本文整理匯總了Python中nlmmanipulate.NlmManipulate.final_clean方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Python NlmManipulate.final_clean方法的具體用法？Python NlmManipulate.final_clean怎麽用？Python NlmManipulate.final_clean使用的例子？那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類nlmmanipulate.NlmManipulate的用法示例。
在下文中一共展示了NlmManipulate.final_clean方法的1個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。
示例1: main
# 需要導入模塊: from nlmmanipulate import NlmManipulate [as 別名]
# 或者: from nlmmanipulate.NlmManipulate import final_clean [as 別名]
def main():
args = docopt(__doc__, version='meTypeset 0.1')
bare_gv = GV(args)
if args['--debug']:
bare_gv.debug.enable_debug(args['--nogit'])
nlm_instance = TeiToNlm(bare_gv)
if args['process']:
# run non-transform portions of teitonlm
TeiToNlm(bare_gv).run(True, False)
# run reference linker
rl = ReferenceLinker(bare_gv)
rl.run(args['--interactive'])
rl.cleanup()
bibliography_classifier = BibliographyClassifier(bare_gv)
# run table classifier
cc = CaptionClassifier(bare_gv)
if int(args['--aggression']) > int(bare_gv.settings.get_setting('tablecaptions',
None, domain='aggression')):
cc.run_tables()
if int(args['--aggression']) > int(bare_gv.settings.get_setting('graphiccaptions',
None, domain='aggression')):
cc.run_graphics()
if args['--interactive']:
bibliography_classifier.run_prompt(True)
# process any bibliography entries that are possible
BibliographyDatabase(bare_gv).run()
# remove stranded titles
manipulate = NlmManipulate(bare_gv)
manipulate.final_clean()
if args['--identifiers']:
IdGenerator(bare_gv).run()
if args['--chain']:
# construct and run an XSLT chainer
XslChain(bare_gv).run()
if args['--clean']:
ComplianceEnforcer(bare_gv).run()