<jupyter_start><jupyter_text>* https://dateparser.readthedocs.io/en/latest/ Supported Calendars- Gregorian calendar.- Persian Jalali calendar. For more information, refer to Persian Jalali Calendar.- Hijri/Islamic Calendar. For more information, refer to Hijri Calendar.<jupyter_code>>>> from dateparser.calendars.jalali import JalaliCalendar
>>> JalaliCalendar(u'جمعه سی ام اسفند ۱۳۸۷').get_date()
# >>> from dateparser.calendars.hijri import HijriCalendar
# >>> HijriCalendar(u'17-01-1437 هـ 08:30 مساءً').get_date()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>⊕ [sobhe/hazm: Python library for digesting Persian text.](https://github.com/sobhe/hazm)<jupyter_code>>>> from __future__ import unicode_literals
>>> from hazm import *

>>> normalizer = Normalizer()
>>> normalizer.normalize('اصلاح نويسه ها و استفاده از نیم‌فاصله پردازش را آسان مي كند')
sent_tokenize('ما هم برای وصل کردن آمدیم! ولی برای پردازش، جدا بهتر نیست؟')
word_tokenize('ولی برای پردازش، جدا بهتر نیست؟')
>>> stemmer = Stemmer()
>>> stemmer.stem('کتاب‌ها')
>>> lemmatizer = Lemmatizer()
>>> lemmatizer.lemmatize('می‌روم')
tagger = POSTagger(model='/pi/fa/resources/postagger.model')
tagger.tag(word_tokenize('ما بسیار کتاب می‌خوانیم'))
from hazm import *
chunker = Chunker(model='/pi/fa/resources/chunker.model')
tagged = tagger.tag(word_tokenize('کتاب خواندن را دوست داریم'))
tree2brackets(chunker.parse(tagged))
parser = DependencyParser(tagger=tagger, 
                          lemmatizer=lemmatizer,
                         )
parser.parse(word_tokenize('زنگ‌ها برای که به صدا درمی‌آید؟'))
parser.parse(word_tokenize('زنگ‌ها برای که به صدا درمی‌آید؟'))<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.13510253317249699, 'fraction_numerical': 0.010253317249698432, 'mean_word_length': 5.583333333333333, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 45, 'https://': 2, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '412264', 'license': 'Apache-2.0', 'n_tokens_mistral': 784, 'n_tokens_neox': 703, 'n_words': 128, 'path': 'spacy-2.1/procs-fa.ipynb', 'repo_name': 'samlet/stack', 'size': '1658'}