你正在处理 Unicode 字符串，需要确保所有字符串在底层有相同的表示。
# -*- coding: utf-8 -*-
# 你正在处理 Unicode 字符串，需要确保所有字符串在底层有相同的表示。
# 在 Unicode 中，某些字符能够用多个合法的编码表示。为了说明，考虑下面的这个例子：
s1 = 'Spicy Jalape\u00f1o'
s2 = 'Spicy Jalapen\u0303o'
print(s1)
print(s2)
print(s1 == s2)
# 这里的文本”Spicy Jalapeño” 使用了两种形式来表示。第一种使用整体字符”ñ”(U
# +00F1)，第二种使用拉丁字母”n” 后面跟一个”˜” 的组合字符 (U+0303)。
# 在需要比较字符串的程序中使用字符的多种表示会产生问题。为了修正这个问题，
# 你可以使用 unicodedata 模块先将文本标准化：
import unicodedata
t1 = unicodedata.normalize('NFC', s1)
t2 = unicodedata.normalize('NFC', s2)
print(t1)
print(t2)
print(t1 == t2)
t3 = unicodedata.normalize('NFD', s1)
t4 = unicodedata.normalize('NFD', s2)
print(t3)
print(t4)
print(t3 == t4)
print(ascii(t3))
# normalize() 第一个参数指定字符串标准化的方式。 NFC 表示字符应该是整体组
# 成 (比如可能的话就使用单一编码)，而 NFD 表示字符应该分解为多个组合字符表示。
# Python 同样支持扩展的标准化形式 NFKC 和 NFKD，它们在处理某些字符的时候
# 增加了额外的兼容特性。比如：
s = '\ufb01'
print(s)
print(unicodedata.normalize('NFD', s))
print(unicodedata.normalize('NFKD', s))
print(unicodedata.normalize('NFKC', s))
# 标准化对于任何需要以一致的方式处理 Unicode 文本的程序都是非常重要的。当处
# 理来自用户输入的字符串而你很难去控制编码的时候尤其如此。
# 在清理和过滤文本的时候字符的标准化也是很重要的。比如，假设你想清除掉一些
# 文本上面的变音符的时候 (可能是为了搜索和匹配)：
t1 = unicodedata.normalize('NFD', s1)
print(''.join(c for c in t1 if not unicodedata.combining(c)))
# 最后一个例子展示了 unicodedata 模块的另一个重要方面，也就是测试字符类的
# 工具函数。 combining() 函数可以测试一个字符是否为和音字符。在这个模块中还有
# 其他函数用于查找字符类别，测试是否为数字字符等等。
# Unicode 显然是一个很大的主题。如果想更深入的了解关于标准化方面的信息，请
# 看考 Unicode 官网中关于这部分的说明 Ned Batchelder 在 他的网站 上对 Python 的
# Unicode 处理问题也有一个很好的介绍。