Вопрос или проблема
Ищу продвинутый инструмент CLI/код для определения кодировки/языка текста (кроме enca).
Цель: максимальная автоматизация конверсии сотен/тысяч 8-битных текстовых файлов (включая символы, отличные от ASCII) в UTF-8 (большинство из которых сгенерированы в Windows).
Если инструмент может работать, лишь если ему заданы несколько языков (даже если 1 язык), но очень хорошо определяет кодировку – это тоже подойдет.
Скорость НЕ имеет значения (лучше запустить на ночь, чем контролировать каждый отдельный текстовый файл).
Пока не нашел описания алгоритма, используемого в enca, поэтому не могу оценить, насколько он хорош.
Текстовый файл можно считать имеющим одну и ту же кодировку.
Мой скрипт на BASH.
Компиляция чего-то приемлема.
Пожалуйста, не предлагайте отправлять файлы в онлайн-сервисы или какой-либо онлайн ИИ (100% оффлайн ИИ подходит).
Ответ или решение
Определение кодировки текстовых файлов — важная задача в условиях обработки больших объемов данных, особенно когда речь идет о файлах, содержащих не-ASCII символы и созданных в среде Windows. Если мы рассматриваем автоматизацию этого процесса, необходимо использовать инструмент, который может эффективно и точно идентифицировать кодовую страницу текста и потенциально поддерживает автоматическую конвертацию в UTF-8. Рассмотрим возможные инструменты и подходы в данном контексте, помимо утилиты enca
.
Теория:
Одним из решений, которые могут пригодиться для определения кодировки текстовых файлов, является chardet
. Это библиотека Python, которая может быть использована в качестве командной строки или как библиотека для интеграции в более сложные скрипты. Она основана на совместном анализе текста и частотных характеристик.
Пример:
Если рассмотреть использование chardet
в рамках командной строки, то команда может выглядеть следующим образом:
python -m chardet yourfile.txt
Эта команда попытается определить кодировку файла yourfile.txt
и выведет результат в стандартный вывод. Chardet
анализирует поток символов и возвращает наиболее вероятную кодировку вместе с уровнем уверенности.
Использование:
Для интеграции chardet
в ваш BASH-скрипт вы можете использовать следующий подход:
- Установите Python и библиотеку
chardet
. Это можно сделать с помощью командыpip install chardet
. - Напишите BASH-скрипт, который будет считывать каждый файл, использовать
chardet
для определения кодировки, а затем выполнять конвертацию в UTF-8.
Пример BASH-скрипта:
#!/bin/bash
# Устанавливаем каталог с файлами
DIRECTORY="your_directory_with_files"
# Ищем и обрабатываем текстовые файлы в заданном каталоге
for FILE in "$DIRECTORY"/*
do
# Определяем кодировку файла
ENCODING=$(python -m chardet "$FILE" | grep -oP '(?<=encoding: )\S+')
# Выводим имя файла и определённую кодировку
echo "Processing: $FILE, Encoding: $ENCODING"
# Конвертируем файл в UTF-8 и сохраняем с указанным суффиксом
iconv -f "$ENCODING" -t UTF-8 "$FILE" -o "${FILE%.txt}_utf8.txt"
done
Альтернативы и улучшения:
-
libmagic и
file
: Утилитаfile
на базеlibmagic
может выступать в роли первого фильтра для предварительной идентификации текстовых файлов, идентифицируя лишь тип файла, а уже потом задействовать более сложные инструменты для определения кодировки. -
fribidi
: Еще одна библиотека, поддерживающая широкий спектр кодировок. Хотя она в основном предназначена для двунаправленного текстового движения, ее можно интегрировать как часть более сложного рабочего потока для обработки различных типов текстов. -
uchardet
: Альтернативный механизм на базеuchardet
, который представляет собой универсальный декодер для кодовых страниц. Он является кросс-платформенной библиотекой, которая предполагает использование алгоритмов аналогичныхchardet
. -
Python-сценарии с использованием
ftfy
: Модульftfy
имеет особую ценность для исправления неправильно декодированных текстов. Интеграция сftfy
, вкупе с определением кодировки, может улучшить общую точность конечного результата.
Заключение:
Для автоматизации процесса определения кодировки и преобразования текста в UTF-8, существуют различные инструменты и библиотеки, каждая из которых обладает уникальными свойствами. Chardet
, libmagic
, uchardet
и другие подобные решения могут быть применены в зависимости от требований и условий. Не напрягая вашу инфраструктуру, они позволяют концентрироваться на улучшении качества обработки данных без участия человека, что особенно важно в работе с большим объемом файлов.