# yyds干货盘点 # 手把手教你使用Python提取快递信息 _Python

弱龄寄事外，委怀在琴书。这篇文章主要讲述# yyds干货盘点 # 手把手教你使用Python提取快递信息相关的知识，希望能为你提供帮助。
大家好，我是python进阶者。
前言
前几天在Python交流群里边，有个叫【^-^】的粉丝分享了一道Python基础的题目，跟快递信息有关的，题目如下：
现在想要达到的效果如下：

一、思路
针对这个问题，首先需要读取列表的信息，之后对列表进行切割，获取列表中的省或者直辖市信息，之后再判断省位信息中是否包含在地址信息中，使用列表追加的方法，进行处理，这里经常会用到字典和列表来存储信息，屡试不爽。
二、解决方案
针对该问题，粉丝【^-^】给出了解决方法，直接上代码如下：

# coding: utf-8
def sp(s):
citys = []
dizhi = []
dice =
dic =
for i in s:
# print(i)
a = i[1]
city = a[0:2]
zlib = a[0:2]
citys.append(city)
dizhi.append(zlib)
cityss = set(citys)# 去重
citysss = list(cityss)# 转为列表
d = dice.fromkeys(citysss)
for key in d:
h = []
for j in s:
b = j[1]
lgezi = b[0:2]
if lgezi == key:
h.append(j)
dic[key] = h
# print(dic)
for key in dic:
# 遍历字典
print(key, dic[key])

if __name__ == __main__:
sp([
[王*龙, 北京市海淀区苏州街大恒科技大厦南座4层],
[郭*峰, 河南省商丘市高新技术开发区恒宇食品厂],
[赵*生, 河北省唐山市朝阳道与学院路路口融通大厦2408室],
[张*, 陕西省咸阳市文汇东路6号西藏民族大学],
[刘*民, 北京市大兴区南海家园四里7号楼1单元902],
[郭*兰, 湖北省武汉市湖北省],
[张*强, 河北省张家口市经开区钻石南路11号],
[鞠*龙, 山东省潍坊市玉清街江山帝景B区12号楼一单元14楼],
[李*, 北京市海淀区西二旗智学苑5号楼超市],
[许*康, 北京市西城区西单北大街甲133号],
[叶*生, 江苏省扬州市扬子江中路756号],
[赵*兴, 北京市海淀区西二旗上地信息路1号金远见大楼华纬讯301],
[徐*革, 北京市海淀区闵庄路3号102栋二层206],
[徐*, 安徽省淮南市金荷小区(金格商场旁)],
[雷*, 北京市朝阳区望京街道望京sohoT1C座1201],
[庄*, 浙江省杭州市恒生电子大厦],
[蔡*恩, 湖北省武汉市仁和路沙湖港湾B区1103],
[陈*, 江苏省苏州市巴城镇湖滨北路193号牛吃蟹庄],
[黄*, 北京市朝阳区霄云路26号鹏润大厦A座33层],
[魏*飞, 河北省石家庄市新石北路与红旗大街交口开元大厦502室],
[张*, 山东省济南市兴港路三庆城市主人],
[段*琪, 山西省临汾市福利路尧乡小区],
[刘*, 北京市昌平区龙禧三街骊龙园601],
[王*生, 上海市杨浦区邯郸路复旦大学遗传学楼319室],
[王*君, 江苏省扬州市叶挺路318号建行营业部],
[王*义, 北京市东城区环球贸易中心D座],
[韩*鉴, 北京市门头沟区滨河路葡东小区七号楼4层D门],
[罗*若, 陕西省西安市龙首北路宫园一号5号楼4单元],
[王*, 北京市海淀区上地东路盈创动力大厦e座801c源清慧虹信息科技],
[马*, 湖北省武汉市庙山中路10号名湖豪庭7栋1403],
[常*峰, 山西省太原市迎新街],
[侯*, 浙江省杭州市江陵路1541号],
[许*娟, 上海市宝山区殷高西路高境二村177号502],
[朱*, 北京市海淀区东升镇宝盛东路奥北科技园领智中心Ｂ座5层],
[吴*峰, 湖北省武汉市幸福路鸿福花园1栋3006],
[付*诚, 北京市海淀区观林园],
[滕*, 江苏省南京市秣周东路11号双子楼9号楼15楼君度科技],
[石*刚, 辽宁省大连市大连市经济技术开发区福泉北路20号],
[程*, 北京市昌平区沙河兆丰家园],
[武*, 北京市昌平区回龙观西大街龙腾苑五区16号楼1单元202],
[郭*欣, 北京市西城区阜成门万通新世界 B座1503]
])

代码不算多，需要花点时间去读，不过涉及的知识点并不复杂，基本上有点Python基础，也可以理解。代码运行之后，可以看到效果如下：

不过后来我在读取这份代码的时候，发现中间有个地方写的着实有些冗余，稍微修改下，代码方面简洁一些，一些函数和变量命名加了一些对应的现实意义的单词，可读性强了一丢丢，代码如下：

# coding: utf-8
def sp(text):
city = []
dice =
dic =
address = [info[-1] for info in text]
for city_info in address:
city.append(city_info[0:2])
cities = list(set(city))# 先去重，然后转为列表
# print(cities)
dict_keys = dice.fromkeys(cities)

for key in dict_keys:
h = []
for info in text:
address = info[-1]
city_info = address[0:2]
if city_info == key:
h.append(info)
dic[key] = h
# print(dic)
for key in dic:
# 遍历字典
print(key, dic[key])

if __name__ == __main__:
sp([
[王*龙, 北京市海淀区苏州街大恒科技大厦南座4层],
[柴*虎, 北京市昌平区北七家镇顺玮阁小区],
[韩*, 辽宁省葫芦岛市小庄子乡宝仓村],
[魏*森, 北京市昌平区于辛庄路，赋腾国创中心，2楼],
[邓*明, 北京市丰台区新华街三里1号楼305],
[赵*, 上海市宝山区宝山区高境镇高境一村11号后3号车库],
[徐*亮, 北京市海淀区花园东路11号泰兴大厦302],
[张*凡, 北京市昌平区沙河镇松兰堡迎客家园507],
[赵*, 北京市北京市海淀区农大国际创业园b区6065],
[顾*天, 北京市海淀区上地东路1号华控大厦],
[丁*, 上海市杨浦区安波路533弄硕和商务2号楼1102],
[封*号, 江苏省苏州市陆家镇陆丰东路199号水岸香堤2#2309],
[王*哲, 上海市静安区曲沃路430弄15号401],
[刘**, 湖北省武汉市左岭镇武汉华星光电一号门],
[付*, 安徽省合肥市长江西路305号电信新技术楼],
[鲁*, 湖北省武汉市武大科技园宏业楼C座],
[张*, 北京市朝阳区小营路13号亚非大厦7层8704室],
[齐*, 湖北省武汉市珞喻路马家庄],
[王*, 北京市海淀区北坞嘉园北里9号楼三单元D01],
[陈*龙, 北京市朝阳区北卫新园],
[曹*生, 江苏省无锡市澄南花苑],
[沈*, 北京市海淀区中关村南大街甲18号北京国际大厦D座7层],
[续*, 山西省晋中市中都广场12层畅快车贷],
[赵*全, 河北省唐山市李钊庄镇大王庄村],
[成*, 上海市虹口区东五小区641号楼2007],
[方*, 上海市闵行区联航路1399弄28号1103室],
[曹*, 上海市浦东新区向城路15号24C],
[韩*德, 北京市大兴区枣园北里小区1号楼8单元202],
[金*鹏, 浙江省温州市温州职业技术学院生活区快递中心],
[陶*明, 浙江省嘉兴市南溪路桂苑小区23幢603],
[李*ir, 北京市丰台区南苑乡德鑫家园9号楼5单元50],
[姜*杰, 山东省临沂市凤凰岭大街惠民早餐],
[l*xq, 辽宁省沈阳市卫工南街4-4网点2门瀚辰跆拳道],
[单*成, 山东省日照市日照职业技术学院],
[韩*红, 上海市杨浦区隆昌路619号10号楼二楼],
[魏*琪, 北京市丰台区汉威国际广场4区12号楼],
[杨*康, 北京市丰台区丰台科技园汉威广场12栋],
])

三、小小花絮
这里其实还可以通过正则表达式来做地址信息的提取，代码如下：

with open("地址信息.txt", r, encoding=utf-8) as f:
for line in f:
content = re.compile(r"\\[(?P< name> .*?), (?P< address> .*?)\\]", re.S)
result = content.finditer(line)
for i in result:
name = i.group("name")
address = i.group("address")
print(name, address)

可以得到用户的姓名和地址信息，如下图所示：

之后将得到的数据可以存excel，之后通过pandas进行提取，这里使用小小明大佬给的指导代码，可以提取省位，真不错！

df[地区2]=df.地区.apply(lambda s: s[:(s in ("黑龙江省", "内蒙古自治区"))+2])

【# yyds干货盘点 # 手把手教你使用Python提取快递信息】
四、总结
我是Python进阶者。本文实际生活中的快递信息，基于Python编程，使用Python基础知识中的列表、字典、函数等，实现了数据信息的提取过程。
最后感谢粉丝【^-^】的分享，感谢【小小明】大佬提供的pandas处理方法。这个问题肯定小编相信肯定还有其他的方法的，也欢迎大家在评论区谏言。
小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。

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