Name`，使用`node.func.id`来获取函数名，并判断函数名是否为`print`。如果节点满足这些条件，就认为它是一个`print`节点，返回True；否则返回False。

需要注意的是，`ast.parse`方法会将整个代码解析为一个AST语法树，因此需要根据具体的需求进行筛选。同时，`ast`模块支持的节点类型较多，具体的节点类型和属性可以参考Python官方文档中关于`ast`模块的说明。