分割字符串
根据某个分割符分割
>>> a = '1,2,3,4'
>>> a.split(',')
['1', '2', '3', '4']
根据多个分隔符分割
>>> line = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo' >>> import re>>> re.split(r'[;,\s]\s*', line)# 用 re 匹配分隔符,['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo']
如果你在结果列表中保留这些分隔符,可以捕获分组:
>>> fields = re.split(r'(;|,|\s)\s*', line) >>> fields ['asdf', ' ', 'fjdk', ';', 'afed', ',', 'fjek', ',', 'asdf', ',', 'foo']
如果不保留这些分隔符,但想用分组正则表达式,可以使用非捕获分组:
>>> re.split(r'(?:,|;|\s)\s*', line) ['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo']
匹配字符串开始或结束
检查字符串是否以 某字符开始或结束 可用 startswith() 和 endswith():
>>> filename = 'spam.txt'
>>> filename.endswith('.txt')
True
>>> filename.startswith('file:')
False
>>> url = 'http://www.python.org'
>>> url.startswith('http:')
True
如果你的检查有多种匹配的可能,可以传入一个包含匹配项的元组:
>>> import os
>>> filenames = os.listdir('.')
>>> filenames
[ 'Makefile', 'foo.c', 'bar.py', 'spam.c', 'spam.h' ]
>>> [name for name in filenames if name.endswith(('.c', '.h')) ]
['foo.c', 'spam.c', 'spam.h'
>>> any(name.endswith('.py') for name in filenames)
True
其他方式可以用切片 或 re 匹配:
>>> url = 'http://www.python.org' >>> url[:5] == 'http:' or url[:6] == 'https:' or url[:4] == 'ftp:' True
>>> import re
>>> url = 'http://www.python.org'
>>> re.match('http:|https:|ftp:', url)
<_sre.SRE_Match object at 0x101253098>
使用shell通配符匹配字符串:
| * | 匹配任意多个字符,包括 0 个 |
| ? | 匹配任意一个字符,必须有一个字符 |
| [char] | 匹配括号中的任意一个字符 |
| [!char] | 匹配任意一个不属于括号中的字符的字符 |
| [:alnum:] | 匹配任意一个字母或者数字 |
| [:alpha:] | 匹配任意一个字母 |
| [:digit:] | 匹配任意一个数字 |
| [:lower:] | 匹配任意一个小写字母 |
| [:upper:] | 匹配任意一个大写字母 |
>>> from fnmatch import fnmatch, fnmatchcase
>>> fnmatch('foo.txt', '*.txt')
True
>>> fnmatch('foo.txt', '?oo.txt')
True
>>> fnmatch('Dat45.csv', 'Dat[0-9]*')
True
>>> names = ['Dat1.csv', 'Dat2.csv', 'config.ini', 'foo.py']
>>> [name for name in names if fnmatch(name, 'Dat*.csv')]
['Dat1.csv', 'Dat2.csv']
fnmatch() 函数使用底层操作系统的大小写敏感规则(不同操作系统不一样)进行匹配:
>>> # On OS X (Mac)
>>> fnmatch('foo.txt', '*.TXT')
False
>>> # On Windows
>>> fnmatch('foo.txt', '*.TXT')
True
如果你对这个区别很在意,可以使用 fnmatchcase() 来替代。它完全使用你的模式进行匹配。比如:
>>> fnmatchcase('foo.txt', '*.TXT')
False
>>> fnmatchcase('foo.txt', '*.txt')
True
这个函数在处理非文件名字符串中也非常有用:
addresses = [ '5412 N CLARK ST', '1060 W ADDISON ST', '1039 W GRANVILLE AVE', '2122 N CLARK ST', '4802 N BROADWAY', ]
>>> from fnmatch import fnmatchcase >>> [addr for addr in addresses if fnmatchcase(addr, '* ST')] ['5412 N CLARK ST', '1060 W ADDISON ST', '2122 N CLARK ST'] >>> [addr for addr in addresses if fnmatchcase(addr, '54[0-9][0-9] *CLARK*')] ['5412 N CLARK ST']
总结:fnmatch 的能力介于字符串方法和正则表达式之间,如果数据处理中只需要简单的通配符就能完成,fnmatch 或 fnmatchcase 会是个不错的选择。如果需要做文件名的匹配,最好使用 glob 模块。
字符串匹配和搜索
如果只是简单的字符串匹配,字符串方法足够使用了,例如:str.find() , str.startswith() , str.endswith() 。
对于复杂的匹配需要使用正则表达式和re模块:
>>> text1 = '11/27/2012'
>>> text2 = 'Nov 27, 2012'
>>>
>>> import re
>>> # Simple matching: \d+ means match one or more digits
>>> if re.match(r'\d+/\d+/\d+', text1):
... print('yes')
... else:
... print('no')
...
yes
>>> if re.match(r'\d+/\d+/\d+', text2):
... print('yes')
... else:
... print('no')
...
no
>>>
re.match() 总是从字符串开始去匹配,如果匹配到,返回 Match 对象。如果没有匹配到,返回 None。
如果想重复使用同一个正则,可以将模式字符串编译为模式对象:
>>> datepat = re.compile(r'\d+/\d+/\d+')
>>> if datepat.match(text1):
... print('yes')
... else:
... print('no')
...
yes
>>> if datepat.match(text2):
... print('yes')
... else:
... print('no')
...
no
如果不想从字符串开始位置匹配,可以使用 re.search() 或者 re.findall(),re.search() 在第一个匹配到的位置返回一个 Match 对象,如果没有匹配到,则返回 None 。
re.findall() 将匹配到的所有字符串装进列表中返回。
在使用正则时,若表达式中包含分组,re.findall() 返回一个包含 groups 的列表,groups 是一个包含匹配到的所有分组的元组。
>>> m = datepat.match('11/27/2012')
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x1005d2750>
>>> # Extract the contents of each group
>>> m.group(0)
'11/27/2012'
>>> m.group(1)
'11'
>>> m.group(2)
'27'
>>> m.group(3)
'2012'
>>> m.groups()
('11', '27', '2012')
>>> month, day, year = m.groups()
>>>
>>> # Find all matches (notice splitting into tuples)
>>> text
'Today is 11/27/2012. PyCon starts 3/13/2013.'
>>> datepat.findall(text)
[('11', '27', '2012'), ('3', '13', '2013')]
>>> for month, day, year in datepat.findall(text):
... print('{}-{}-{}'.format(year, month, day))
...
2012-11-27
2013-3-13
findall() 会以列表的形式返回结果,如果你想用迭代的形式返回,可以使用 finditer() :
>>> for m in datepat.finditer(text):
... print(m.groups())
...
('11', '27', '2012')
('3', '13', '2013')
字符串的搜索和替换
对于简单的查找替换,可以使用 str.replace():
>>> text = 'yeah, but no, but yeah, but no, but yeah'
>>> text.replace('yeah', 'yep')
'yep, but no, but yep, but no, but yep'
对于复杂的查找替换,可以使用 re.sub():
>>> text = 'Today is 11/27/2012. PyCon starts 3/13/2013.' >>> import re >>> re.sub(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)', r'\3-\1-\2', text) 'Today is 2012-11-27. PyCon starts 2013-3-13.'
其中 \3 等指向匹配模式中的分组
对于更加复杂的替换,可以传递一个回调函数:
>>> from calendar import month_abbr
>>> def change_date(m):
... mon_name = month_abbr[int(m.group(1))]
... return '{} {} {}'.format(m.group(2), mon_name, m.group(3))
...
>>> datepat.sub(change_date, text)
'Today is 27 Nov 2012. PyCon starts 13 Mar 2013.'
出了替换后的结果以外,如果你还想知道替换了多少个,可以使用 re.subn() 来代替:
>>> newtext, n = datepat.subn(r'\3-\1-\2', text) >>> newtext 'Today is 2012-11-27. PyCon starts 2013-3-13.' >>> n 2
如果想在匹配的时候,忽略大小写,可以给 re 提供一个标志参数,re.IGNORECASE:
>>> text = 'UPPER PYTHON, lower python, Mixed Python'
>>> re.findall('python', text, flags=re.IGNORECASE)
['PYTHON', 'python', 'Python']
>>> re.sub('python', 'snake', text, flags=re.IGNORECASE)
'UPPER snake, lower snake, Mixed snake'
这个例子有一个小缺陷,替换字符串不会和匹配字符串的大小写保持一致,可以做如下修改:
def matchcase(word):
def replace(m):
text = m.group()
if text.isupper():
return word.upper()
elif text.islower():
return word.lower()
elif text[0].isupper():
return word.capitalize()
else:
return word
return replace
>>> re.sub('python', matchcase('snake'), text, flags=re.IGNORECASE)
'UPPER SNAKE, lower snake, Mixed Snake'