【Python Cookbook】字符串和文本（一）

G皮T2025-03-23 12:22

字符串和文本（一）

1.使用多个界定符分割字符串

你需要将一个字符串分割为多个字段，但是分隔符（还有周围的空格）并不是固定的。

string 对象的 split() 方法只适应于非常简单的字符串分割情形，它并不允许有多个分隔符或者是分隔符周围不确定的空格。当你需要更加灵活的切割字符串的时候，最好使用 re.split() 方法：

python 复制代码 
>>> line = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo'
>>> import re
>>> re.split(r'[;,\s]\s*', line)
['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo']

🚀 正则表达式 r'[;,\s]\s*' 分为两部分：

  • [;,\s]：匹配一个字符，该字符可以是分号 ;、逗号 , 或空白字符（\s 表示空格、制表符等）。
  • \s*：匹配零个或多个连续的空白字符。

函数 re.split() 是非常实用的，因为它允许你为分隔符指定多个正则模式。比如，在上面的例子中，分隔符可以是逗号，分号或者是空格，并且后面紧跟着任意个的空格。只要这个模式被找到，那么匹配的分隔符两边的实体都会被当成是结果中的元素返回。返回结果为一个字段列表，这个跟 str.split() 返回值类型是一样的。

当你使用 re.split() 函数时候，需要特别注意的是正则表达式中是否包含一个 括号捕获分组。如果使用了捕获分组，那么被匹配的文本也将出现在结果列表中。比如，观察一下这段代码运行后的结果：

python 复制代码 
>>> fields = re.split(r'(;|,|\s)\s*', line)
>>> fields
['asdf', ' ', 'fjdk', ';', 'afed', ',', 'fjek', ',', 'asdf', ',', 'foo']

获取分割字符在某些情况下也是有用的。比如，你可能想保留分割字符串，用来在后面重新构造一个新的输出字符串：

python 复制代码 
>>> values = fields[::2]
>>> delimiters = fields[1::2] + ['']
>>> values
['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo']
>>> delimiters
[' ', ';', ',', ',', ',', '']
>>> # Reform the line using the same delimiters
>>> ''.join(v+d for v,d in zip(values, delimiters))
'asdf fjdk;afed,fjek,asdf,foo'

如果你不想保留分割字符串到结果列表中去，但仍然需要使用到括号来分组正则表达式的话，确保你的分组是非捕获分组（non-capturing group），形如 (?:...)。比如：

python 复制代码 
>>> re.split(r'(?:,|;|\s)\s*', line)
['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo']

2.字符串开头或结尾匹配

你需要通过指定的文本模式去检查字符串的开头或者结尾，比如文件名后缀，URL Scheme 等等。

检查字符串开头或结尾的一个简单方法是使用 str.startswith() 或者是 str.endswith() 方法。比如：

python 复制代码 
>>> filename = 'spam.txt'
>>> filename.endswith('.txt')
True
>>> filename.startswith('file:')
False
>>> url = 'http://www.python.org'
>>> url.startswith('http:')
True

如果你想检查多种匹配可能，只需要将所有的匹配项放入到一个元组中去，然后传给 startswith() 或者 endswith() 方法：

python 复制代码 
>>> 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

🚀 os.listdir('.')：获取当前工作目录下的所有文件和子目录名称。

下面是另一个例子：

python 复制代码 
from urllib.request import urlopen

def read_data(name):
    if name.startswith(('http:', 'https:', 'ftp:')):
        return urlopen(name).read()
    else:
        with open(name) as f:
            return f.read()

奇怪的是，这个方法中必须要输入一个元组作为参数。如果你恰巧有一个 list 或者 set 类型的选择项，要确保传递参数前先调用 tuple() 将其转换为元组类型。比如：

python 复制代码 
>>> choices = ['http:', 'ftp:']
>>> url = 'http://www.python.org'
>>> url.startswith(choices)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: startswith first arg must be str or a tuple of str, not list
>>> url.startswith(tuple(choices))
True

startswith() 和 endswith() 方法提供了一个非常方便的方式去做字符串开头和结尾的检查。类似的操作也可以使用切片来实现，但是代码看起来没有那么优雅。比如：

python 复制代码 
>>> filename = 'spam.txt'
>>> filename[-4:] == '.txt'
True
>>> url = 'http://www.python.org'
>>> url[:5] == 'http:' or url[:6] == 'https:' or url[:4] == 'ftp:'
True

你可以能还想使用正则表达式去实现，比如：

python 复制代码 
>>> import re
>>> url = 'http://www.python.org'
>>> re.match('http:|https:|ftp:', url)
<_sre.SRE_Match object at 0x101253098>

这种方式也行得通，但是对于简单的匹配实在是有点小材大用了，本节中的方法更加简单并且运行会更快些。

最后提一下，当和其他操作比如普通数据聚合相结合的时候 startswith() 和 endswith() 方法是很不错的。比如，下面这个语句检查某个文件夹中是否存在指定的文件类型：

python 复制代码 
if any(name.endswith(('.c', '.h')) for name in listdir(dirname)):
...

3.用 Shell 通配符匹配字符串

你想使用 Unix Shell 中常用的通配符（比如 *.py , Dat[0-9]*.csv 等去匹配文本字符串

fnmatch 模块提供了两个函数：fnmatch() 和 fnmatchcase()，可以用来实现这样的匹配。用法如下：

python 复制代码 
>>> 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']
>>>

正则表达式 Dat[0-9]*.csv 可以分为以下几部分：

  • Dat：匹配固定的字符串 Dat。
  • [0-9]*：匹配零个或多个数字（0-9）。
  • \.：匹配点号 .，需要转义为 \.，因为点号在正则中是特殊字符。
  • csv：匹配固定的字符串 csv。

fnmatch() 函数使用底层操作系统的大小写敏感规则（不同的系统是不一样的）来匹配模式。比如：

python 复制代码 
>>> # 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() 来代替。它完全使用你的模式大小写匹配。比如：

python 复制代码 
>>> fnmatchcase('foo.txt', '*.TXT')
False

这两个函数通常会被忽略的一个特性是在处理非文件名的字符串时候它们也是很有用的。比如，假设你有一个街道地址的列表数据：

python 复制代码 
addresses = [
    '5412 N CLARK ST',
    '1060 W ADDISON ST',
    '1039 W GRANVILLE AVE',
    '2122 N CLARK ST',
    '4802 N BROADWAY',
]

你可以像这样写列表推导：

python 复制代码 
>>> 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']

fnmatch() 函数匹配能力介于简单的字符串方法和强大的正则表达式之间。如果在数据处理操作中只需要简单的通配符就能完成的时候，这通常是一个比较合理的方案。

如果你的代码需要做文件名的匹配，最好使用 glob 模块。

4.字符串匹配和搜索

你想匹配或者搜索特定模式的文本。

如果你想匹配的是字面字符串，那么你通常只需要调用基本字符串方法就行， 比如 str.find()，str.endswith()，str.startswith() 或者类似的方法：

python 复制代码 
>>> text = 'yeah, but no, but yeah, but no, but yeah'
>>> # Exact match
>>> text == 'yeah'
False
>>> # Match at start or end
>>> text.startswith('yeah')
True
>>> text.endswith('no')
False
>>> # Search for the location of the first occurrence
>>> text.find('no')
10

对于复杂的匹配需要使用正则表达式和 re 模块。为了解释正则表达式的基本原理，假设你想匹配数字格式的日期字符串比如 11/27/2012 ，你可以这样做：

python 复制代码 
>>> 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

如果你想使用同一个模式去做多次匹配，你应该先将模式字符串预编译为模式对象。比如：

python 复制代码 
>>> 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

match() 总是从字符串开始去匹配，如果你想查找字符串任意部分的模式出现位置，使用 findall() 方法去代替。比如：

python 复制代码 
>>> text = 'Today is 11/27/2012. PyCon starts 3/13/2013.'
>>> datepat.findall(text)
['11/27/2012', '3/13/2013']

在定义正则式的时候，通常会利用括号去捕获分组。比如：

python 复制代码 
>>> datepat = re.compile(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)')

捕获分组可以使得后面的处理更加简单，因为可以分别将每个组的内容提取出来。比如：

python 复制代码 
>>> 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() 方法会搜索文本并以列表形式返回所有的匹配。如果你想以迭代方式返回匹配，可以使用 finditer() 方法来代替，比如：

python 复制代码 
>>> for m in datepat.finditer(text):
... print(m.groups())
...
('11', '27', '2012')
('3', '13', '2013')

关于正则表达式理论的教程已经超出了本文的范围。不过，这一节阐述了使用 re 模块进行匹配和搜索文本的最基本方法。核心步骤就是先使用 re.compile() 编译正则表达式字符串， 然后使用 match()，findall() 或者 finditer() 等方法。

当写正则式字符串的时候，相对普遍的做法是使用原始字符串，比如 r'(\d+)/(\d+)/(\d+)'。这种字符串将不去解析反斜杠，这在正则表达式中是很有用的。如果不这样做的话，你必须使用两个反斜杠，类似 '(\\d+)/(\\d+)/(\\d+)'。

需要注意的是 match() 方法仅仅检查字符串的开始部分。它的匹配结果有可能并不是你期望的那样。比如：

python 复制代码 
>>> m = datepat.match('11/27/2012abcdef')
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x1005d27e8>
>>> m.group()
'11/27/2012'

如果你想精确匹配，确保你的正则表达式以 $ 结尾（表示匹配字符串的末尾位置），就像这么这样：

python 复制代码 
>>> datepat = re.compile(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)$')
>>> datepat.match('11/27/2012abcdef')
>>> datepat.match('11/27/2012')
<_sre.SRE_Match object at 0x1005d2750>

最后，如果你仅仅是做一次简单的文本匹配/搜索操作的话，可以略过编译部分，直接使用 re 模块级别的函数。比如：

python 复制代码 
>>> re.findall(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)', text)
[('11', '27', '2012'), ('3', '13', '2013')]

但是需要注意的是，如果你打算做大量的匹配和搜索操作的话，最好先编译正则表达式，然后再重复使用它。模块级别的函数会将最近编译过的模式缓存起来，因此并不会消耗太多的性能，但是如果使用预编译模式的话，你将会减少查找和一些额外的处理损耗。

5.字符串搜索和替换

你想在字符串中搜索和匹配指定的文本模式。

对于简单的字面模式，直接使用 str.replace() 方法即可，比如：

python 复制代码 
>>> text = 'yeah, but no, but yeah, but no, but yeah'
>>> text.replace('yeah', 'yep')
'yep, but no, but yep, but no, but yep'

对于复杂的模式，请使用 re 模块中的 sub() 函数。为了说明这个，假设你想将形式为 11/27/2012 的日期字符串改成 2012-11-27。示例如下：

python 复制代码 
>>> 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.'

sub() 函数中的第一个参数是被匹配的模式，第二个参数是替换模式。反斜杠数字，比如 \3 指向前面模式的捕获组号。

如果你打算用相同的模式做多次替换，考虑先编译它来提升性能。比如：

python 复制代码 
>>> import re
>>> datepat = re.compile(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)')
>>> datepat.sub(r'\3-\1-\2', text)
'Today is 2012-11-27. PyCon starts 2013-3-13.'

如果你使用了命名分组，那么第二个参数请使用 \g<group_name>,如下

python 复制代码 
>>> text = 'Today is 11/27/2012. PyCon starts 3/13/2013.'
>>> import re
>>> re.sub(r'(?P<month>\d+)/(?P<day>\d+)/(?P<year>\d+)', r'\g<year>-\g<month>-\g<day>', text)
'Today is 2012-11-27. PyCon starts 2013-3-13.'
  • (?P<name>...)：这是正则表达式中的命名捕获组语法，用于给匹配的部分起一个名字。
    • (?P<month>\d+)：匹配一个或多个数字，并将其命名为 month。
    • (?P<day>\d+)：匹配一个或多个数字，并将其命名为 day。
    • (?P<year>\d+)：匹配一个或多个数字，并将其命名为 year。
  • \g<name>：这是替换字符串中的特殊语法，表示引用正则表达式中命名捕获组的内容。
    • \g<year>：引用命名组 year 的内容。
    • \g<month>：引用命名组 month 的内容。
    • \g<day>：引用命名组 day 的内容。

对于更加复杂的替换，可以传递一个替换回调函数来代替，比如：

python 复制代码 
>>> 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.'

一个替换回调函数的参数是一个 match 对象，也就是 match() 或者 find() 返回的对象。使用 group() 方法来提取特定的匹配部分。回调函数最后返回替换字符串。

如果除了替换后的结果外，你还想知道有多少替换发生了，可以使用 re.subn() 来代替。比如：

python 复制代码 
>>> newtext, n = datepat.subn(r'\3-\1-\2', text)
>>> newtext
'Today is 2012-11-27. PyCon starts 2013-3-13.'
>>> n
2

关于正则表达式搜索和替换，上面演示的 sub() 方法基本已经涵盖了所有。其实最难的部分就是编写正则表达式模式，这个最好是留给大家自己去练习了。

相关推荐
金玉满堂@bj11 分钟前
PyCharm 中 Python 解释器的添加选项及作用
ide·python·pycharm
程序员三藏15 分钟前
如何使用Pytest进行测试？
自动化测试·软件测试·python·测试工具·职场和发展·测试用例·pytest
随心点儿1 小时前
使用python 将多个docx文件合并为一个word
开发语言·python·多个word合并为一个
不学无术の码农1 小时前
《Effective Python》第十三章 测试与调试——使用 Mock 测试具有复杂依赖的代码
开发语言·python
sleepybear11131 小时前
在Ubuntu上从零开始编译并运行Home Assistant源码并集成HACS与小米开源的Ha Xiaomi Home
python·智能家居·小米·home assistant·米家·ha xiaomi home
纪伊路上盛名在1 小时前
（鱼书）深度学习入门1：python入门
人工智能·python·深度学习
夏末蝉未鸣011 小时前
python transformers笔记（TrainingArguments类）
python·自然语言处理·transformer
德育处主任Pro1 小时前
「py数据分析」04如何将 Python 爬取的数据保存为 CSV 文件
数据库·python·数据分析
咸鱼鲸2 小时前
【PyTorch】PyTorch中数据准备工作（AI生成）
人工智能·pytorch·python
遇见你很高兴2 小时前
Pycharm中体验通义灵码来AI辅助编程
python
热门推荐
01深度神经网络训练过程与常见概念02KGG转MP3工具|非KGM文件|解密音频03Coze扣子平台完整体验和实践（附国内和国际版对比）04使用Ruby接入实时行情API教程05集群聊天服务器---MySQL数据库的建立06扣子（coze）实战|我用扣子搭建了一个自动分析小红薯笔记内容的AI应用|详细步骤拆解07Ubuntu环境下统计进程资源利用率08Java学习第十五部分——MyBatis09DeepSeek各版本说明与优缺点分析10LOT: 通过逻辑增强大型语言模型的零样本Chain-of-Thought推理能力