n_strchar = mlreportgen.utils.normalizeString(strchar) нормализует текст путем удаления начальных и конечных пространств и замены возвратов каретки и вкладок на одно пространство. Возвращенное значение имеет тот же тип, что и входной тип.
str =
" a sample string "
n_strchar =
"a sample string"
import mlreportgen.utils.*
char_vec = ' a sample character vector'
char_vec1 = [char_vec newline ' plus a new line ']
n_strchar = normalizeString(char_vec1)
char_vec =
' a sample character vector '
char_vec1 =
' a sample character vector
plus a new line '
n_strchar =
'a sample character vector plus a new line'
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.
