一,python语法教程.内置API

一,字符串相关API

  1. string.strip(chars)方法:移除字符串开头和结尾的空白字符(如空格、制表符、换行符等),它不会修改原始字符串,而是返回一个新的处理后的字符串
    chars(可选):指定要移除的字符集合(如 'abc' 表示移除开头 / 结尾的 'a'、'b'、'c')。若不指定,则默认移除所有空白字符(空格、\t、\n、\r 等)。

    python 复制代码
    line = "   Hello, World!   \n"
    stripped_line = line.strip()  # 移除开头和结尾的空白字符
    print(stripped_line)  # 输出: "Hello, World!"
    
    # 指定移除特定字符
    text = "---Hello---"
    print(text.strip('-'))  # 输出: "Hello"
  • 仅移除开头和结尾的字符:strip() 不会处理字符串中间的空白字符
  • 其他类似方法:
    lstrip():仅移除左侧(开头)的字符。
    rstrip():仅移除右侧(结尾)的字符。
  1. string.split(sep=None, maxsplit=-1)方法:将字符串按指定的分隔符分割成多个子字符串,并返回一个包含这些子字符串的列表
    sep(可选):指定分割字符串的分隔符。如果不指定,则默认使用任意空白字符(空格、制表符 \t、换行符 \n 等)作为分隔符。
    maxsplit(可选):指定最大分割次数。如果指定为 n,则最多分割 n 次,返回 n+1 个子字符串。默认值为 -1,表示不限制分割次数。
  • 按空格分割字符串

    python 复制代码
    text = "Hello world! How are you?"
    words = text.split()  # 不指定 sep,默认按空白字符分割
    print(words)
    # 输出: ['Hello', 'world!', 'How', 'are', 'you?']
  • 按指定字符分割

    python 复制代码
    csv_line = "apple,banana,orange,grape"
    fruits = csv_line.split(',')  # 按逗号分割
    print(fruits)
    # 输出: ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']
  • 按制表符分割(TSV 格式)

    python 复制代码
    tsv_line = "name\tage\tcity\nAlice\t25\tNew York"
    data = tsv_line.split('\t')  # 按制表符分割
    print(data)
    # 输出: ['name', 'age', 'city\nAlice', '25', 'New York']
  • 限制分割次数

    python 复制代码
    ip_address = "192.168.1.1"
    parts = ip_address.split('.', 2)  # 最多分割 2 次
    print(parts)
    # 输出: ['192', '168', '1.1']
  • 连续分隔符的处理
    如果分隔符连续出现,会在相应位置返回空字符串。
    如果使用默认的空白字符分隔符,则会自动合并连续的空白字符。

    python 复制代码
    # 使用指定分隔符(如逗号)
    text = "a,,b,c"
    print(text.split(','))
    # 输出: ['a', '', 'b', 'c']
    
    # 使用默认分隔符(空白字符)
    text = "   a   b   c   "
    print(text.split())
    # 输出: ['a', 'b', 'c']
  • 处理空字符串

    python 复制代码
    empty_str = ""
    print(empty_str.split())
    # 输出: []
    
    # 指定分隔符时,空字符串会返回包含一个空字符串的列表
    print(empty_str.split(','))
    # 输出: ['']
  • 相关方法

    • rsplit():从右侧开始分割,用法与 split() 相同。

      python 复制代码
      text = "a.b.c.d"
      print(text.rsplit('.', 1))  # 从右侧分割 1 次
      # 输出: ['a.b.c', 'd']
    • splitlines():专门用于按行分割字符串,处理不同的换行符(\n、\r、\r\n)。

      python 复制代码
      text = "Line 1\nLine 2\rLine 3\r\nLine 4"
      print(text.splitlines())
      # 输出: ['Line 1', 'Line 2', 'Line 3', 'Line 4']

二,列表(list)

  1. extend()和append()方法: extend()用于将另一个可迭代对象(如列表、元组、集合等)的元素逐个添加到当前列表的末尾。这与 append() 方法不同,append() 是将整个对象作为一个元素添加到列表中。
方法 作用
extend() 将可迭代对象的元素展开后添加到列表末尾。 示例:1, 2.extend(3, 4) → 1, 2, 3, 4
append() 将整个对象作为一个元素添加到列表末尾。 示例:1, 2.append(3, 4) → 1, 2, \[3, 4]

示例说明

  • 场景 1:使用 extend()
python 复制代码
all_results = []
results = [['结果1'], ['结果2'], ['结果3']]

all_results.extend(results)
print(all_results)
# 输出:[['结果1'], ['结果2'], ['结果3']]
  • 场景 2:使用 append()
python 复制代码
all_results = []
results = [['结果1'], ['结果2'], ['结果3']]

all_results.append(results)  # 注意这里用的是 append
print(all_results)
# 输出:[[['结果1'], ['结果2'], ['结果3']]] (嵌套列表)

常见应用场景

  1. 合并多个列表
python 复制代码
list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
list1.extend(list2)
print(list1)  # 输出:[1, 2, 3, 4]
  1. 批量添加元素
python 复制代码
items = []
new_items = (5, 6, 7)  # 元组
items.extend(new_items)
print(items)  # 输出:[5, 6, 7]
  1. 字符串扩展(字符串是可迭代对象)
python 复制代码
chars = ['a', 'b']
chars.extend("cd")
print(chars)  # 输出:['a', 'b', 'c', 'd']

性能考虑

extend() 的效率:直接在原列表上修改,避免创建新列表,性能优于多次使用 append()。

适用场景:当需要批量添加元素时,优先使用 extend()。

  1. 使用 += 运算符
python 复制代码
all_results = []
results = [1, 2, 3]
all_results += results  # 等价于 all_results.extend(results)
  1. 列表生成式(创建新列表)
python 复制代码
all_results = []
results = [1, 2, 3]
all_results = [*all_results, *results]  # Python 3.5+ 支持
相关推荐
大模型码小白13 分钟前
Spring AI 框架实战:Java 后端集成大模型的架构设计与工程落地
java·人工智能·python·spring
BerryS3N34 分钟前
深度解析:从零构建生产级大模型 RAG(检索增强生成)系统全栈指南
开发语言·python·ai
weixin_BYSJ198741 分钟前
「课设设计」springboot校园超市助购系统26449 (附源码)
java·javascript·spring boot·python·django·flask·php
今儿敲了吗1 小时前
Python——函数基础
开发语言·笔记·python
半条_虫1 小时前
豆包-网页逆向接口, 免token调用AI
python·ai·shell
kels88991 小时前
单连接动态增减订阅:股票行情API后端降负载实战方案
开发语言·笔记·python·信息可视化·金融
爱吃程序猿的喵1 小时前
LingBot-Map 复现与原理剖析:基于 Geometric Context Transformer 的流式 3D 重建
人工智能·python·深度学习·计算机视觉·3d·transformer
梦想不只是梦与想1 小时前
Python 中的 match-case(模式匹配)
python·match-case
郝同学今天有进步吗1 小时前
构建 LangGraph Code Review Agent(四):文件过滤与 AnalysisPackage 分包
git·python·ai·code review
a1117762 小时前
基于PyTorch的动物图像识别系统 开源
人工智能·pytorch·python