分类:程式设计 × 语言
处理 CJK(Chinese–Japanese–Korean)文字时,开发者会遇到许多不同于一般 ASCII 或拉丁字母的问题,例如字元编码(Encoding)、Surrogate Pair、Unicode Normalization,以及资料库排序(Collation)等。
本文整理程式设计中处理 Unicode CJK 所需的重要观念。
1. Unicode 中的 CJK 区块
Unicode 将 CJK 字元分散于多个不同区块:
U+4E00–U+9FFF CJK Unified Ideographs 20,992 字
U+3400–U+4DBF Extension A 6,592 字
U+20000–U+2A6DF Extension B 42,720 字(需 Surrogate Pair)
U+2A700–U+2B73F Extension C 4,149 字
U+2B740–U+2B81F Extension D 222 字
U+2B820–U+2CEAF Extension E 5,762 字
U+2CEB0–U+2EBEF Extension F 7,473 字
U+30000–U+3134F Extension G 4,939 字
U+31350–U+323AF Extension H 4,192 字
目前 Unicode 已收录超过 103,000 个 CJK 汉字。
2. Surrogate Pair:JavaScript 与 Java 最常见的陷阱
自 Extension B(U+20000) 起,所有字元皆位于 BMP(Basic Multilingual Plane) 之外。
UTF-16 必须使用 两个 Code Unit 才能表示一个字元。
const char = '𠀀'; // U+20000
console.log(char.length); // 2(不是 1)
console.log([...char].length); // 1
console.log(char.codePointAt(0)); // 131072 = 0x20000
因此:
- 使用
codePointAt(),不要使用charCodeAt() - 使用
[...str]或for...of遍历字串 - 避免使用
split('')处理 CJK 字元
这些都是避免 UTF-16 错误的重要做法。
3. 判断 CJK 字元
可以依照 Unicode Code Point 判断是否属于 CJK:
function isCJK {
return (
codePoint >= 0x4E00 && codePoint <= 0x9FFF ||
codePoint >= 0x3400 && codePoint <= 0x4DBF ||
codePoint >= 0x20000 && codePoint <= 0x2A6DF ||
codePoint >= 0x2A700 && codePoint <= 0x2B73F ||
codePoint >= 0x2B740 && codePoint <= 0x2B81F ||
codePoint >= 0x2B820 && codePoint <= 0x2CEAF ||
codePoint >= 0x2CEB0 && codePoint <= 0x2EBEF ||
codePoint >= 0x30000 && codePoint <= 0x3134F ||
codePoint >= 0x31350 && codePoint <= 0x323AF ||
codePoint >= 0xF900 && codePoint <= 0xFAFF
);
}
其中包含:
- CJK Unified Ideographs
- Extension A–H
- CJK Compatibility Ideographs
4. 资料库中的 CJK:Collation 与索引
在 PostgreSQL 或 MySQL 储存 CJK 时,常见注意事项包括:
- Collation(排序规则)
建议使用 und-x-icu 或 zh-x-icu,避免使用 C 排序规则,以获得较合理的汉字排序。
- Indexing(索引)
PostgreSQL 可搭配 pg_trgm 建立 CJK 搜寻索引。
- Encoding(编码)
建议全程使用 UTF-8,并确认资料库连线的 Encoding 设定一致。
- Full-text Search(全文搜寻)
CJK 并没有空格分词,因此通常需要使用专门的断词器,例如:
- jieba - MeCab - ICU Tokenizer
5. 简体与繁体转换
简体与繁体之间并不是一对一对应。
同一个简体字可能依语境对应不同繁体字。
例如:
发
可能转换为:
发(发展、发现)
或:
发(头发)
因此,
简繁转换不能只依靠单纯字典映射,
还需要考虑上下文语意。
目前 OpenCC 是处理简繁转换最成熟且广泛使用的开源工具之一。