>>> s = "This is an example."
>>> lst = s.split(" ")
>>> print lst
['This', 'is', 'an', 'example.']
>>> s2 = "\n".join(lst)
>>> print s2
This
is
an
example.
Для проверки того, оканчивается ли строка на определенное сочетание букв, можно применить метод endswith()
:
>>> filenames = ["file.txt", "image.jpg", "str.txt"
>>> for fn in filenames:
... if fn.lower().endswith(".txt"):
... print fn
...
file.txt
str.txt
Поиск в строке можно осуществить с помощью метода find()
. Следующая программа выводит все функции, определенные в модуле оператором def
:
import string
text = open(string.__file__[:-1]).read()
start = 0
while 1:
found = text.find("def ", start)
if found == -1:
break
print text[found:found + 60].split("(")[0]
start = found + 1
Важным для преобразования текстовой информации является метод replace()
, который рассматривается ниже:
>>> a = "Это текст , в котором встречаются запятые , поставленные не так."
>>> b = a.replace(" ,", ",")
>>> print b
Это текст, в котором встречаются запятые, поставленные не так.
Рекомендации по эффективности
При работе с очень длинными строками или большим количеством строк, применяемые операции могут по–разному влиять на быстродействие программы.
Например, не рекомендуется многократно использовать операцию конкатенации для склеивания большого количества строк в одну. Лучше накапливать строки в списке, а затем с помощью join() собирать в одну строку:
>>> a = ""
>>> for i in xrange(1000):
... a += str(i) # неэффективно!
...
>>> a = "".join([str(i) for i in xrange(1000)]) # более эффективно
Конечно, если строка затем обрабатывается, можно применять итераторы, которые позволят свести использование памяти к минимуму.
В некоторых случаях желательно работать со строкой как с файлом. Модуль StringIO
как раз дает такую возможность.
Открытие «файла» производится вызовом StringIO()
. При вызове без аргумента — создается новый «файл», при задании строки в качестве аргумента — «файл» открывается для чтения:
import StringIO
my_string = «1234567890»
f1 = StringIO.StringIO()
f2 = StringIO.StringIO(my_string)
Далее с файлами f1
и f2
можно работать как с обычными файловыми объектами.
Для получения содержимого такого файла в виде строки применяется метод getvalue()
:
f1.getvalue()
Противоположный вариант (представление файла на диске в виде строки) можно реализовать на платформах Unix и Windows с использованием модуля mmap
. Здесь этот модуль рассматриваться не будет.
Для приблизительного сравнения двух строк в стандартной библиотеке предусмотрен модуль difflib
.
Функция difflib.get_close_matches()
позволяет выделить n
близких строк к заданной строке:
get_close_matches(word, possibilities, n=3, cutoff=0.6)
где
word
Строка, к которой ищутся близкие строки.
possibilities
Список возможных вариантов.
n
Требуемое количество ближайших строк.
cutoff
Коэффициент (из диапазона [0, 1]
) необходимого уровня совпадения строк. Строки, которые при сравнении с word
дают меньшее значение, игнорируются.
Следующий пример показывает функцию difflib.get_close_matches()
в действии:
>>> import unicodedata
>>> names = [unicodedata.name(unicode(chr(i))) for i in range(40, 127)]
>>> print difflib.get_close_matches("LEFT BRACKET", names)
['LEFT CURLY BRACKET', 'LEFT SQUARE BRACKET']
В списке names
— названия Unicode–символов с ASCII–кодами от 40 до 127.
Рассмотренных стандартных возможностей для работы с текстом достаточно далеко не всегда. Например, в методах find()
и replace()
задается всего одна строка. В реальных задачах такая однозначность встречается довольно редко, чаще требуется найти или заменить строки, отвечающие некоторому шаблону.
Регулярные выражения(regular expressions) описывают множество строк, используя специальный язык, который сейчас и будет рассмотрен. (Строка, в которой задано регулярное выражение, будет называться шаблоном.)
Для работы с регулярными выражениями в Python используется модуль re
. В следующем примере регулярное выражение помогает выделить из текста все числа:
>>> import re
>>> pattern = r"[0–9]+"
>>> number_re = re.compile(pattern)
Читать дальше
Конец ознакомительного отрывка
Купить книгу