ความสมมูลความเข้ากันได้
ลำดับอักขระสองชุดที่มีเนื้อหาเชิงนามธรรมเดียวกันแต่อาจแตกต่างในรูปลักษณ์ กว้างกว่าความเท่าเทียมแบบ canonical ตัวอย่าง: fi ≈ fi, ² ≈ 2
What Is Compatibility Equivalence?
Two Unicode strings are compatibility equivalent if they represent semantically similar content but may differ in appearance or formatting. Compatibility equivalence is weaker than canonical equivalence: canonically equivalent strings are always compatibility equivalent, but not vice versa.
Common compatibility equivalences include:
- The ligature fi (U+FB01, fi LIGATURE) ≈ fi (f + i separately)
- The superscript ² (U+00B2) ≈ 2 (U+0032)
- The fullwidth A (U+FF21) ≈ A (U+0041)
- The fraction ½ (U+00BD) in NFKD → 1 ⁄ 2 (sequence of three characters)
- The circled digit ① (U+2460) ≈ 1 (U+0031)
Compatibility Normalization Forms
| Form | Description |
|---|---|
| NFKD | Apply compatibility decomposition; apply canonical ordering |
| NFKC | Apply NFKD, then canonically compose |
import unicodedata
examples = [
("\uFB01", "fi ligature"), # fi
("\u00B2", "superscript 2"), # ²
("\uFF21", "fullwidth A"), # A
("\u2460", "circled digit 1"), # ①
("\u00BD", "vulgar fraction 1/2"), # ½
]
for char, label in examples:
nfc = unicodedata.normalize("NFC", char)
nfkc = unicodedata.normalize("NFKC", char)
nfd = unicodedata.normalize("NFD", char)
nfkd = unicodedata.normalize("NFKD", char)
print(f" {char} ({label})")
print(f" NFC len={len(nfc)} NFKC={nfkc!r} len={len(nfkc)}")
print(f" NFD len={len(nfd)} NFKD={[f'U+{ord(c):04X}' for c in nfkd]}")
# fi NFC len=1 NFKC='fi' len=2
# ² NFC len=1 NFKC='2' len=1
# A NFC len=1 NFKC='A' len=1
# ① NFC len=1 NFKC='1' len=1
When to Use NFKC vs NFC
Use NFC when you want to preserve formatting distinctions: a superscript 2 and a plain 2 are different in a math formula. Use NFKC when you want semantic comparison, ignoring presentational variants: a search engine should return results for "fi" when the user types "file". Python uses NFKC for identifier normalization (PEP 3131), so file and file are the same identifier in Python 3.
Caution: NFKC is lossy. Applying it to 2² produces 22, discarding the superscript meaning. Never apply NFKC to content where formatting carries semantic information.
Quick Facts
| Property | Value |
|---|---|
| Concept | Compatibility equivalence |
| Normalization forms | NFKD, NFKC |
| Python function | unicodedata.normalize("NFKC", s) / "NFKD" |
| Lossy? | Yes — formatting distinctions are discarded |
| Python identifier normalization | NFKC (PEP 3131) |
| Search engine use | NFKC for case-folded token normalization |
| Spec reference | Unicode Standard Annex #15 (UAX #15) |
คำศัพท์ที่เกี่ยวข้อง
เพิ่มเติมใน คุณสมบัติ
Unicode property (UAX#11) classifying characters as Narrow, Wide, Fullwidth, Halfwidth, Ambiguous, or …
Unicode property controlling how Arabic and Syriac characters connect to adjacent characters. …
Unicode property listing all scripts that use a character, broader than the …
อักขระที่ผู้ใช้รับรู้ได้ — สิ่งที่รู้สึกเหมือนหน่วยเดียว อาจประกอบด้วยหลายจุดรหัส (ฐาน + เครื่องหมายรวม หรือลำดับ emoji ZWJ) 👩💻 = …
กฎสำหรับแปลงอักขระระหว่างตัวพิมพ์ใหญ่ ตัวพิมพ์เล็ก และตัวพิมพ์หัวเรื่อง อาจขึ้นอยู่กับ locale (ปัญหาตัว I ในภาษาตุรกี) และอาจเป็นแบบหนึ่ง-ต่อ-หลาย (ß → SS)
การแมปอักขระเป็นส่วนประกอบย่อย การแยกส่วนแบบ canonical รักษาความหมาย (é → e + ́) ในขณะที่การแยกส่วนแบบ compatibility อาจเปลี่ยนความหมาย …
ค่าตัวเลข (0–254) ที่ควบคุมลำดับของเครื่องหมายรวมระหว่างการแยกส่วนแบบ canonical กำหนดว่าเครื่องหมายรวมใดสามารถเรียงลำดับใหม่ได้
ลำดับอักขระสองชุดที่มีความหมายเหมือนกันและควรถือว่าเท่าเทียมกัน ตัวอย่าง: é (U+00E9) ≡ e + ◌́ (U+0065 + U+0301)
อักขระที่รูปร่างควรสะท้อนในแนวนอนในบริบท RTL ตัวอย่าง: ( → ), [ → ], { → }, …
เวอร์ชัน Unicode ที่มีการกำหนดอักขระเป็นครั้งแรก มีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบการรองรับอักขระในระบบและซอฟต์แวร์เวอร์ชันต่างๆ