langchain_text_splitters.python
.PythonCodeTextSplitter¶
- class langchain_text_splitters.python.PythonCodeTextSplitter(**kwargs: Any)[source]¶
尝试根据Python语法分割文本。
初始化一个PythonCodeTextSplitter。
方法
__init__
(**kwargs)初始化一个PythonCodeTextSplitter。
atransform_documents
(documents, **kwargs)异步变换文档列表。
create_documents
(texts[, metadatas])从文本列表创建文档。
from_huggingface_tokenizer
(tokenizer, **kwargs)使用HuggingFace分词器来计算长度的文本分割器。
from_language
(language, **kwargs)from_tiktoken_encoder
([encoding_name, ...])使用tiktoken编码器来计算长度的文本分割器。
get_separators_for_language
(language)split_documents
(documents)分割文档。
split_text
(text)将文本分割成多个部分。
transform_documents
(documents, **kwargs)通过分割变换文档序列。
- 参数
kwargs (Any) –
- async atransform_documents(documents: Sequence[Document], **kwargs: Any) Sequence[Document] ¶
异步变换文档列表。
- create_documents(texts: List[str], metadatas: Optional[List[dict]] = None) List[Document] ¶
从文本列表创建文档。
- 参数
texts (List[str]) –
metadatas (Optional[List[dict]]) –
- 返回类型
List[Document]
- classmethod from_huggingface_tokenizer(tokenizer: Any, **kwargs: Any) TextSplitter ¶
使用HuggingFace分词器来计算长度的文本分割器。
- 参数
tokenizer (Any) –
kwargs (Any) –
- 返回类型
- classmethod from_language(language: Language, **kwargs: Any) RecursiveCharacterTextSplitter ¶
- 参数
language (Language) –
kwargs (Any) –
- 返回类型
- classmethod from_tiktoken_encoder(encoding_name: str = 'gpt2', model_name: Optional[str] = None, allowed_special: Union[Literal['all'], AbstractSet[str]] = {}, disallowed_special: Union[Literal['all'], Collection[str]] = 'all', **kwargs: Any) TS ¶
使用tiktoken编码器来计算长度的文本分割器。
- 参数
encoding_name (str) –
model_name (Optional[str]) –
allowed_special (Union[Literal['all'], ~typing.AbstractSet[str]]) –
disallowed_special (Union[Literal['all'], ~typing.Collection[str]]) –
kwargs (Any) –
- 返回类型
TS
- 静态 get_separators_for_language(language: Language) List[str] ¶
- 参数
language (Language) –
- 返回类型
List[str]
- split_text(text: str) List[str] ¶
将文本分割成多个部分。
- 参数
text (str) –
- 返回类型
List[str]