Merge pull request #6671 from explosion/chore/tidy-autoformat

Tidy up and auto-format
2024-09-21 11:29:13 +03:00 · 2021-01-05 14:45:31 +11:00 · 2021-01-05 14:45:31 +11:00 · 81f018fb67
commit 81f018fb67
parent 224a3590e9 991669c934
38 changed files with 963 additions and 4600 deletions
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@ -51,6 +51,7 @@ env3.*/
 .pypyenv
 .pytest_cache/
 .mypy_cache/
+.hypothesis/

 # Distribution / packaging
 env/
--- a/spacy/cli/download.py
+++ b/spacy/cli/download.py
@ -35,7 +35,10 @@ def download_cli(


 def download(model: str, direct: bool = False, *pip_args) -> None:
-    if not (is_package("spacy") or is_package("spacy-nightly")) and "--no-deps" not in pip_args:
+    if (
+        not (is_package("spacy") or is_package("spacy-nightly"))
+        and "--no-deps" not in pip_args
+    ):
        msg.warn(
            "Skipping pipeline package dependencies and setting `--no-deps`. "
            "You don't seem to have the spaCy package itself installed "
--- a/spacy/cli/evaluate.py
+++ b/spacy/cli/evaluate.py
@ -172,7 +172,9 @@ def render_parses(
            file_.write(html)


-def print_prf_per_type(msg: Printer, scores: Dict[str, Dict[str, float]], name: str, type: str) -> None:
+def print_prf_per_type(
+    msg: Printer, scores: Dict[str, Dict[str, float]], name: str, type: str
+) -> None:
    data = [
        (k, f"{v['p']*100:.2f}", f"{v['r']*100:.2f}", f"{v['f']*100:.2f}")
        for k, v in scores.items()
--- a/spacy/lang/char_classes.py
+++ b/spacy/lang/char_classes.py
@ -214,8 +214,22 @@ _macedonian_lower = r"ѓѕјљњќѐѝ"
 _macedonian_upper = r"ЃЅЈЉЊЌЀЍ"
 _macedonian = r"ѓѕјљњќѐѝЃЅЈЉЊЌЀЍ"

-_upper = LATIN_UPPER + _russian_upper + _tatar_upper + _greek_upper + _ukrainian_upper + _macedonian_upper
-_lower = LATIN_LOWER + _russian_lower + _tatar_lower + _greek_lower + _ukrainian_lower + _macedonian_lower
+_upper = (
+    LATIN_UPPER
+    + _russian_upper
+    + _tatar_upper
+    + _greek_upper
+    + _ukrainian_upper
+    + _macedonian_upper
+)
+_lower = (
+    LATIN_LOWER
+    + _russian_lower
+    + _tatar_lower
+    + _greek_lower
+    + _ukrainian_lower
+    + _macedonian_lower
+)

 _uncased = (
    _bengali
@ -230,7 +244,9 @@ _uncased = (
    + _cjk
 )

-ALPHA = group_chars(LATIN + _russian + _tatar + _greek + _ukrainian + _macedonian + _uncased)
+ALPHA = group_chars(
+    LATIN + _russian + _tatar + _greek + _ukrainian + _macedonian + _uncased
+)
 ALPHA_LOWER = group_chars(_lower + _uncased)
 ALPHA_UPPER = group_chars(_upper + _uncased)

--- a/spacy/lang/cs/init.py
+++ b/spacy/lang/cs/init.py
@ -1,18 +1,11 @@
 from .stop_words import STOP_WORDS
-from .tag_map import TAG_MAP
-from ...language import Language
-from ...attrs import LANG
 from .lex_attrs import LEX_ATTRS
 from ...language import Language


 class CzechDefaults(Language.Defaults):
-    lex_attr_getters = dict(Language.Defaults.lex_attr_getters)
-    lex_attr_getters.update(LEX_ATTRS)
-    lex_attr_getters[LANG] = lambda text: "cs"
-    tag_map = TAG_MAP
-    stop_words = STOP_WORDS
    lex_attr_getters = LEX_ATTRS
+    stop_words = STOP_WORDS


 class Czech(Language):
--- a/spacy/lang/cs/tag_map.py
+++ b/spacy/lang/cs/tag_map.py
--- a/spacy/lang/mk/lemmatizer.py
+++ b/spacy/lang/mk/lemmatizer.py
@ -14,7 +14,7 @@ class MacedonianLemmatizer(Lemmatizer):
        if univ_pos in ("", "eol", "space"):
            return [string.lower()]

-        if string[-3:] == 'јќи':
+        if string[-3:] == "јќи":
            string = string[:-3]
            univ_pos = "verb"

@ -23,7 +23,13 @@ class MacedonianLemmatizer(Lemmatizer):
        index_table = self.lookups.get_table("lemma_index", {})
        exc_table = self.lookups.get_table("lemma_exc", {})
        rules_table = self.lookups.get_table("lemma_rules", {})
-        if not any((index_table.get(univ_pos), exc_table.get(univ_pos), rules_table.get(univ_pos))):
+        if not any(
+            (
+                index_table.get(univ_pos),
+                exc_table.get(univ_pos),
+                rules_table.get(univ_pos),
+            )
+        ):
            if univ_pos == "propn":
                return [string]
            else:
--- a/spacy/lang/mk/lex_attrs.py
+++ b/spacy/lang/mk/lex_attrs.py
@ -1,21 +1,104 @@
 from ...attrs import LIKE_NUM

 _num_words = [
-    "нула", "еден", "една", "едно", "два", "две", "три", "четири", "пет", "шест", "седум", "осум", "девет", "десет",
-    "единаесет", "дванаесет", "тринаесет", "четиринаесет", "петнаесет", "шеснаесет", "седумнаесет", "осумнаесет",
-    "деветнаесет", "дваесет", "триесет", "четириесет", "педесет", "шеесет", "седумдесет", "осумдесет", "деведесет",
-    "сто", "двесте", "триста", "четиристотини", "петстотини", "шестотини", "седумстотини", "осумстотини",
-    "деветстотини", "илјада", "илјади", 'милион', 'милиони', 'милијарда', 'милијарди', 'билион', 'билиони',
-
-    "двајца", "тројца", "четворица", "петмина", "шестмина", "седуммина", "осуммина", "деветмина", "обата", "обајцата",
-
-    "прв", "втор", "трет", "четврт", "седм", "осм", "двестоти",
-
-    "два-три", "два-триесет", "два-триесетмина", "два-тринаесет", "два-тројца", "две-три", "две-тристотини",
-    "пет-шеесет", "пет-шеесетмина", "пет-шеснаесетмина", "пет-шест", "пет-шестмина", "пет-шестотини", "петина",
-    "осмина", "седум-осум", "седум-осумдесет", "седум-осуммина", "седум-осумнаесет", "седум-осумнаесетмина",
-    "три-четириесет", "три-четиринаесет", "шеесет", "шеесетина", "шеесетмина", "шеснаесет", "шеснаесетмина",
-    "шест-седум", "шест-седумдесет", "шест-седумнаесет", "шест-седумстотини", "шестоти", "шестотини"
+    "нула",
+    "еден",
+    "една",
+    "едно",
+    "два",
+    "две",
+    "три",
+    "четири",
+    "пет",
+    "шест",
+    "седум",
+    "осум",
+    "девет",
+    "десет",
+    "единаесет",
+    "дванаесет",
+    "тринаесет",
+    "четиринаесет",
+    "петнаесет",
+    "шеснаесет",
+    "седумнаесет",
+    "осумнаесет",
+    "деветнаесет",
+    "дваесет",
+    "триесет",
+    "четириесет",
+    "педесет",
+    "шеесет",
+    "седумдесет",
+    "осумдесет",
+    "деведесет",
+    "сто",
+    "двесте",
+    "триста",
+    "четиристотини",
+    "петстотини",
+    "шестотини",
+    "седумстотини",
+    "осумстотини",
+    "деветстотини",
+    "илјада",
+    "илјади",
+    "милион",
+    "милиони",
+    "милијарда",
+    "милијарди",
+    "билион",
+    "билиони",
+    "двајца",
+    "тројца",
+    "четворица",
+    "петмина",
+    "шестмина",
+    "седуммина",
+    "осуммина",
+    "деветмина",
+    "обата",
+    "обајцата",
+    "прв",
+    "втор",
+    "трет",
+    "четврт",
+    "седм",
+    "осм",
+    "двестоти",
+    "два-три",
+    "два-триесет",
+    "два-триесетмина",
+    "два-тринаесет",
+    "два-тројца",
+    "две-три",
+    "две-тристотини",
+    "пет-шеесет",
+    "пет-шеесетмина",
+    "пет-шеснаесетмина",
+    "пет-шест",
+    "пет-шестмина",
+    "пет-шестотини",
+    "петина",
+    "осмина",
+    "седум-осум",
+    "седум-осумдесет",
+    "седум-осуммина",
+    "седум-осумнаесет",
+    "седум-осумнаесетмина",
+    "три-четириесет",
+    "три-четиринаесет",
+    "шеесет",
+    "шеесетина",
+    "шеесетмина",
+    "шеснаесет",
+    "шеснаесетмина",
+    "шест-седум",
+    "шест-седумдесет",
+    "шест-седумнаесет",
+    "шест-седумстотини",
+    "шестоти",
+    "шестотини",
 ]


--- a/spacy/lang/mk/tokenizer_exceptions.py
+++ b/spacy/lang/mk/tokenizer_exceptions.py
@ -21,8 +21,7 @@ _abbr_exc = [
    {ORTH: "хл", NORM: "хектолитар"},
    {ORTH: "дкл", NORM: "декалитар"},
    {ORTH: "л", NORM: "литар"},
-    {ORTH: "дл", NORM: "децилитар"}
-
+    {ORTH: "дл", NORM: "децилитар"},
 ]
 for abbr in _abbr_exc:
    _exc[abbr[ORTH]] = [abbr]
@ -33,7 +32,6 @@ _abbr_line_exc = [
    {ORTH: "г-ѓа", NORM: "госпоѓа"},
    {ORTH: "г-ца", NORM: "госпоѓица"},
    {ORTH: "г-дин", NORM: "господин"},
-
 ]

 for abbr in _abbr_line_exc:
@ -54,7 +52,6 @@ _abbr_dot_exc = [
    {ORTH: "т.", NORM: "точка"},
    {ORTH: "т.е.", NORM: "то ест"},
    {ORTH: "т.н.", NORM: "таканаречен"},
-
    {ORTH: "бр.", NORM: "број"},
    {ORTH: "гр.", NORM: "град"},
    {ORTH: "др.", NORM: "другар"},
@ -68,7 +65,6 @@ _abbr_dot_exc = [
    {ORTH: "с.", NORM: "страница"},
    {ORTH: "стр.", NORM: "страница"},
    {ORTH: "чл.", NORM: "член"},
-
    {ORTH: "арх.", NORM: "архитект"},
    {ORTH: "бел.", NORM: "белешка"},
    {ORTH: "гимн.", NORM: "гимназија"},
@ -89,8 +85,6 @@ _abbr_dot_exc = [
    {ORTH: "истор.", NORM: "историја"},
    {ORTH: "геогр.", NORM: "географија"},
    {ORTH: "литер.", NORM: "литература"},
-
-
 ]

 for abbr in _abbr_dot_exc:
--- a/spacy/lang/tr/tokenizer_exceptions.py
+++ b/spacy/lang/tr/tokenizer_exceptions.py
@ -45,7 +45,7 @@ _abbr_period_exc = [
    {ORTH: "Doç.", NORM: "doçent"},
    {ORTH: "doğ."},
    {ORTH: "Dr.", NORM: "doktor"},
-    {ORTH: "dr.", NORM:"doktor"},
+    {ORTH: "dr.", NORM: "doktor"},
    {ORTH: "drl.", NORM: "derleyen"},
    {ORTH: "Dz.", NORM: "deniz"},
    {ORTH: "Dz.K.K.lığı"},
@ -118,7 +118,7 @@ _abbr_period_exc = [
    {ORTH: "Uzm.", NORM: "uzman"},
    {ORTH: "Üçvş.", NORM: "üstçavuş"},
    {ORTH: "Üni.", NORM: "üniversitesi"},
-    {ORTH: "Ütğm.", NORM:  "üsteğmen"},
+    {ORTH: "Ütğm.", NORM: "üsteğmen"},
    {ORTH: "vb."},
    {ORTH: "vs.", NORM: "vesaire"},
    {ORTH: "Yard.", NORM: "yardımcı"},
@ -163,19 +163,29 @@ for abbr in _abbr_exc:
    _exc[abbr[ORTH]] = [abbr]


-
 _num = r"[+-]?\d+([,.]\d+)*"
 _ord_num = r"(\d+\.)"
 _date = r"(((\d{1,2}[./-]){2})?(\d{4})|(\d{1,2}[./]\d{1,2}(\.)?))"
 _dash_num = r"(([{al}\d]+/\d+)|(\d+/[{al}]))".format(al=ALPHA)
-_roman_num =  "M{0,3}(?:C[MD]|D?C{0,3})(?:X[CL]|L?X{0,3})(?:I[XV]|V?I{0,3})"
+_roman_num = "M{0,3}(?:C[MD]|D?C{0,3})(?:X[CL]|L?X{0,3})(?:I[XV]|V?I{0,3})"
 _roman_ord = r"({rn})\.".format(rn=_roman_num)
 _time_exp = r"\d+(:\d+)*"

 _inflections = r"'[{al}]+".format(al=ALPHA_LOWER)
 _abbrev_inflected = r"[{a}]+\.'[{al}]+".format(a=ALPHA, al=ALPHA_LOWER)

-_nums = r"(({d})|({dn})|({te})|({on})|({n})|({ro})|({rn}))({inf})?".format(d=_date, dn=_dash_num, te=_time_exp, on=_ord_num, n=_num, ro=_roman_ord, rn=_roman_num, inf=_inflections)
+_nums = r"(({d})|({dn})|({te})|({on})|({n})|({ro})|({rn}))({inf})?".format(
+    d=_date,
+    dn=_dash_num,
+    te=_time_exp,
+    on=_ord_num,
+    n=_num,
+    ro=_roman_ord,
+    rn=_roman_num,
+    inf=_inflections,
+)

 TOKENIZER_EXCEPTIONS = _exc
-TOKEN_MATCH = re.compile(r"^({abbr})|({n})$".format(n=_nums, abbr=_abbrev_inflected)).match
+TOKEN_MATCH = re.compile(
+    r"^({abbr})|({n})$".format(n=_nums, abbr=_abbrev_inflected)
+).match
--- a/spacy/ml/extract_ngrams.py
+++ b/spacy/ml/extract_ngrams.py
@ -1,4 +1,3 @@
-import numpy
 from thinc.api import Model

 from ..attrs import LOWER
--- a/spacy/ml/models/parser.py
+++ b/spacy/ml/models/parser.py
@ -21,14 +21,14 @@ def transition_parser_v1(
    nO: Optional[int] = None,
 ) -> Model:
    return build_tb_parser_model(
-    tok2vec,
-    state_type,
-    extra_state_tokens,
-    hidden_width,
-    maxout_pieces,
-    use_upper,
-    nO,
-)
+        tok2vec,
+        state_type,
+        extra_state_tokens,
+        hidden_width,
+        maxout_pieces,
+        use_upper,
+        nO,
+    )


@registry.architectures.register("spacy.TransitionBasedParser.v2")
@ -42,14 +42,15 @@ def transition_parser_v2(
    nO: Optional[int] = None,
 ) -> Model:
    return build_tb_parser_model(
-    tok2vec,
-    state_type,
-    extra_state_tokens,
-    hidden_width,
-    maxout_pieces,
-    use_upper,
-    nO,
-)
+        tok2vec,
+        state_type,
+        extra_state_tokens,
+        hidden_width,
+        maxout_pieces,
+        use_upper,
+        nO,
+    )
+

 def build_tb_parser_model(
    tok2vec: Model[List[Doc], List[Floats2d]],
@ -162,8 +163,8 @@ def _resize_upper(model, new_nO):
        # just adding rows here.
        if smaller.has_dim("nO"):
            old_nO = smaller.get_dim("nO")
-            larger_W[: old_nO] = smaller_W
-            larger_b[: old_nO] = smaller_b
+            larger_W[:old_nO] = smaller_W
+            larger_b[:old_nO] = smaller_b
            for i in range(old_nO, new_nO):
                model.attrs["unseen_classes"].add(i)

--- a/spacy/ml/models/textcat.py
+++ b/spacy/ml/models/textcat.py
@ -70,13 +70,15 @@ def build_text_classifier_v2(
    with Model.define_operators({">>": chain, "|": concatenate}):
        width = tok2vec.maybe_get_dim("nO")
        cnn_model = (
-                tok2vec
-                >> list2ragged()
-                >> ParametricAttention(width)   # TODO: benchmark performance difference of this layer
-                >> reduce_sum()
-                >> residual(Maxout(nO=width, nI=width))
-                >> Linear(nO=nO, nI=width)
-                >> Dropout(0.0)
+            tok2vec
+            >> list2ragged()
+            >> ParametricAttention(
+                width
+            )  # TODO: benchmark performance difference of this layer
+            >> reduce_sum()
+            >> residual(Maxout(nO=width, nI=width))
+            >> Linear(nO=nO, nI=width)
+            >> Dropout(0.0)
        )

        nO_double = nO * 2 if nO else None
@ -92,6 +94,7 @@ def build_text_classifier_v2(
    model.attrs["multi_label"] = not exclusive_classes
    return model

+
 # TODO: move to legacy
@registry.architectures.register("spacy.TextCatEnsemble.v1")
 def build_text_classifier_v1(
--- a/spacy/ml/staticvectors.py
+++ b/spacy/ml/staticvectors.py
@ -47,8 +47,7 @@ def forward(
    except ValueError:
        raise RuntimeError(Errors.E896)
    output = Ragged(
-        vectors_data,
-        model.ops.asarray([len(doc) for doc in docs], dtype="i")
+        vectors_data, model.ops.asarray([len(doc) for doc in docs], dtype="i")
    )
    mask = None
    if is_train:
--- a/spacy/ml/tb_framework.py
+++ b/spacy/ml/tb_framework.py
@ -1,8 +1,10 @@
-from thinc.api import Model, noop, use_ops, Linear
+from thinc.api import Model, noop
 from .parser_model import ParserStepModel


-def TransitionModel(tok2vec, lower, upper, resize_output, dropout=0.2, unseen_classes=set()):
+def TransitionModel(
+    tok2vec, lower, upper, resize_output, dropout=0.2, unseen_classes=set()
+):
    """Set up a stepwise transition-based model"""
    if upper is None:
        has_upper = False
@ -44,4 +46,3 @@ def init(model, X=None, Y=None):
    if model.attrs["has_upper"]:
        statevecs = model.ops.alloc2f(2, lower.get_dim("nO"))
        model.get_ref("upper").initialize(X=statevecs)
-
--- a/spacy/pipeline/attributeruler.py
+++ b/spacy/pipeline/attributeruler.py
@ -226,6 +226,7 @@ class AttributeRuler(Pipe):

        DOCS: https://nightly.spacy.io/api/tagger#score
        """
+
        def morph_key_getter(token, attr):
            return getattr(token, attr).key

@ -240,8 +241,16 @@ class AttributeRuler(Pipe):
            elif attr == POS:
                results.update(Scorer.score_token_attr(examples, "pos", **kwargs))
            elif attr == MORPH:
-                results.update(Scorer.score_token_attr(examples, "morph", getter=morph_key_getter, **kwargs))
-                results.update(Scorer.score_token_attr_per_feat(examples, "morph", getter=morph_key_getter, **kwargs))
+                results.update(
+                    Scorer.score_token_attr(
+                        examples, "morph", getter=morph_key_getter, **kwargs
+                    )
+                )
+                results.update(
+                    Scorer.score_token_attr_per_feat(
+                        examples, "morph", getter=morph_key_getter, **kwargs
+                    )
+                )
            elif attr == LEMMA:
                results.update(Scorer.score_token_attr(examples, "lemma", **kwargs))
        return results
--- a/spacy/scorer.py
+++ b/spacy/scorer.py
@ -3,7 +3,7 @@ import numpy as np
 from collections import defaultdict

 from .training import Example
-from .tokens import Token, Doc, Span, MorphAnalysis
+from .tokens import Token, Doc, Span
 from .errors import Errors
 from .util import get_lang_class, SimpleFrozenList
 from .morphology import Morphology
@ -176,7 +176,7 @@ class Scorer:
                "token_acc": None,
                "token_p": None,
                "token_r": None,
-                "token_f": None
+                "token_f": None,
            }

    @staticmethod
@ -276,7 +276,10 @@ class Scorer:
                    if gold_i not in missing_indices:
                        value = getter(token, attr)
                        morph = gold_doc.vocab.strings[value]
-                        if value not in missing_values and morph != Morphology.EMPTY_MORPH:
+                        if (
+                            value not in missing_values
+                            and morph != Morphology.EMPTY_MORPH
+                        ):
                            for feat in morph.split(Morphology.FEATURE_SEP):
                                field, values = feat.split(Morphology.FIELD_SEP)
                                if field not in per_feat:
@ -367,7 +370,6 @@ class Scorer:
                f"{attr}_per_type": None,
            }

-
    @staticmethod
    def score_cats(
        examples: Iterable[Example],
@ -473,7 +475,10 @@ class Scorer:
        macro_f = sum(prf.fscore for prf in f_per_type.values()) / n_cats
        # Limit macro_auc to those labels with gold annotations,
        # but still divide by all cats to avoid artificial boosting of datasets with missing labels
-        macro_auc = sum(auc.score if auc.is_binary() else 0.0 for auc in auc_per_type.values()) / n_cats
+        macro_auc = (
+            sum(auc.score if auc.is_binary() else 0.0 for auc in auc_per_type.values())
+            / n_cats
+        )
        results = {
            f"{attr}_score": None,
            f"{attr}_score_desc": None,
@ -485,7 +490,9 @@ class Scorer:
            f"{attr}_macro_f": macro_f,
            f"{attr}_macro_auc": macro_auc,
            f"{attr}_f_per_type": {k: v.to_dict() for k, v in f_per_type.items()},
-            f"{attr}_auc_per_type": {k: v.score if v.is_binary() else None for k, v in auc_per_type.items()},
+            f"{attr}_auc_per_type": {
+                k: v.score if v.is_binary() else None for k, v in auc_per_type.items()
+            },
        }
        if len(labels) == 2 and not multi_label and positive_label:
            positive_label_f = results[f"{attr}_f_per_type"][positive_label]["f"]
@ -675,8 +682,7 @@ class Scorer:


 def get_ner_prf(examples: Iterable[Example]) -> Dict[str, Any]:
-    """Compute micro-PRF and per-entity PRF scores for a sequence of examples.
-    """
+    """Compute micro-PRF and per-entity PRF scores for a sequence of examples."""
    score_per_type = defaultdict(PRFScore)
    for eg in examples:
        if not eg.y.has_annotation("ENT_IOB"):
--- a/spacy/tests/doc/test_doc_api.py
+++ b/spacy/tests/doc/test_doc_api.py
@ -154,10 +154,10 @@ def test_doc_api_serialize(en_tokenizer, text):

    logger = logging.getLogger("spacy")
    with mock.patch.object(logger, "warning") as mock_warning:
-        _ = tokens.to_bytes()
+        _ = tokens.to_bytes()  # noqa: F841
        mock_warning.assert_not_called()
        tokens.user_hooks["similarity"] = inner_func
-        _ = tokens.to_bytes()
+        _ = tokens.to_bytes()  # noqa: F841
        mock_warning.assert_called_once()


--- a/spacy/tests/lang/mk/test_text.py
+++ b/spacy/tests/lang/mk/test_text.py
@ -4,21 +4,21 @@ from spacy.lang.mk.lex_attrs import like_num

 def test_tokenizer_handles_long_text(mk_tokenizer):
    text = """
-    Во организациските работи или на нашите собранија со членството, никој од нас не зборуваше за 
-    организацијата и идеологијата. Работна беше нашата работа, а не идеолошка. Што се однесува до социјализмот на 
-    Делчев, неговата дејност зборува сама за себе - спротивно. Во суштина, водачите си имаа свои основни погледи и 
-    свои разбирања за положбата и работите, коишто стоеја пред нив и ги завршуваа со голема упорност, настојчивост и 
-    насоченост. Значи, идеологија имаше, само што нивната идеологија имаше своја оригиналност. Македонија денеска, 
-    чиста рожба на животот и положбата во Македонија, кои му служеа како база на неговите побуди, беше дејност која 
-    имаше потреба од ум за да си најде своја смисла. Таквата идеологија и заемното дејство на умот и срцето му 
-    помогнаа на Делчев да не се занесе по патот на својата идеологија... Во суштина, Организацијата и нејзините 
-    водачи имаа свои разбирања за работите и положбата во идеен поглед, но тоа беше врската, животот и положбата во 
-    Македонија и го внесуваа во својата идеологија гласот на своето срце, и на крај, прибегнуваа до умот, 
-    за да најдат смисла или да ѝ дадат. Тоа содејство и заемен сооднос на умот и срцето му помогнаа на Делчев да ја 
-    држи својата идеологија во сообразност со положбата на работите... Водачите навистина направија една жртва 
-    бидејќи на населението не му зборуваа за своите мисли и идеи. Тие се одрекоа од секаква субјективност во своите 
-    мисли. Целта беше да не се зголемуваат целите и задачите како и преданоста во работата. Населението не можеше да 
-    ги разбере овие идеи... 
+    Во организациските работи или на нашите собранија со членството, никој од нас не зборуваше за
+    организацијата и идеологијата. Работна беше нашата работа, а не идеолошка. Што се однесува до социјализмот на
+    Делчев, неговата дејност зборува сама за себе - спротивно. Во суштина, водачите си имаа свои основни погледи и
+    свои разбирања за положбата и работите, коишто стоеја пред нив и ги завршуваа со голема упорност, настојчивост и
+    насоченост. Значи, идеологија имаше, само што нивната идеологија имаше своја оригиналност. Македонија денеска,
+    чиста рожба на животот и положбата во Македонија, кои му служеа како база на неговите побуди, беше дејност која
+    имаше потреба од ум за да си најде своја смисла. Таквата идеологија и заемното дејство на умот и срцето му
+    помогнаа на Делчев да не се занесе по патот на својата идеологија... Во суштина, Организацијата и нејзините
+    водачи имаа свои разбирања за работите и положбата во идеен поглед, но тоа беше врската, животот и положбата во
+    Македонија и го внесуваа во својата идеологија гласот на своето срце, и на крај, прибегнуваа до умот,
+    за да најдат смисла или да ѝ дадат. Тоа содејство и заемен сооднос на умот и срцето му помогнаа на Делчев да ја
+    држи својата идеологија во сообразност со положбата на работите... Водачите навистина направија една жртва
+    бидејќи на населението не му зборуваа за своите мисли и идеи. Тие се одрекоа од секаква субјективност во своите
+    мисли. Целта беше да не се зголемуваат целите и задачите како и преданоста во работата. Населението не можеше да
+    ги разбере овие идеи...
    """
    tokens = mk_tokenizer(text)
    assert len(tokens) == 297
@ -45,7 +45,7 @@ def test_tokenizer_handles_long_text(mk_tokenizer):
        (",", False),
        ("милијарда", True),
        ("билион", True),
-    ]
+    ],
 )
 def test_mk_lex_attrs_like_number(mk_tokenizer, word, match):
    tokens = mk_tokenizer(word)
@ -53,14 +53,7 @@ def test_mk_lex_attrs_like_number(mk_tokenizer, word, match):
    assert tokens[0].like_num == match


-@pytest.mark.parametrize(
-    "word",
-    [
-        "двесте",
-        "два-три",
-        "пет-шест"
-    ]
-)
+@pytest.mark.parametrize("word", ["двесте", "два-три", "пет-шест"])
 def test_mk_lex_attrs_capitals(word):
    assert like_num(word)
    assert like_num(word.upper())
@ -77,8 +70,8 @@ def test_mk_lex_attrs_capitals(word):
        "петто",
        "стоти",
        "шеесетите",
-        "седумдесетите"
-    ]
+        "седумдесетите",
+    ],
 )
 def test_mk_lex_attrs_like_number_for_ordinal(word):
    assert like_num(word)
--- a/spacy/tests/lang/tr/test_text.py
+++ b/spacy/tests/lang/tr/test_text.py
@ -5,24 +5,22 @@ from spacy.lang.tr.lex_attrs import like_num
 def test_tr_tokenizer_handles_long_text(tr_tokenizer):
    text = """Pamuk nasıl ipliğe dönüştürülür?

-Sıkıştırılmış balyalar halindeki pamuk, iplik fabrikasına getirildiğinde hem 
-lifleri birbirine dolaşmıştır, hem de tarladan toplanırken araya bitkinin 
-parçaları karışmıştır. Üstelik balyalardaki pamuğun cinsi aynı olsa bile kalitesi 
+Sıkıştırılmış balyalar halindeki pamuk, iplik fabrikasına getirildiğinde hem
+lifleri birbirine dolaşmıştır, hem de tarladan toplanırken araya bitkinin
+parçaları karışmıştır. Üstelik balyalardaki pamuğun cinsi aynı olsa bile kalitesi
 değişeceğinden, önce bütün balyaların birbirine karıştırılarak harmanlanması gerekir.

-Daha sonra pamuk yığınları, liflerin açılıp temizlenmesi için tek bir birim halinde 
+Daha sonra pamuk yığınları, liflerin açılıp temizlenmesi için tek bir birim halinde
 birleştirilmiş çeşitli makinelerden geçirilir.Bunlardan biri, dönen tokmaklarıyla
 pamuğu dövüp kabartarak dağınık yumaklar haline getiren ve liflerin arasındaki yabancı
 maddeleri temizleyen hallaç makinesidir. Daha sonra tarak makinesine giren pamuk demetleri,
 herbirinin yüzeyinde yüzbinlerce incecik iğne bulunan döner silindirlerin arasından geçerek lif lif ayrılır
-ve tül inceliğinde gevşek bir örtüye dönüşür. Ama bir sonraki makine bu lifleri dağınık 
+ve tül inceliğinde gevşek bir örtüye dönüşür. Ama bir sonraki makine bu lifleri dağınık
 ve gevşek bir biçimde birbirine yaklaştırarak 2 cm eninde bir pamuk şeridi haline getirir."""
    tokens = tr_tokenizer(text)
    assert len(tokens) == 146


-
-
@pytest.mark.parametrize(
    "word",
    [
--- a/spacy/tests/lang/tr/test_tokenizer.py
+++ b/spacy/tests/lang/tr/test_tokenizer.py
@ -2,145 +2,692 @@ import pytest


 ABBREV_TESTS = [
-        ("Dr. Murat Bey ile görüştüm.", ["Dr.", "Murat", "Bey", "ile", "görüştüm", "."]),
-        ("Dr.la görüştüm.", ["Dr.la", "görüştüm", "."]),
-        ("Dr.'la görüştüm.", ["Dr.'la", "görüştüm", "."]),
-        ("TBMM'de çalışıyormuş.", ["TBMM'de", "çalışıyormuş", "."]),
-        ("Hem İst. hem Ank. bu konuda gayet iyi durumda.", ["Hem", "İst.", "hem", "Ank.", "bu", "konuda", "gayet", "iyi", "durumda", "."]),
-        ("Hem İst. hem Ank.'da yağış var.", ["Hem", "İst.", "hem", "Ank.'da", "yağış", "var", "."]),
-        ("Dr.", ["Dr."]),
-        ("Yrd.Doç.", ["Yrd.Doç."]),
-        ("Prof.'un", ["Prof.'un"]),
-        ("Böl.'nde", ["Böl.'nde"]),
+    ("Dr. Murat Bey ile görüştüm.", ["Dr.", "Murat", "Bey", "ile", "görüştüm", "."]),
+    ("Dr.la görüştüm.", ["Dr.la", "görüştüm", "."]),
+    ("Dr.'la görüştüm.", ["Dr.'la", "görüştüm", "."]),
+    ("TBMM'de çalışıyormuş.", ["TBMM'de", "çalışıyormuş", "."]),
+    (
+        "Hem İst. hem Ank. bu konuda gayet iyi durumda.",
+        ["Hem", "İst.", "hem", "Ank.", "bu", "konuda", "gayet", "iyi", "durumda", "."],
+    ),
+    (
+        "Hem İst. hem Ank.'da yağış var.",
+        ["Hem", "İst.", "hem", "Ank.'da", "yağış", "var", "."],
+    ),
+    ("Dr.", ["Dr."]),
+    ("Yrd.Doç.", ["Yrd.Doç."]),
+    ("Prof.'un", ["Prof.'un"]),
+    ("Böl.'nde", ["Böl.'nde"]),
 ]


-
 URL_TESTS = [
-        ("Bizler de www.duygu.com.tr adında bir websitesi kurduk.", ["Bizler", "de", "www.duygu.com.tr", "adında", "bir", "websitesi", "kurduk", "."]),
-        ("Bizler de https://www.duygu.com.tr adında bir websitesi kurduk.", ["Bizler", "de", "https://www.duygu.com.tr", "adında", "bir", "websitesi", "kurduk", "."]),
-        ("Bizler de www.duygu.com.tr'dan satın aldık.", ["Bizler", "de", "www.duygu.com.tr'dan", "satın", "aldık", "."]),
-        ("Bizler de https://www.duygu.com.tr'dan satın aldık.", ["Bizler", "de", "https://www.duygu.com.tr'dan", "satın", "aldık", "."]),
+    (
+        "Bizler de www.duygu.com.tr adında bir websitesi kurduk.",
+        [
+            "Bizler",
+            "de",
+            "www.duygu.com.tr",
+            "adında",
+            "bir",
+            "websitesi",
+            "kurduk",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Bizler de https://www.duygu.com.tr adında bir websitesi kurduk.",
+        [
+            "Bizler",
+            "de",
+            "https://www.duygu.com.tr",
+            "adında",
+            "bir",
+            "websitesi",
+            "kurduk",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Bizler de www.duygu.com.tr'dan satın aldık.",
+        ["Bizler", "de", "www.duygu.com.tr'dan", "satın", "aldık", "."],
+    ),
+    (
+        "Bizler de https://www.duygu.com.tr'dan satın aldık.",
+        ["Bizler", "de", "https://www.duygu.com.tr'dan", "satın", "aldık", "."],
+    ),
 ]


-
 NUMBER_TESTS = [
-        ("Rakamla 6 yazılıydı.", ["Rakamla", "6", "yazılıydı", "."]),
-        ("Hava -4 dereceydi.", ["Hava", "-4", "dereceydi", "."]),
-        ("Hava sıcaklığı -4ten +6ya yükseldi.", ["Hava", "sıcaklığı", "-4ten", "+6ya", "yükseldi", "."]),
-        ("Hava sıcaklığı -4'ten +6'ya yükseldi.", ["Hava", "sıcaklığı", "-4'ten", "+6'ya", "yükseldi", "."]),
-        ("Yarışta 6. oldum.", ["Yarışta", "6.", "oldum", "."]),
-        ("Yarışta 438547745. oldum.", ["Yarışta", "438547745.", "oldum", "."]),
-        ("Kitap IV. Murat hakkında.",["Kitap", "IV.", "Murat", "hakkında", "."]),
-        #("Bana söylediği sayı 6.", ["Bana", "söylediği", "sayı", "6", "."]),
-        ("Saat 6'da buluşalım.", ["Saat", "6'da", "buluşalım", "."]),
-        ("Saat 6dan sonra buluşalım.", ["Saat", "6dan", "sonra", "buluşalım", "."]),
-        ("6.dan sonra saymadım.", ["6.dan", "sonra", "saymadım", "."]),
-        ("6.'dan sonra saymadım.", ["6.'dan", "sonra", "saymadım", "."]),
-        ("Saat 6'ydı.", ["Saat", "6'ydı", "."]),
-        ("5'te", ["5'te"]),
-        ("6'da", ["6'da"]),
-        ("9dan", ["9dan"]),
-        ("19'da", ["19'da"]),
-        ("VI'da", ["VI'da"]),
-        ("5.", ["5."]),
-        ("72.", ["72."]),
-        ("VI.", ["VI."]),
-        ("6.'dan", ["6.'dan"]),
-        ("19.'dan", ["19.'dan"]),
-        ("6.dan", ["6.dan"]),
-        ("16.dan", ["16.dan"]),
-        ("VI.'dan", ["VI.'dan"]),
-        ("VI.dan", ["VI.dan"]),
-        ("Hepsi 1994 yılında oldu.", ["Hepsi", "1994", "yılında", "oldu", "."]),
-        ("Hepsi 1994'te oldu.", ["Hepsi", "1994'te", "oldu", "."]),
-        ("2/3 tarihli faturayı bulamadım.", ["2/3", "tarihli", "faturayı", "bulamadım", "."]),
-        ("2.3 tarihli faturayı bulamadım.", ["2.3", "tarihli", "faturayı", "bulamadım", "."]),
-        ("2.3. tarihli faturayı bulamadım.", ["2.3.", "tarihli", "faturayı", "bulamadım", "."]),
-        ("2/3/2020 tarihli faturayı bulamadm.", ["2/3/2020", "tarihli", "faturayı", "bulamadm", "."]),
-        ("2/3/1987 tarihinden beri burda yaşıyorum.", ["2/3/1987", "tarihinden", "beri", "burda", "yaşıyorum", "."]),
-        ("2-3-1987 tarihinden beri burdayım.", ["2-3-1987", "tarihinden", "beri", "burdayım", "."]),
-        ("2.3.1987 tarihinden beri burdayım.", ["2.3.1987", "tarihinden", "beri", "burdayım", "."]),
-        ("Bu olay 2005-2006 tarihleri arasında oldu.", ["Bu", "olay", "2005", "-", "2006", "tarihleri", "arasında", "oldu", "."]),
-        ("Bu olay 4/12/2005-21/3/2006 tarihleri arasında oldu.", ["Bu", "olay", "4/12/2005", "-", "21/3/2006", "tarihleri", "arasında", "oldu", ".",]),
-        ("Ek fıkra: 5/11/2003-4999/3 maddesine göre uygundur.", ["Ek", "fıkra", ":", "5/11/2003", "-", "4999/3", "maddesine", "göre", "uygundur", "."]),
-        ("2/A alanları: 6831 sayılı Kanunun 2nci maddesinin birinci fıkrasının (A) bendine göre", ["2/A", "alanları", ":", "6831", "sayılı", "Kanunun", "2nci", "maddesinin", "birinci", "fıkrasının", "(", "A", ")", "bendine", "göre"]),
-        ("ŞEHİTTEĞMENKALMAZ Cad. No: 2/311", ["ŞEHİTTEĞMENKALMAZ", "Cad.", "No", ":", "2/311"]),
-        ("2-3-2025", ["2-3-2025",]),
-        ("2/3/2025", ["2/3/2025"]),
-        ("Yıllardır 0.5 uç kullanıyorum.", ["Yıllardır", "0.5", "uç", "kullanıyorum", "."]),
-        ("Kan değerlerim 0.5-0.7 arasıydı.", ["Kan", "değerlerim", "0.5", "-", "0.7", "arasıydı", "."]),
-        ("0.5", ["0.5"]),
-        ("1/2", ["1/2"]),
-        ("%1", ["%", "1"]),
-        ("%1lik", ["%", "1lik"]),
-        ("%1'lik", ["%", "1'lik"]),
-        ("%1lik dilim", ["%", "1lik", "dilim"]),
-        ("%1'lik dilim", ["%", "1'lik", "dilim"]),
-        ("%1.5", ["%", "1.5"]),
-        #("%1-%2 arası büyüme bekleniyor.", ["%", "1", "-", "%", "2", "arası", "büyüme", "bekleniyor", "."]),
-        ("%1-2 arası büyüme bekliyoruz.", ["%", "1", "-", "2", "arası", "büyüme", "bekliyoruz", "."]),
-        ("%11-12 arası büyüme bekliyoruz.", ["%", "11", "-", "12", "arası", "büyüme", "bekliyoruz", "."]),
-        ("%1.5luk büyüme bekliyoruz.", ["%", "1.5luk", "büyüme", "bekliyoruz", "."]),
-        ("Saat 1-2 arası gelin lütfen.", ["Saat", "1", "-", "2", "arası", "gelin", "lütfen", "."]),
-        ("Saat 15:30 gibi buluşalım.", ["Saat", "15:30", "gibi", "buluşalım", "."]),
-        ("Saat 15:30'da buluşalım.", ["Saat", "15:30'da", "buluşalım", "."]),
-        ("Saat 15.30'da buluşalım.", ["Saat", "15.30'da", "buluşalım", "."]),
-        ("Saat 15.30da buluşalım.", ["Saat", "15.30da", "buluşalım", "."]),
-        ("Saat 15 civarı buluşalım.", ["Saat", "15", "civarı", "buluşalım", "."]),
-        ("9’daki otobüse binsek mi?", ["9’daki", "otobüse", "binsek", "mi", "?"]),
-        ("Okulumuz 3-B şubesi", ["Okulumuz", "3-B", "şubesi"]),
-        ("Okulumuz 3/B şubesi", ["Okulumuz", "3/B", "şubesi"]),
-        ("Okulumuz 3B şubesi", ["Okulumuz", "3B", "şubesi"]),
-        ("Okulumuz 3b şubesi", ["Okulumuz", "3b", "şubesi"]),
-        ("Antonio Gaudí 20. yüzyılda, 1904-1914 yılları arasında on yıl süren bir reform süreci getirmiştir.", ["Antonio", "Gaudí", "20.", "yüzyılda", ",", "1904", "-", "1914", "yılları", "arasında", "on", "yıl", "süren", "bir", "reform", "süreci", "getirmiştir", "."]),
-        ("Dizel yakıtın avro bölgesi ortalaması olan 1,165 avroya kıyasla litre başına 1,335 avroya mal olduğunu gösteriyor.", ["Dizel", "yakıtın", "avro", "bölgesi", "ortalaması", "olan", "1,165", "avroya", "kıyasla", "litre", "başına", "1,335", "avroya", "mal", "olduğunu", "gösteriyor", "."]),
-        ("Marcus Antonius M.Ö. 1 Ocak 49'da, Sezar'dan Vali'nin kendisini barış dostu ilan ettiği bir bildiri yayınlamıştır.", ["Marcus", "Antonius", "M.Ö.", "1", "Ocak", "49'da", ",", "Sezar'dan", "Vali'nin", "kendisini", "barış", "dostu", "ilan", "ettiği", "bir", "bildiri", "yayınlamıştır", "."])
+    ("Rakamla 6 yazılıydı.", ["Rakamla", "6", "yazılıydı", "."]),
+    ("Hava -4 dereceydi.", ["Hava", "-4", "dereceydi", "."]),
+    (
+        "Hava sıcaklığı -4ten +6ya yükseldi.",
+        ["Hava", "sıcaklığı", "-4ten", "+6ya", "yükseldi", "."],
+    ),
+    (
+        "Hava sıcaklığı -4'ten +6'ya yükseldi.",
+        ["Hava", "sıcaklığı", "-4'ten", "+6'ya", "yükseldi", "."],
+    ),
+    ("Yarışta 6. oldum.", ["Yarışta", "6.", "oldum", "."]),
+    ("Yarışta 438547745. oldum.", ["Yarışta", "438547745.", "oldum", "."]),
+    ("Kitap IV. Murat hakkında.", ["Kitap", "IV.", "Murat", "hakkında", "."]),
+    # ("Bana söylediği sayı 6.", ["Bana", "söylediği", "sayı", "6", "."]),
+    ("Saat 6'da buluşalım.", ["Saat", "6'da", "buluşalım", "."]),
+    ("Saat 6dan sonra buluşalım.", ["Saat", "6dan", "sonra", "buluşalım", "."]),
+    ("6.dan sonra saymadım.", ["6.dan", "sonra", "saymadım", "."]),
+    ("6.'dan sonra saymadım.", ["6.'dan", "sonra", "saymadım", "."]),
+    ("Saat 6'ydı.", ["Saat", "6'ydı", "."]),
+    ("5'te", ["5'te"]),
+    ("6'da", ["6'da"]),
+    ("9dan", ["9dan"]),
+    ("19'da", ["19'da"]),
+    ("VI'da", ["VI'da"]),
+    ("5.", ["5."]),
+    ("72.", ["72."]),
+    ("VI.", ["VI."]),
+    ("6.'dan", ["6.'dan"]),
+    ("19.'dan", ["19.'dan"]),
+    ("6.dan", ["6.dan"]),
+    ("16.dan", ["16.dan"]),
+    ("VI.'dan", ["VI.'dan"]),
+    ("VI.dan", ["VI.dan"]),
+    ("Hepsi 1994 yılında oldu.", ["Hepsi", "1994", "yılında", "oldu", "."]),
+    ("Hepsi 1994'te oldu.", ["Hepsi", "1994'te", "oldu", "."]),
+    (
+        "2/3 tarihli faturayı bulamadım.",
+        ["2/3", "tarihli", "faturayı", "bulamadım", "."],
+    ),
+    (
+        "2.3 tarihli faturayı bulamadım.",
+        ["2.3", "tarihli", "faturayı", "bulamadım", "."],
+    ),
+    (
+        "2.3. tarihli faturayı bulamadım.",
+        ["2.3.", "tarihli", "faturayı", "bulamadım", "."],
+    ),
+    (
+        "2/3/2020 tarihli faturayı bulamadm.",
+        ["2/3/2020", "tarihli", "faturayı", "bulamadm", "."],
+    ),
+    (
+        "2/3/1987 tarihinden beri burda yaşıyorum.",
+        ["2/3/1987", "tarihinden", "beri", "burda", "yaşıyorum", "."],
+    ),
+    (
+        "2-3-1987 tarihinden beri burdayım.",
+        ["2-3-1987", "tarihinden", "beri", "burdayım", "."],
+    ),
+    (
+        "2.3.1987 tarihinden beri burdayım.",
+        ["2.3.1987", "tarihinden", "beri", "burdayım", "."],
+    ),
+    (
+        "Bu olay 2005-2006 tarihleri arasında oldu.",
+        ["Bu", "olay", "2005", "-", "2006", "tarihleri", "arasında", "oldu", "."],
+    ),
+    (
+        "Bu olay 4/12/2005-21/3/2006 tarihleri arasında oldu.",
+        [
+            "Bu",
+            "olay",
+            "4/12/2005",
+            "-",
+            "21/3/2006",
+            "tarihleri",
+            "arasında",
+            "oldu",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Ek fıkra: 5/11/2003-4999/3 maddesine göre uygundur.",
+        [
+            "Ek",
+            "fıkra",
+            ":",
+            "5/11/2003",
+            "-",
+            "4999/3",
+            "maddesine",
+            "göre",
+            "uygundur",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "2/A alanları: 6831 sayılı Kanunun 2nci maddesinin birinci fıkrasının (A) bendine göre",
+        [
+            "2/A",
+            "alanları",
+            ":",
+            "6831",
+            "sayılı",
+            "Kanunun",
+            "2nci",
+            "maddesinin",
+            "birinci",
+            "fıkrasının",
+            "(",
+            "A",
+            ")",
+            "bendine",
+            "göre",
+        ],
+    ),
+    (
+        "ŞEHİTTEĞMENKALMAZ Cad. No: 2/311",
+        ["ŞEHİTTEĞMENKALMAZ", "Cad.", "No", ":", "2/311"],
+    ),
+    (
+        "2-3-2025",
+        [
+            "2-3-2025",
+        ],
+    ),
+    ("2/3/2025", ["2/3/2025"]),
+    ("Yıllardır 0.5 uç kullanıyorum.", ["Yıllardır", "0.5", "uç", "kullanıyorum", "."]),
+    (
+        "Kan değerlerim 0.5-0.7 arasıydı.",
+        ["Kan", "değerlerim", "0.5", "-", "0.7", "arasıydı", "."],
+    ),
+    ("0.5", ["0.5"]),
+    ("1/2", ["1/2"]),
+    ("%1", ["%", "1"]),
+    ("%1lik", ["%", "1lik"]),
+    ("%1'lik", ["%", "1'lik"]),
+    ("%1lik dilim", ["%", "1lik", "dilim"]),
+    ("%1'lik dilim", ["%", "1'lik", "dilim"]),
+    ("%1.5", ["%", "1.5"]),
+    # ("%1-%2 arası büyüme bekleniyor.", ["%", "1", "-", "%", "2", "arası", "büyüme", "bekleniyor", "."]),
+    (
+        "%1-2 arası büyüme bekliyoruz.",
+        ["%", "1", "-", "2", "arası", "büyüme", "bekliyoruz", "."],
+    ),
+    (
+        "%11-12 arası büyüme bekliyoruz.",
+        ["%", "11", "-", "12", "arası", "büyüme", "bekliyoruz", "."],
+    ),
+    ("%1.5luk büyüme bekliyoruz.", ["%", "1.5luk", "büyüme", "bekliyoruz", "."]),
+    (
+        "Saat 1-2 arası gelin lütfen.",
+        ["Saat", "1", "-", "2", "arası", "gelin", "lütfen", "."],
+    ),
+    ("Saat 15:30 gibi buluşalım.", ["Saat", "15:30", "gibi", "buluşalım", "."]),
+    ("Saat 15:30'da buluşalım.", ["Saat", "15:30'da", "buluşalım", "."]),
+    ("Saat 15.30'da buluşalım.", ["Saat", "15.30'da", "buluşalım", "."]),
+    ("Saat 15.30da buluşalım.", ["Saat", "15.30da", "buluşalım", "."]),
+    ("Saat 15 civarı buluşalım.", ["Saat", "15", "civarı", "buluşalım", "."]),
+    ("9’daki otobüse binsek mi?", ["9’daki", "otobüse", "binsek", "mi", "?"]),
+    ("Okulumuz 3-B şubesi", ["Okulumuz", "3-B", "şubesi"]),
+    ("Okulumuz 3/B şubesi", ["Okulumuz", "3/B", "şubesi"]),
+    ("Okulumuz 3B şubesi", ["Okulumuz", "3B", "şubesi"]),
+    ("Okulumuz 3b şubesi", ["Okulumuz", "3b", "şubesi"]),
+    (
+        "Antonio Gaudí 20. yüzyılda, 1904-1914 yılları arasında on yıl süren bir reform süreci getirmiştir.",
+        [
+            "Antonio",
+            "Gaudí",
+            "20.",
+            "yüzyılda",
+            ",",
+            "1904",
+            "-",
+            "1914",
+            "yılları",
+            "arasında",
+            "on",
+            "yıl",
+            "süren",
+            "bir",
+            "reform",
+            "süreci",
+            "getirmiştir",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Dizel yakıtın avro bölgesi ortalaması olan 1,165 avroya kıyasla litre başına 1,335 avroya mal olduğunu gösteriyor.",
+        [
+            "Dizel",
+            "yakıtın",
+            "avro",
+            "bölgesi",
+            "ortalaması",
+            "olan",
+            "1,165",
+            "avroya",
+            "kıyasla",
+            "litre",
+            "başına",
+            "1,335",
+            "avroya",
+            "mal",
+            "olduğunu",
+            "gösteriyor",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Marcus Antonius M.Ö. 1 Ocak 49'da, Sezar'dan Vali'nin kendisini barış dostu ilan ettiği bir bildiri yayınlamıştır.",
+        [
+            "Marcus",
+            "Antonius",
+            "M.Ö.",
+            "1",
+            "Ocak",
+            "49'da",
+            ",",
+            "Sezar'dan",
+            "Vali'nin",
+            "kendisini",
+            "barış",
+            "dostu",
+            "ilan",
+            "ettiği",
+            "bir",
+            "bildiri",
+            "yayınlamıştır",
+            ".",
+        ],
+    ),
 ]


 PUNCT_TESTS = [
-        ("Gitmedim dedim ya!", ["Gitmedim", "dedim", "ya", "!"]),
-        ("Gitmedim dedim ya!!", ["Gitmedim", "dedim", "ya", "!", "!"]),
-        ("Gitsek mi?", ["Gitsek", "mi", "?"]),
-        ("Gitsek mi??", ["Gitsek", "mi", "?", "?"]),
-        ("Gitsek mi?!?", ["Gitsek", "mi", "?", "!", "?"]),
-        ("Ankara - Antalya arası otobüs işliyor.", ["Ankara", "-",  "Antalya", "arası", "otobüs", "işliyor", "."]),
-        ("Ankara-Antalya arası otobüs işliyor.", ["Ankara", "-", "Antalya", "arası", "otobüs", "işliyor", "."]),
-        ("Sen--ben, ya da onlar.", ["Sen", "--", "ben", ",", "ya", "da", "onlar", "."]),
-        ("Senden, benden, bizden şarkısını biliyor musun?", ["Senden", ",", "benden", ",", "bizden", "şarkısını", "biliyor", "musun", "?"]),
-        ("Akif'le geldik, sonra da o ayrıldı.", ["Akif'le", "geldik", ",", "sonra", "da", "o", "ayrıldı", "."]),
-        ("Bu adam ne dedi şimdi???", ["Bu", "adam", "ne", "dedi", "şimdi", "?", "?", "?"]),
-        ("Yok hasta olmuş, yok annesi hastaymış, bahaneler işte...", ["Yok", "hasta", "olmuş", ",", "yok", "annesi", "hastaymış", ",", "bahaneler", "işte", "..."]),
-        ("Ankara'dan İstanbul'a ... bir aşk hikayesi.", ["Ankara'dan", "İstanbul'a", "...", "bir", "aşk", "hikayesi", "."]),
-        ("Ahmet'te", ["Ahmet'te"]),
-        ("İstanbul'da", ["İstanbul'da"]),
+    ("Gitmedim dedim ya!", ["Gitmedim", "dedim", "ya", "!"]),
+    ("Gitmedim dedim ya!!", ["Gitmedim", "dedim", "ya", "!", "!"]),
+    ("Gitsek mi?", ["Gitsek", "mi", "?"]),
+    ("Gitsek mi??", ["Gitsek", "mi", "?", "?"]),
+    ("Gitsek mi?!?", ["Gitsek", "mi", "?", "!", "?"]),
+    (
+        "Ankara - Antalya arası otobüs işliyor.",
+        ["Ankara", "-", "Antalya", "arası", "otobüs", "işliyor", "."],
+    ),
+    (
+        "Ankara-Antalya arası otobüs işliyor.",
+        ["Ankara", "-", "Antalya", "arası", "otobüs", "işliyor", "."],
+    ),
+    ("Sen--ben, ya da onlar.", ["Sen", "--", "ben", ",", "ya", "da", "onlar", "."]),
+    (
+        "Senden, benden, bizden şarkısını biliyor musun?",
+        ["Senden", ",", "benden", ",", "bizden", "şarkısını", "biliyor", "musun", "?"],
+    ),
+    (
+        "Akif'le geldik, sonra da o ayrıldı.",
+        ["Akif'le", "geldik", ",", "sonra", "da", "o", "ayrıldı", "."],
+    ),
+    ("Bu adam ne dedi şimdi???", ["Bu", "adam", "ne", "dedi", "şimdi", "?", "?", "?"]),
+    (
+        "Yok hasta olmuş, yok annesi hastaymış, bahaneler işte...",
+        [
+            "Yok",
+            "hasta",
+            "olmuş",
+            ",",
+            "yok",
+            "annesi",
+            "hastaymış",
+            ",",
+            "bahaneler",
+            "işte",
+            "...",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Ankara'dan İstanbul'a ... bir aşk hikayesi.",
+        ["Ankara'dan", "İstanbul'a", "...", "bir", "aşk", "hikayesi", "."],
+    ),
+    ("Ahmet'te", ["Ahmet'te"]),
+    ("İstanbul'da", ["İstanbul'da"]),
 ]

 GENERAL_TESTS = [
-        ("1914'teki Endurance seferinde, Sir Ernest Shackleton'ın kaptanlığını yaptığı İngiliz Endurance gemisi yirmi sekiz kişi ile Antarktika'yı geçmek üzere yelken açtı.", ["1914'teki", "Endurance", "seferinde", ",", "Sir", "Ernest", "Shackleton'ın", "kaptanlığını", "yaptığı", "İngiliz", "Endurance", "gemisi", "yirmi", "sekiz", "kişi", "ile", "Antarktika'yı", "geçmek", "üzere", "yelken", "açtı", "."]),
-        ("Danışılan \"%100 Cospedal\" olduğunu belirtti.", ["Danışılan", '"', "%", "100", "Cospedal", '"', "olduğunu", "belirtti", "."]),
-        ("1976'da parkur artık kullanılmıyordu; 1990'da ise bir yangın, daha sonraları ahırlarla birlikte yıkılacak olan tahta tribünlerden geri kalanları da yok etmişti.", ["1976'da", "parkur", "artık", "kullanılmıyordu", ";", "1990'da", "ise", "bir", "yangın", ",", "daha", "sonraları", "ahırlarla", "birlikte", "yıkılacak", "olan", "tahta", "tribünlerden", "geri", "kalanları", "da", "yok", "etmişti", "."]),
-        ("Dahiyane bir ameliyat ve zorlu bir rehabilitasyon sürecinden sonra, tamamen iyileştim.", ["Dahiyane", "bir", "ameliyat", "ve", "zorlu", "bir", "rehabilitasyon", "sürecinden", "sonra", ",", "tamamen", "iyileştim", "."]),
-        ("Yaklaşık iki hafta süren bireysel erken oy kullanma döneminin ardından 5,7 milyondan fazla Floridalı sandık başına gitti.", ["Yaklaşık", "iki", "hafta", "süren", "bireysel", "erken", "oy", "kullanma", "döneminin", "ardından", "5,7", "milyondan", "fazla", "Floridalı", "sandık", "başına", "gitti", "."]),
-        ("Ancak, bu ABD Çevre Koruma Ajansı'nın dünyayı bu konularda uyarmasının ardından ortaya çıktı.", ["Ancak", ",", "bu", "ABD", "Çevre", "Koruma", "Ajansı'nın", "dünyayı", "bu", "konularda", "uyarmasının", "ardından", "ortaya", "çıktı", "."]),
-        ("Ortalama şansa ve 10.000 Sterlin değerinde tahvillere sahip bir yatırımcı yılda 125 Sterlin ikramiye kazanabilir.", ["Ortalama", "şansa", "ve", "10.000", "Sterlin", "değerinde", "tahvillere", "sahip", "bir", "yatırımcı", "yılda", "125", "Sterlin", "ikramiye", "kazanabilir", "."]),
-        ("Granit adaları; Seyşeller ve Tioman ile Saint Helena gibi volkanik adaları kapsar." , ["Granit", "adaları", ";", "Seyşeller", "ve", "Tioman", "ile", "Saint", "Helena", "gibi", "volkanik", "adaları", "kapsar", "."]),
-        ("Barış antlaşmasıyla İspanya, Amerika'ya Porto Riko, Guam ve Filipinler kolonilerini devretti.", ["Barış", "antlaşmasıyla", "İspanya", ",", "Amerika'ya", "Porto", "Riko", ",", "Guam", "ve", "Filipinler", "kolonilerini", "devretti", "."]),
-        ("Makedonya\'nın sınır bölgelerini güvence altına alan Philip, büyük bir Makedon ordusu kurdu ve uzun bir fetih seferi için Trakya\'ya doğru yürüdü.", ["Makedonya\'nın", "sınır", "bölgelerini", "güvence", "altına", "alan", "Philip", ",", "büyük", "bir", "Makedon", "ordusu", "kurdu", "ve", "uzun", "bir", "fetih", "seferi", "için", "Trakya\'ya", "doğru", "yürüdü", "."]),
-        ("Fransız gazetesi Le Figaro'ya göre bu hükumet planı sayesinde 42 milyon Euro kazanç sağlanabilir ve elde edilen paranın 15.5 milyonu ulusal güvenlik için kullanılabilir.", ["Fransız", "gazetesi", "Le", "Figaro'ya", "göre", "bu", "hükumet", "planı", "sayesinde", "42", "milyon", "Euro", "kazanç", "sağlanabilir", "ve", "elde", "edilen", "paranın", "15.5", "milyonu", "ulusal", "güvenlik", "için", "kullanılabilir", "."]),
-        ("Ortalama şansa ve 10.000 Sterlin değerinde tahvillere sahip bir yatırımcı yılda 125 Sterlin ikramiye kazanabilir.", ["Ortalama", "şansa", "ve", "10.000", "Sterlin", "değerinde", "tahvillere", "sahip", "bir", "yatırımcı", "yılda", "125", "Sterlin", "ikramiye", "kazanabilir", "."]),
-        ("3 Kasım Salı günü, Ankara Belediye Başkanı 2014'te hükümetle birlikte oluşturulan kentsel gelişim anlaşmasını askıya alma kararı verdi.", ["3", "Kasım", "Salı", "günü", ",", "Ankara", "Belediye", "Başkanı", "2014'te", "hükümetle", "birlikte", "oluşturulan", "kentsel", "gelişim", "anlaşmasını", "askıya", "alma", "kararı", "verdi", "."]),
-        ("Stalin, Abakumov'u Beria'nın enerji bakanlıkları üzerindeki baskınlığına karşı MGB içinde kendi ağını kurmaya teşvik etmeye başlamıştı.", ["Stalin", ",", "Abakumov'u", "Beria'nın", "enerji", "bakanlıkları", "üzerindeki", "baskınlığına", "karşı", "MGB", "içinde", "kendi", "ağını", "kurmaya", "teşvik", "etmeye", "başlamıştı", "."]),
-        ("Güney Avrupa'daki kazı alanlarının çoğunluğu gibi, bu bulgu M.Ö. 5. yüzyılın başlar", ["Güney", "Avrupa'daki", "kazı", "alanlarının", "çoğunluğu", "gibi", ",", "bu", "bulgu", "M.Ö.", "5.", "yüzyılın", "başlar"]),
-        ("Sağlığın bozulması Hitchcock hayatının son yirmi yılında üretimini azalttı.", ["Sağlığın", "bozulması", "Hitchcock", "hayatının", "son", "yirmi", "yılında", "üretimini", "azalttı", "."]),
+    (
+        "1914'teki Endurance seferinde, Sir Ernest Shackleton'ın kaptanlığını yaptığı İngiliz Endurance gemisi yirmi sekiz kişi ile Antarktika'yı geçmek üzere yelken açtı.",
+        [
+            "1914'teki",
+            "Endurance",
+            "seferinde",
+            ",",
+            "Sir",
+            "Ernest",
+            "Shackleton'ın",
+            "kaptanlığını",
+            "yaptığı",
+            "İngiliz",
+            "Endurance",
+            "gemisi",
+            "yirmi",
+            "sekiz",
+            "kişi",
+            "ile",
+            "Antarktika'yı",
+            "geçmek",
+            "üzere",
+            "yelken",
+            "açtı",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        'Danışılan "%100 Cospedal" olduğunu belirtti.',
+        ["Danışılan", '"', "%", "100", "Cospedal", '"', "olduğunu", "belirtti", "."],
+    ),
+    (
+        "1976'da parkur artık kullanılmıyordu; 1990'da ise bir yangın, daha sonraları ahırlarla birlikte yıkılacak olan tahta tribünlerden geri kalanları da yok etmişti.",
+        [
+            "1976'da",
+            "parkur",
+            "artık",
+            "kullanılmıyordu",
+            ";",
+            "1990'da",
+            "ise",
+            "bir",
+            "yangın",
+            ",",
+            "daha",
+            "sonraları",
+            "ahırlarla",
+            "birlikte",
+            "yıkılacak",
+            "olan",
+            "tahta",
+            "tribünlerden",
+            "geri",
+            "kalanları",
+            "da",
+            "yok",
+            "etmişti",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Dahiyane bir ameliyat ve zorlu bir rehabilitasyon sürecinden sonra, tamamen iyileştim.",
+        [
+            "Dahiyane",
+            "bir",
+            "ameliyat",
+            "ve",
+            "zorlu",
+            "bir",
+            "rehabilitasyon",
+            "sürecinden",
+            "sonra",
+            ",",
+            "tamamen",
+            "iyileştim",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Yaklaşık iki hafta süren bireysel erken oy kullanma döneminin ardından 5,7 milyondan fazla Floridalı sandık başına gitti.",
+        [
+            "Yaklaşık",
+            "iki",
+            "hafta",
+            "süren",
+            "bireysel",
+            "erken",
+            "oy",
+            "kullanma",
+            "döneminin",
+            "ardından",
+            "5,7",
+            "milyondan",
+            "fazla",
+            "Floridalı",
+            "sandık",
+            "başına",
+            "gitti",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Ancak, bu ABD Çevre Koruma Ajansı'nın dünyayı bu konularda uyarmasının ardından ortaya çıktı.",
+        [
+            "Ancak",
+            ",",
+            "bu",
+            "ABD",
+            "Çevre",
+            "Koruma",
+            "Ajansı'nın",
+            "dünyayı",
+            "bu",
+            "konularda",
+            "uyarmasının",
+            "ardından",
+            "ortaya",
+            "çıktı",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Ortalama şansa ve 10.000 Sterlin değerinde tahvillere sahip bir yatırımcı yılda 125 Sterlin ikramiye kazanabilir.",
+        [
+            "Ortalama",
+            "şansa",
+            "ve",
+            "10.000",
+            "Sterlin",
+            "değerinde",
+            "tahvillere",
+            "sahip",
+            "bir",
+            "yatırımcı",
+            "yılda",
+            "125",
+            "Sterlin",
+            "ikramiye",
+            "kazanabilir",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Granit adaları; Seyşeller ve Tioman ile Saint Helena gibi volkanik adaları kapsar.",
+        [
+            "Granit",
+            "adaları",
+            ";",
+            "Seyşeller",
+            "ve",
+            "Tioman",
+            "ile",
+            "Saint",
+            "Helena",
+            "gibi",
+            "volkanik",
+            "adaları",
+            "kapsar",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Barış antlaşmasıyla İspanya, Amerika'ya Porto Riko, Guam ve Filipinler kolonilerini devretti.",
+        [
+            "Barış",
+            "antlaşmasıyla",
+            "İspanya",
+            ",",
+            "Amerika'ya",
+            "Porto",
+            "Riko",
+            ",",
+            "Guam",
+            "ve",
+            "Filipinler",
+            "kolonilerini",
+            "devretti",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Makedonya'nın sınır bölgelerini güvence altına alan Philip, büyük bir Makedon ordusu kurdu ve uzun bir fetih seferi için Trakya'ya doğru yürüdü.",
+        [
+            "Makedonya'nın",
+            "sınır",
+            "bölgelerini",
+            "güvence",
+            "altına",
+            "alan",
+            "Philip",
+            ",",
+            "büyük",
+            "bir",
+            "Makedon",
+            "ordusu",
+            "kurdu",
+            "ve",
+            "uzun",
+            "bir",
+            "fetih",
+            "seferi",
+            "için",
+            "Trakya'ya",
+            "doğru",
+            "yürüdü",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Fransız gazetesi Le Figaro'ya göre bu hükumet planı sayesinde 42 milyon Euro kazanç sağlanabilir ve elde edilen paranın 15.5 milyonu ulusal güvenlik için kullanılabilir.",
+        [
+            "Fransız",
+            "gazetesi",
+            "Le",
+            "Figaro'ya",
+            "göre",
+            "bu",
+            "hükumet",
+            "planı",
+            "sayesinde",
+            "42",
+            "milyon",
+            "Euro",
+            "kazanç",
+            "sağlanabilir",
+            "ve",
+            "elde",
+            "edilen",
+            "paranın",
+            "15.5",
+            "milyonu",
+            "ulusal",
+            "güvenlik",
+            "için",
+            "kullanılabilir",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Ortalama şansa ve 10.000 Sterlin değerinde tahvillere sahip bir yatırımcı yılda 125 Sterlin ikramiye kazanabilir.",
+        [
+            "Ortalama",
+            "şansa",
+            "ve",
+            "10.000",
+            "Sterlin",
+            "değerinde",
+            "tahvillere",
+            "sahip",
+            "bir",
+            "yatırımcı",
+            "yılda",
+            "125",
+            "Sterlin",
+            "ikramiye",
+            "kazanabilir",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "3 Kasım Salı günü, Ankara Belediye Başkanı 2014'te hükümetle birlikte oluşturulan kentsel gelişim anlaşmasını askıya alma kararı verdi.",
+        [
+            "3",
+            "Kasım",
+            "Salı",
+            "günü",
+            ",",
+            "Ankara",
+            "Belediye",
+            "Başkanı",
+            "2014'te",
+            "hükümetle",
+            "birlikte",
+            "oluşturulan",
+            "kentsel",
+            "gelişim",
+            "anlaşmasını",
+            "askıya",
+            "alma",
+            "kararı",
+            "verdi",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Stalin, Abakumov'u Beria'nın enerji bakanlıkları üzerindeki baskınlığına karşı MGB içinde kendi ağını kurmaya teşvik etmeye başlamıştı.",
+        [
+            "Stalin",
+            ",",
+            "Abakumov'u",
+            "Beria'nın",
+            "enerji",
+            "bakanlıkları",
+            "üzerindeki",
+            "baskınlığına",
+            "karşı",
+            "MGB",
+            "içinde",
+            "kendi",
+            "ağını",
+            "kurmaya",
+            "teşvik",
+            "etmeye",
+            "başlamıştı",
+            ".",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Güney Avrupa'daki kazı alanlarının çoğunluğu gibi, bu bulgu M.Ö. 5. yüzyılın başlar",
+        [
+            "Güney",
+            "Avrupa'daki",
+            "kazı",
+            "alanlarının",
+            "çoğunluğu",
+            "gibi",
+            ",",
+            "bu",
+            "bulgu",
+            "M.Ö.",
+            "5.",
+            "yüzyılın",
+            "başlar",
+        ],
+    ),
+    (
+        "Sağlığın bozulması Hitchcock hayatının son yirmi yılında üretimini azalttı.",
+        [
+            "Sağlığın",
+            "bozulması",
+            "Hitchcock",
+            "hayatının",
+            "son",
+            "yirmi",
+            "yılında",
+            "üretimini",
+            "azalttı",
+            ".",
+        ],
+    ),
 ]


-
-TESTS = (ABBREV_TESTS + URL_TESTS +  NUMBER_TESTS + PUNCT_TESTS + GENERAL_TESTS)
-
+TESTS = ABBREV_TESTS + URL_TESTS + NUMBER_TESTS + PUNCT_TESTS + GENERAL_TESTS


@pytest.mark.parametrize("text,expected_tokens", TESTS)
@ -149,4 +696,3 @@ def test_tr_tokenizer_handles_allcases(tr_tokenizer, text, expected_tokens):
    token_list = [token.text for token in tokens if not token.is_space]
    print(token_list)
    assert expected_tokens == token_list
-
--- a/spacy/tests/parser/test_arc_eager_oracle.py
+++ b/spacy/tests/parser/test_arc_eager_oracle.py
@ -7,7 +7,6 @@ from spacy.tokens import Doc
 from spacy.pipeline._parser_internals.nonproj import projectivize
 from spacy.pipeline._parser_internals.arc_eager import ArcEager
 from spacy.pipeline.dep_parser import DEFAULT_PARSER_MODEL
-from spacy.pipeline._parser_internals.stateclass import StateClass


 def get_sequence_costs(M, words, heads, deps, transitions):
@ -59,7 +58,7 @@ def test_oracle_four_words(arc_eager, vocab):
        ["S"],
        ["L-left"],
        ["S"],
-        ["D"]
+        ["D"],
    ]
    assert state.is_final()
    for i, state_costs in enumerate(cost_history):
@ -185,9 +184,9 @@ def test_oracle_dev_sentence(vocab, arc_eager):
        "L-nn",  # Attach 'Cars' to 'Inc.'
        "L-nn",  # Attach 'Motor' to 'Inc.'
        "L-nn",  # Attach 'Rolls-Royce' to 'Inc.'
-        "S",     # Shift "Inc."
+        "S",  # Shift "Inc."
        "L-nsubj",  # Attach 'Inc.' to 'said'
-        "S",        # Shift 'said'
+        "S",  # Shift 'said'
        "S",  # Shift 'it'
        "L-nsubj",  # Attach 'it.' to 'expects'
        "R-ccomp",  # Attach 'expects' to 'said'
@ -251,7 +250,7 @@ def test_oracle_bad_tokenization(vocab, arc_eager):
        is root is
        bad comp is
    """
- 
+
    gold_words = []
    gold_deps = []
    gold_heads = []
@ -268,7 +267,9 @@ def test_oracle_bad_tokenization(vocab, arc_eager):
        arc_eager.add_action(2, dep)  # Left
        arc_eager.add_action(3, dep)  # Right
    reference = Doc(Vocab(), words=gold_words, deps=gold_deps, heads=gold_heads)
-    predicted = Doc(reference.vocab, words=["[", "catalase", "]", ":", "that", "is", "bad"])
+    predicted = Doc(
+        reference.vocab, words=["[", "catalase", "]", ":", "that", "is", "bad"]
+    )
    example = Example(predicted=predicted, reference=reference)
    ae_oracle_actions = arc_eager.get_oracle_sequence(example, _debug=False)
    ae_oracle_actions = [arc_eager.get_class_name(i) for i in ae_oracle_actions]
--- a/spacy/tests/parser/test_ner.py
+++ b/spacy/tests/parser/test_ner.py
@ -301,9 +301,7 @@ def test_block_ner():
    assert [token.ent_type_ for token in doc] == expected_types


-@pytest.mark.parametrize(
-    "use_upper", [True, False]
-)
+@pytest.mark.parametrize("use_upper", [True, False])
 def test_overfitting_IO(use_upper):
    # Simple test to try and quickly overfit the NER component - ensuring the ML models work correctly
    nlp = English()
--- a/spacy/tests/parser/test_nn_beam.py
+++ b/spacy/tests/parser/test_nn_beam.py
@ -1,13 +1,9 @@
-# coding: utf8
-from __future__ import unicode_literals
-
 import pytest
 import hypothesis
 import hypothesis.strategies
 import numpy
 from spacy.vocab import Vocab
 from spacy.language import Language
-from spacy.pipeline import DependencyParser
 from spacy.pipeline._parser_internals.arc_eager import ArcEager
 from spacy.tokens import Doc
 from spacy.pipeline._parser_internals._beam_utils import BeamBatch
@ -44,7 +40,7 @@ def docs(vocab):
            words=["Rats", "bite", "things"],
            heads=[1, 1, 1],
            deps=["nsubj", "ROOT", "dobj"],
-            sent_starts=[True, False, False]
+            sent_starts=[True, False, False],
        )
    ]

@ -77,10 +73,12 @@ def batch_size(docs):
 def beam_width():
    return 4

+
@pytest.fixture(params=[0.0, 0.5, 1.0])
 def beam_density(request):
    return request.param

+
@pytest.fixture
 def vector_size():
    return 6
@ -100,7 +98,9 @@ def scores(moves, batch_size, beam_width):
                numpy.random.uniform(-0.1, 0.1, (beam_width, moves.n_moves))
                for _ in range(batch_size)
            ]
-        ), dtype="float32")
+        ),
+        dtype="float32",
+    )


 def test_create_beam(beam):
@ -128,8 +128,6 @@ def test_beam_parse(examples, beam_width):
    parser(doc)


-
-
@hypothesis.given(hyp=hypothesis.strategies.data())
 def test_beam_density(moves, examples, beam_width, hyp):
    beam_density = float(hyp.draw(hypothesis.strategies.floats(0.0, 1.0, width=32)))
--- a/spacy/tests/parser/test_state.py
+++ b/spacy/tests/parser/test_state.py
@ -4,14 +4,17 @@ from spacy.tokens.doc import Doc
 from spacy.vocab import Vocab
 from spacy.pipeline._parser_internals.stateclass import StateClass

+
@pytest.fixture
 def vocab():
    return Vocab()

+
@pytest.fixture
 def doc(vocab):
    return Doc(vocab, words=["a", "b", "c", "d"])

+
 def test_init_state(doc):
    state = StateClass(doc)
    assert state.stack == []
@ -19,6 +22,7 @@ def test_init_state(doc):
    assert not state.is_final()
    assert state.buffer_length() == 4

+
 def test_push_pop(doc):
    state = StateClass(doc)
    state.push()
@ -33,6 +37,7 @@ def test_push_pop(doc):
    assert state.stack == [0]
    assert 1 not in state.queue

+
 def test_stack_depth(doc):
    state = StateClass(doc)
    assert state.stack_depth() == 0
--- a/spacy/tests/pipeline/test_attributeruler.py
+++ b/spacy/tests/pipeline/test_attributeruler.py
@ -161,7 +161,7 @@ def test_attributeruler_score(nlp, pattern_dicts):
    # "cat" is the only correct lemma
    assert scores["lemma_acc"] == pytest.approx(0.2)
    # no morphs are set
-    assert scores["morph_acc"] == None
+    assert scores["morph_acc"] is None


 def test_attributeruler_rule_order(nlp):
--- a/spacy/tests/pipeline/test_entity_ruler.py
+++ b/spacy/tests/pipeline/test_entity_ruler.py
@ -201,13 +201,9 @@ def test_entity_ruler_overlapping_spans(nlp):

@pytest.mark.parametrize("n_process", [1, 2])
 def test_entity_ruler_multiprocessing(nlp, n_process):
-    texts = [
-        "I enjoy eating Pizza Hut pizza."
-    ]
+    texts = ["I enjoy eating Pizza Hut pizza."]

-    patterns = [
-        {"label": "FASTFOOD", "pattern": "Pizza Hut", "id": "1234"}
-    ]
+    patterns = [{"label": "FASTFOOD", "pattern": "Pizza Hut", "id": "1234"}]

    ruler = nlp.add_pipe("entity_ruler")
    ruler.add_patterns(patterns)
--- a/spacy/tests/pipeline/test_pipe_factories.py
+++ b/spacy/tests/pipeline/test_pipe_factories.py
@ -159,8 +159,12 @@ def test_pipe_class_component_model():
        "model": {
            "@architectures": "spacy.TextCatEnsemble.v2",
            "tok2vec": DEFAULT_TOK2VEC_MODEL,
-            "linear_model": {"@architectures": "spacy.TextCatBOW.v1", "exclusive_classes": False, "ngram_size": 1,
-                      "no_output_layer": False},
+            "linear_model": {
+                "@architectures": "spacy.TextCatBOW.v1",
+                "exclusive_classes": False,
+                "ngram_size": 1,
+                "no_output_layer": False,
+            },
        },
        "value1": 10,
    }
--- a/spacy/tests/pipeline/test_tagger.py
+++ b/spacy/tests/pipeline/test_tagger.py
@ -126,6 +126,7 @@ def test_incomplete_data():
    assert doc[1].tag_ is "V"
    assert doc[2].tag_ is "J"

+
 def test_overfitting_IO():
    # Simple test to try and quickly overfit the tagger - ensuring the ML models work correctly
    nlp = English()
--- a/spacy/tests/regression/test_issue6258.py
+++ b/spacy/tests/regression/test_issue6258.py
@ -1,4 +1,3 @@
-import pydantic
 import pytest
 from pydantic import ValidationError
 from spacy.schemas import TokenPattern, TokenPatternSchema
--- a/spacy/tests/serialize/test_serialize_config.py
+++ b/spacy/tests/serialize/test_serialize_config.py
@ -207,7 +207,7 @@ def test_create_nlp_from_pretraining_config():
    config = Config().from_str(pretrain_config_string)
    pretrain_config = load_config(DEFAULT_CONFIG_PRETRAIN_PATH)
    filled = config.merge(pretrain_config)
-    resolved = registry.resolve(filled["pretraining"], schema=ConfigSchemaPretrain)
+    registry.resolve(filled["pretraining"], schema=ConfigSchemaPretrain)


 def test_create_nlp_from_config_multiple_instances():
@ -291,7 +291,6 @@ def test_serialize_parser(parser_config_string):
        assert model.get_ref("lower").get_dim("nI") == 66


-
 def test_config_nlp_roundtrip():
    """Test that a config prduced by the nlp object passes training config
    validation."""
--- a/spacy/tests/serialize/test_serialize_pipeline.py
+++ b/spacy/tests/serialize/test_serialize_pipeline.py
@ -24,7 +24,7 @@ def parser(en_vocab):
        "update_with_oracle_cut_size": 100,
        "beam_width": 1,
        "beam_update_prob": 1.0,
-        "beam_density": 0.0
+        "beam_density": 0.0,
    }
    cfg = {"model": DEFAULT_PARSER_MODEL}
    model = registry.resolve(cfg, validate=True)["model"]
@ -41,7 +41,7 @@ def blank_parser(en_vocab):
        "update_with_oracle_cut_size": 100,
        "beam_width": 1,
        "beam_update_prob": 1.0,
-        "beam_density": 0.0
+        "beam_density": 0.0,
    }
    cfg = {"model": DEFAULT_PARSER_MODEL}
    model = registry.resolve(cfg, validate=True)["model"]
@ -66,7 +66,7 @@ def test_serialize_parser_roundtrip_bytes(en_vocab, Parser):
        "update_with_oracle_cut_size": 100,
        "beam_width": 1,
        "beam_update_prob": 1.0,
-        "beam_density": 0.0
+        "beam_density": 0.0,
    }
    cfg = {"model": DEFAULT_PARSER_MODEL}
    model = registry.resolve(cfg, validate=True)["model"]
@ -90,7 +90,7 @@ def test_serialize_parser_strings(Parser):
        "update_with_oracle_cut_size": 100,
        "beam_width": 1,
        "beam_update_prob": 1.0,
-        "beam_density": 0.0
+        "beam_density": 0.0,
    }
    cfg = {"model": DEFAULT_PARSER_MODEL}
    model = registry.resolve(cfg, validate=True)["model"]
@ -112,7 +112,7 @@ def test_serialize_parser_roundtrip_disk(en_vocab, Parser):
        "update_with_oracle_cut_size": 100,
        "beam_width": 1,
        "beam_update_prob": 1.0,
-        "beam_density": 0.0
+        "beam_density": 0.0,
    }
    cfg = {"model": DEFAULT_PARSER_MODEL}
    model = registry.resolve(cfg, validate=True)["model"]
--- a/spacy/tests/test_misc.py
+++ b/spacy/tests/test_misc.py
@ -83,6 +83,7 @@ def test_PrecomputableAffine(nO=4, nI=5, nF=3, nP=2):
 def test_prefer_gpu():
    try:
        import cupy  # noqa: F401
+
        prefer_gpu()
        assert isinstance(get_current_ops(), CupyOps)
    except ImportError:
@ -92,17 +93,20 @@ def test_prefer_gpu():
 def test_require_gpu():
    try:
        import cupy  # noqa: F401
+
        require_gpu()
        assert isinstance(get_current_ops(), CupyOps)
    except ImportError:
        with pytest.raises(ValueError):
            require_gpu()

+
 def test_require_cpu():
    require_cpu()
    assert isinstance(get_current_ops(), NumpyOps)
    try:
        import cupy  # noqa: F401
+
        require_gpu()
        assert isinstance(get_current_ops(), CupyOps)
    except ImportError:
--- a/spacy/tests/test_scorer.py
+++ b/spacy/tests/test_scorer.py
@ -294,7 +294,7 @@ def test_partial_annotation(en_tokenizer):
        # cats doesn't have an unset state
        if key.startswith("cats"):
            continue
-        assert scores[key] == None
+        assert scores[key] is None

    # partially annotated reference, not overlapping with predicted annotation
    ref_doc = en_tokenizer("a b c d e")
@ -306,13 +306,13 @@ def test_partial_annotation(en_tokenizer):
    example = Example(pred_doc, ref_doc)
    scorer = Scorer()
    scores = scorer.score([example])
-    assert scores["token_acc"] == None
+    assert scores["token_acc"] is None
    assert scores["tag_acc"] == 0.0
    assert scores["pos_acc"] == 0.0
    assert scores["morph_acc"] == 0.0
    assert scores["dep_uas"] == 1.0
    assert scores["dep_las"] == 0.0
-    assert scores["sents_f"] == None
+    assert scores["sents_f"] is None

    # partially annotated reference, overlapping with predicted annotation
    ref_doc = en_tokenizer("a b c d e")
@ -324,13 +324,13 @@ def test_partial_annotation(en_tokenizer):
    example = Example(pred_doc, ref_doc)
    scorer = Scorer()
    scores = scorer.score([example])
-    assert scores["token_acc"] == None
+    assert scores["token_acc"] is None
    assert scores["tag_acc"] == 1.0
    assert scores["pos_acc"] == 1.0
    assert scores["morph_acc"] == 0.0
    assert scores["dep_uas"] == 1.0
    assert scores["dep_las"] == 0.0
-    assert scores["sents_f"] == None
+    assert scores["sents_f"] is None


 def test_roc_auc_score():
@ -391,7 +391,7 @@ def test_roc_auc_score():
    score.score_set(0.25, 0)
    score.score_set(0.75, 0)
    with pytest.raises(ValueError):
-        s = score.score
+        _ = score.score  # noqa: F841

    y_true = [1, 1]
    y_score = [0.25, 0.75]
@ -402,4 +402,4 @@ def test_roc_auc_score():
    score.score_set(0.25, 1)
    score.score_set(0.75, 1)
    with pytest.raises(ValueError):
-        s = score.score
+        _ = score.score  # noqa: F841
--- a/spacy/tests/training/test_readers.py
+++ b/spacy/tests/training/test_readers.py
@ -73,7 +73,7 @@ def test_cat_readers(reader, additional_config):
    nlp_config_string = """
    [training]
    seed = 0
-    
+
    [training.score_weights]
    cats_macro_auc = 1.0

--- a/spacy/training/initialize.py
+++ b/spacy/training/initialize.py
@ -37,9 +37,17 @@ def init_nlp(config: Config, *, use_gpu: int = -1) -> "Language":
    T = registry.resolve(config["training"], schema=ConfigSchemaTraining)
    dot_names = [T["train_corpus"], T["dev_corpus"]]
    if not isinstance(T["train_corpus"], str):
-        raise ConfigValidationError(desc=Errors.E897.format(field="training.train_corpus", type=type(T["train_corpus"])))
+        raise ConfigValidationError(
+            desc=Errors.E897.format(
+                field="training.train_corpus", type=type(T["train_corpus"])
+            )
+        )
    if not isinstance(T["dev_corpus"], str):
-        raise ConfigValidationError(desc=Errors.E897.format(field="training.dev_corpus", type=type(T["dev_corpus"])))
+        raise ConfigValidationError(
+            desc=Errors.E897.format(
+                field="training.dev_corpus", type=type(T["dev_corpus"])
+            )
+        )
    train_corpus, dev_corpus = resolve_dot_names(config, dot_names)
    optimizer = T["optimizer"]
    # Components that shouldn't be updated during training
--- a/spacy/training/pretrain.py
+++ b/spacy/training/pretrain.py
@ -10,7 +10,7 @@ from wasabi import Printer

 from .example import Example
 from ..tokens import Doc
-from ..schemas import ConfigSchemaTraining, ConfigSchemaPretrain
+from ..schemas import ConfigSchemaPretrain
 from ..util import registry, load_model_from_config, dot_to_object


@ -30,7 +30,6 @@ def pretrain(
        set_gpu_allocator(allocator)
    nlp = load_model_from_config(config)
    _config = nlp.config.interpolate()
-    T = registry.resolve(_config["training"], schema=ConfigSchemaTraining)
    P = registry.resolve(_config["pretraining"], schema=ConfigSchemaPretrain)
    corpus = dot_to_object(_config, P["corpus"])
    corpus = registry.resolve({"corpus": corpus})["corpus"]
--- a/spacy/util.py
+++ b/spacy/util.py
@ -69,7 +69,7 @@ CONFIG_SECTION_ORDER = ["paths", "variables", "system", "nlp", "components", "co

 logger = logging.getLogger("spacy")
 logger_stream_handler = logging.StreamHandler()
-logger_stream_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(message)s'))
+logger_stream_handler.setFormatter(logging.Formatter("%(message)s"))
 logger.addHandler(logger_stream_handler)