锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python置换函数 python数据转置函数( 二 )

IT技术方法


import retext = 'today is 2020-03-05'print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305'print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05'print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'
re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组，其中第一个元素为替换结果，第二个为替换次数
import retext = 'today is 2020-03-05'print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)
分割：split
还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表
import retext = 'today is a re test, what do you mind?'print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?']04 总结
python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式
常用的匹配函数：match/fullmatch
常用的搜索函数：search/findall/finditer
常用的替换函数：sub/subn
常用的切割函数：split
还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档
另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择
到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！
如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串1、说明
可以使用find或者index来查询字符串python置换函数，可以使用replace函数来替换字符串 。
2、示例
1）查询
'abcdefg'.find('cde')
结果为2
'abcdefg'.find('acde')
结果为-1
'abcdefg'.index('cde')
结果为2
2）替换
'abcdefg'.replace('abc','cde')
结果为'cdedefg'
3、函数说明
1）find(...)
S.find(sub[, start[, end]]) - int
返回S中找到substring subpython置换函数的最低索引 ， 使得sub包含在S [startpython置换函数：end]中 。可选python置换函数的参数start和end解释为切片表示法 。
失败时返回-1 。
2）index(...)
S.index(sub[, start[, end]]) - int
与find函数类似 ， 但是当未找到子字符串时引发ValueError 。
3）replace(...)
S.replace(old, new[, count]) - str
返回Spython置换函数的所有出现的子串的副本旧换新 。如果可选参数计数为给定，只有第一个计数出现被替换 。
如何在特定的作用域将python系统函数替换成自己的函数这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)python置换函数：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率python置换函数：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的 。假如python置换函数我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样python置换函数：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i]0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来 ， 俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜 。然而，“过滤”这个动作是很常见的 ， 为什么解释器不能掌握过滤的流程，而python置换函数我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现 。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单 。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法 ， 这样的代码更清晰，更可读 。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图 。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个 。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数 。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处 。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数 。大部分情况下外部作用域指的是外部函数 。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用” 。引用变量名意味着绑定的是变量名 ， 而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值 。闭包使函数更加灵活和强大 。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包 ， 绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖 。回到刚才过滤数集的例子 。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的 ， 而是由用户控制 。如果没有闭包 ， 那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return valself.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter 。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval 。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: nminval, lst)可见 ， 闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量 。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持 。在Python2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏 。Python 3.x中新加入了一个关键字nonlocal 以支持修改绑定变量 。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量 。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分 。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度 。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的 ， 所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常 。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本 。递归递归是另一种取代循环的方法 。递归其实是函数式编程很常见的形式 ， 经常可以在一些算法中见到 。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归 。如果一个递归无法被编译器或解释器优化 ， 很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归 。这一系列短文中都不会关注递归的使用 。第一节完

推荐阅读


上一篇：家庭美容院如何运营营销，家庭美容院如何运营营销活动

下一篇：如何签约洋河电商，洋河股份电商仓配中心