python slice 分片(切片)

Python0142

python slice 分片(切片),第1张

概念:将序列按段进行切割

语法:slice[(index_start):(index_end):(Step_length)]

#demo

slice = "abcdefg"

print(slice[0,2])  输出结果 "ab" ,步长为空时默认为1,取0~2之间的数字,不包含2,即[0,2)

print(slice[0:6:2])  输出结果 "ace" ,Step_length为2说明每2个2个的取值

print(slice[:]) 输出结果 "abcdefg" 

print(slice[3:]) 输出结果 "defg"

print(slice[:3]) 输出结果 "abc"

print(slice[-5,-2]) 输出结果 "cde" ,当index_start和index_end为负数时,分片切割是从后往前取值(最后一个字符下标为-1)

val[0:-1]是python特有的切片操作,也叫切割操作,这里的下标0表示左起第一个元素, -1表示倒数最后一个元素。

取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如,一个list如下:

“L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack']”

取前3个元素,利用切片操作就是“L[0:3]”。如果第一个索引是0,还可以省略“L[:3]”。

也可以从索引1开始,取出2个元素出来,L[1:3],显示的结果就是“['Sarah', 'Tracy']”。

类似的,既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素,那么它同样支持倒数切片,试试“L[-2:]”,返回的就是“['Bob', 'Jack']”,记住倒数第一个元素的索引是-1。

扩展资料:

对于具有序列结构的数据来说,切片操作的方法是:consequence[start_index: end_index: step]。

1、start_index:表示是第一个元素对象,正索引位置默认为0;负索引位置默认为 -len(consequence)

2、end_index:表示是最后一个元素对象,正索引位置默认为 len(consequence)-1;负索引位置默认为 -1。

3、step:表示取值的步长,默认为1,步长值不能为0。

注意:对于序列结构数据来说,索引和步长都具有正负两个值,分别表示左右两个方向取值。索引的正方向从左往右取值,起始位置为0;负方向从右往左取值,起始位置为-1。因此任意一个序列结构数据的索引范围为 -len(consequence) 到 len(consequence)-1 范围内的连续整数。

切片操作会将按照给定的索引和步长,截取序列中由连续的对象组成的片段,单个索引返回值可以视为只含有一个对象的连续片段。

切片的过程是从第一个想要的对象开始,到第一个不想要的对象结束。第一个想要的对象到第一个不想要的对象之间的连续对象就是你所有想要的对象。

因此在consequence[start_index: end_index]中,切片中包含了consequence[start_index],但不包括consequence[end_index]。

参考资料来源:百度百科——python

01 Re概览

Re模块是python的内置模块,提供了正则表达式在python中的所有用法,默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹(如 ..\Python\Python37\Lib)。主要提供了3大类字符串操作方法:

字符查找/匹配

字符替换

字符分割

由于是面向字符串类型的模块,就不得不提到字符串编码类型。re模块中,模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ,也可以是8位字节串 (bytes,2位16进制数字,例如\xe5) , 但要求二者必须是同类型字符串。

02 字符串查找/匹配

预编译:compile

在介绍查找和匹配函数前,首先需要知道re的compile函数,该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型,以便后续快速匹配和复用

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern) #re.Pattern

此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ,命名为pattern,用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时,即可使用pattern进行方法调用。

匹配:match

match函数用于从文本串的起始位置开始匹配,若匹配成功,则返回相应的匹配对象,此时可调用group()方法返回匹配结果,也可用span()方法返回匹配起止下标区间;否则返回None

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.match(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #this  print(res.span()) #(0, 4) text2 = '是的, this is a re test' print(pattern.match(text2))#None

match函数还有一个变形函数fullmatch,当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时,返回一个匹配对象,否则返回None

搜索:search

match只提供了从文本串起始位置匹配的结果,如果想从任意位置匹配,则可调用search方法,与match方法类似,当任意位置匹配成功,则立即返回一个匹配对象,也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.search(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #is  print(res.span()) #(4, 7) pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2 = '是的,this is a re test' print(pattern2.search(text2))#None

match和search均用于匹配单个结果,唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配,而后者从任意位置匹配,匹配成功则返回一个match对象。

全搜索:findall/finditer

几乎是最常用的正则表达式函数,用于寻找所有匹配的结果,例如在爬虫信息提取中,可非常方便地提取所有匹配字段

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.findall(text1) print(res) #[' is', ' re', ' test']

findall返回的是一个列表对象类型,当无匹配对象时,返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存,可以调用finditer函数返回一个迭代器类型,其中每个迭代元素是一个match对象,可继续调用group和span方法获取相应结果

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.finditer(text1) for r in res:  print(r.group()) """  is  re  test """

当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时,上述所有方法也可直接调用re类函数,而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。

import re pattern = re.compile(r'\d{2,5}') text = 'this is re test' re.findall('[a-z]+', text) #['this', 'is', 're', 'test'] 03 字符串替换/分割

替换:sub/subn

当需要对文本串进行条件替换时,可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ,相应参数分别为模式串、替换格式、文本串,还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组,可实现字符串的格式化替换(类似字符串的format方法),以实现特定任务。

import re text = '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 re text = '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 re text = '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!