将包含一组Emoji的文本转换为Unicode编码列表

前言

公司项目中的聊天模块有表情键盘,其中包含一系列的 Emoji 表情,方便用户在文字中插入 Emoji。
最近产品希望重新排列 Emoji 列表的顺序,将用户常用的放到前面。需求文档类似下图。

需求文档

文档是包含一系列 Emoji 字符的文本,而项目代码中定义的 Emoji 列表,列表每项是 Emoji 字符对应的 Unicode 编码。所以直接复制粘贴是不行的,为了实现需求,还需要转换处理。

原理解析

文档中的文本,是 UTF-8 编码的字符串,其中包含了多个 Emoji 字符。
一个 Emoji 字符,会对应 UTF-8 编码的多个字节,比较常见的为4个字节。
在 Java 的字符串中,以 surrogate pair 的形式展示多字节的 Unicode 字符。比如复制 😃 到 String,结果是"\uD83D\uDE03"

方案1:纯 Java 实现

0.大概过程:文本 -> String(Java) -> Unicode list
🚧

方案2:借助工具

0.整体过程:文本 -> Unicode(HTML表格) -> Unicode list
1.文本解析:文本 -> Unicode(HTML表格)
网页工具Unicode character inspector,可以解析一段文本,以表格的形式详细展示文本中出现的每一个字符,相同字符只显示一个,效果如图。其中 Code 即是 Unicode code

Unicode character inspector

将需求文档中的 Emoji 字符全部输入后,就可以得到每个 Emoji 的 Unicode code 了。但是至此得到的是一个网页表格,总不能挨个复制 code 吧?当然不能,程序员的基本修养,能用代码实现的事儿,咱就绝不手工来。下一步咱们就来解析网页,取得我们需要的数据。

2.网页解析:Unicode(HTML表格) -> Unicode list
使用Chrome的开发者工具查看网页源码,在左侧网页中鼠标指向目标数据,右侧Elements中会自动定位到对应源码,如下图:

Chrome开发者工具

可以看到,网页表格中的数据,在源码中是很有规律的。可以通过正则表达式,捕获网页中每个 Emoji 对应的 Unicode code,存入列表。
正则的编写与调试借助了网页 regex101,可视化调试正则。
基本思路,先定位目标字符块<code class=\"hex\">(\S*?)</code>,然后增加更多特征防止匹配错误,这里判断了 Code 之前的 Symbola 列<td class=\"text symbola\">
脚本编写使用 Python 2.7,代码如下:

import re

content = open("emoji.html", 'r').read()
matches = re.findall('<td class=\"text symbola\">[\s\S]*?<code class=\"hex\">(\S*?)</code>', content)
results = []
for match in matches:
    results.append(int(match, 16))
print results

3.网页解析改进:使用HTML解析器
碰巧有同事分享了自己解析网页的经验,用的HTML解析器,这可比枯燥的正则要强多了,可读性提高n个次方,修改也更容易。于是咱也鸟枪换炮,来试试专业工具。
HTML解析器使用 BeautifulSoup,安装与使用可参考官方文档。
基本思路,先找到 table,然后遍历每一行,再查找每一行中的 code。
最终代码如下:

import bs4

soup = bs4.BeautifulSoup(open("emoji.html"), "html.parser")
table = soup.find("table", "table table-bordered table-striped").find("tbody").contents
results = []
for tab in table:
    if isinstance(tab, bs4.element.Tag):
        result = int(tab.find("code", "hex").string, 16)
        results.append(result)
print results

可以看到,相比之前的正则表达式,虽然代码增加了,但是可读性却好很多,基本就是将刚刚的思路逐行翻译成代码。
代码的可读性对于维护至关重要,比如之前的正则表达式,可能一个月之后我自己也不知道是什么意思了。如果那时需要修改逻辑,那么基本相当于重写。

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