Cpca 这个Python神器能帮你自动识别文字中的省市区并绘图-Python 实用宝典

Cpca 这个Python神器能帮你自动识别文字中的省市区并绘图

在做NLP自然语言处理)相关任务时,经常会遇到需要识别并提取省、城市、行政区的需求。虽然我们自己通过关键词表一个个查找也能实现提取目的,但是需要先搜集省市区关键词表,相对而言比较繁琐。

今天给大家介绍一个模块,你只需要把字符串传递给这个模块,他就能给你返回这个字符串内的省、市、区关键词,并能给你在图片上标注起来,它就是 Cpca 模块。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install cpca

注意,目前 cpca 模块仅支持Python3及以上版本。

在 windows 上可能会出现类似如下问题

Building wheel for pyahocorasick (setup.py) ... error

先去下载 Microsoft Visual C++ Build Tools 安装VC++构建工具,再重新 pip install cpca,即可解决问题

2.Cpca 基本使用

通过两行代码就能实现最基本的省市区提取:

# 公众号: Python 实用宝典
# 2022/06/23

import cpca

location_str = [
    "广东省深圳市福田区巴丁街深南中路1025号新城大厦1层",
    "特斯拉上海超级工厂是特斯拉汽车首座美国本土以外的超级工厂,位于中华人民共和国上海市。",
    "三星堆遗址位于中国四川省广汉市城西三星堆镇的鸭子河畔,属青铜时代文化遗址"
]
df = cpca.transform(location_str)
print(df)

效果如下:

     省     市     区                     地址  adcode
0  广东省   深圳市   福田区     巴丁街深南中路1025号新城大厦1层  440304
1  上海市  None  None                      。  310000
2  四川省   德阳市   广汉市  城西三星堆镇的鸭子河畔,属青铜时代文化遗址  510681

注意第三条的广汉市,cpca 不仅识别到了语句中的县级市广汉市,还能自动匹配到其代管市的德阳市,不得不说非常强大。

如果你想获知程序是从字符串的那个位置提取出省市区名的,可以添加一个 pos_sensitive=True 参数:

# 公众号: Python 实用宝典
# 2022/06/23

import cpca

location_str = [
    "广东省深圳市福田区巴丁街深南中路1025号新城大厦1层",
    "特斯拉上海超级工厂是特斯拉汽车首座美国本土以外的超级工厂,位于中华人民共和国上海市。",
    "三星堆遗址位于中国四川省广汉市城西三星堆镇的鸭子河畔,属青铜时代文化遗址"
]
df = cpca.transform(location_str, pos_sensitive=True)
print(df)

效果如下:

(base) G:\push\20220623>python 1.py
     省     市     区                     地址  adcode  省_pos  市_pos  区_pos
0  广东省   深圳市   福田区     巴丁街深南中路1025号新城大厦1层  440304      0      3      6
1  上海市  None  None                      。  310000     38     -1     -1
2  四川省   德阳市   广汉市  城西三星堆镇的鸭子河畔,属青铜时代文化遗址  510681      9     -1     12

它标记出了识别到省、市、区的关键位置(index),当然如果是德阳市这种特殊的识别会被标记为-1.

3.高级使用

它还可以从大段文本中批量识别多个地区:

# 公众号: Python 实用宝典
# 2022/06/23

import cpca

long_text = "对一个城市的评价总会包含个人的感情。如果你喜欢一个城市,很有可能是喜欢彼时彼地的自己。"\
    "在广州、香港读过书,工作过,在深圳买过房、短暂生活过,去北京出了几次差。"\
    "想重点比较一下广州、深圳和香港,顺带说一下北京。总的来说,觉得广州舒适、"\
    "香港精致、深圳年轻气氛好、北京大气又粗糙。答主目前选择了广州。"
df = cpca.transform_text_with_addrs(long_text, pos_sensitive=True)
print(df)

效果如下:

(base) G:\push\20220623>python 1.py
          省     市     区 地址  adcode  省_pos  市_pos  区_pos
0       广东省   广州市  None     440100     -1     44     -1
1   香港特别行政区  None  None     810000     47     -1     -1
2       广东省   深圳市  None     440300     -1     58     -1
3       北京市  None  None     110000     71     -1     -1
4       广东省   广州市  None     440100     -1     86     -1
5       广东省   深圳市  None     440300     -1     89     -1
6   香港特别行政区  None  None     810000     92     -1     -1
7       北京市  None  None     110000    100     -1     -1
8       广东省   广州市  None     440100     -1    110     -1
9   香港特别行政区  None  None     810000    115     -1     -1
10      广东省   深圳市  None     440300     -1    120     -1
11      北京市  None  None     110000    128     -1     -1
12      广东省   广州市  None     440100     -1    143     -1

不仅如此,模块中还自带一些简单绘图工具,可以在地图上将上面输出的数据以热力图的形式画出来:

# 公众号: Python 实用宝典
# 2022/06/23

import cpca
from cpca import drawer

long_text = "对一个城市的评价总会包含个人的感情。如果你喜欢一个城市,很有可能是喜欢彼时彼地的自己。"\
    "在广州、香港读过书,工作过,在深圳买过房、短暂生活过,去北京出了几次差。"\
    "想重点比较一下广州、深圳和香港,顺带说一下北京。总的来说,觉得广州舒适、"\
    "香港精致、深圳年轻气氛好、北京大气又粗糙。答主目前选择了广州。"
df = cpca.transform_text_with_addrs(long_text, pos_sensitive=True)
drawer.draw_locations(df[cpca._ADCODE], "df.html")

运行的时候可能会报这个错:

(base) G:\push\20220623>python 1.py
Traceback (most recent call last):
  File "1.py", line 12, in <module>
    drawer.draw_locations(df[cpca._ADCODE], "df.html")
  File "G:\Anaconda3\lib\site-packages\cpca\drawer.py", line 41, in draw_locations
    import folium
ModuleNotFoundError: No module named 'folium'

使用pip安装即可:

pip install folium

然后重新运行代码,会在当前目录下生成 df.html, 双击打开,效果如下:

Cpca

怎么用,是不是感觉非常方便?以后地点的识别用这个模块就完全够了。

还有更多的细节你可以访问这个项目的Github主页阅读,该项目的README完全中文编写,非常容易阅读:

https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper

如果你无法访问GitHub,也可以在Python实用宝典公众号后台回复:cpca 下载完整项目。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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