Операции с текстовыми строками str в python

Введение

Поиск информации, хранящейся в различных структурах данных, является важной частью практически каждого приложения. Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для поиска

Каждый из них имеет разные реализации и напрямую зависит от структуры данных, для которой он реализован

Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для поиска. Каждый из них имеет разные реализации и напрямую зависит от структуры данных, для которой он реализован.

Умение выбрать нужный алгоритм для конкретной задачи является ключевым навыком для разработчиков. Именно правильно подобранный алгоритм отличает быстрое, надежное и стабильное приложение от приложения, которое падает от простого запроса.

В этой статье:

Разделение строки с использованием разделителя

Python может разбивать строки по любому разделителю, указанному в качестве параметра метода . Таким разделителем может быть, например, запятая, точка или любой другой символ (или даже несколько символов).

Давайте рассмотрим пример, где в
качестве разделителя выступает запятая
и точка с запятой (это можно использовать
для работы с CSV-файлами).

print("Python2, Python3, Python, Numpy".split(','))
print("Python2; Python3; Python; Numpy".split(';'))

Результат:

Как видите, в результирующих списках
отсутствуют сами разделители.

Если вам нужно получить список, в
который войдут и разделители (в качестве
отдельных элементов), можно разбить
строку по шаблону, с использованием
регулярных выражений (см. ). Когда вы берете шаблон в
захватывающие круглые скобки, группа
в шаблоне также возвращается как часть
результирующего списка.

import re

sep = re.split(',', 'Python2, Python3, Python, Numpy')
print(sep)
sep = re.split('(,)', 'Python2, Python3, Python, Numpy')
print(sep)

Результат:

Если вы хотите, чтобы разделитель был частью каждой подстроки в списке, можно обойтись без регулярных выражений и использовать list comprehensions:

text = 'Python2, Python3, Python, Numpy'
sep = ','

result = 
print(result)

Результат:

Что насчёт поиска в строке?

Самое быстрое — проверить, начинается ли (заканчивается ли) строка с выбранных символов. Для этого в Python предусмотрены специальные строковые методы.

Для поиск подстроки в произвольном месте есть метод с говорящим названием . Он вернет индекс начала найденного вхождения подстроки в строку, либо -1, если ничего не найдено.

Для сложных случаев, когда нужно найти не конкретную последовательность символов, а некий шаблон, помогут регулярные выражения. Они заслуживают отдельной статьи. Глубокого знания регулярок на собеседованиях не требуется, достаточно знать про них, уметь написать несложное выражение и прочитать чуть более сложное. Например, такое:

Замена в строке

Чтобы в Python заменить в строке одну подстроку на другую, применяют метод replace():
• replace(old, new): подстрока old заменяется на new;
• replace(old, new, num): параметр num показывает, сколько вхождений подстроки old требуется заменить на new.

Пример замены в строке в Python:

    phone = "+1-234-567-89-10"

# дефисы меняются на пробелы
edited_phone = phone.replace("-", " ")
print(edited_phone)     # +1 234 567 89 10

# дефисы удаляются
edited_phone = phone.replace("-", "")
print(edited_phone)     # +12345678910

# меняется только первый дефис
edited_phone = phone.replace("-", "", 1)
print(edited_phone)     # +1234-567-89-10

Поиск в ширину (BFS)

В этом подходе мы выполняем поиск по всем узлам дерева, создавая широкую сеть. Это означает, что сначала мы обходим один уровень потомков и лишь затем переходим к последующему уровню уже их потомков.

Такой поиск сначала изучает ближайшие узлы и затем переходит всё дальше в сторону от исходной точки. С учётом этого мы хотим работать со структурой данных, которая при необходимости даёт самый старший элемент, считая их по порядку добавления. Здесь нам нужно применить механизм “очереди”.

Посмотрим, как очереди помогут нам с реализацией BFS и увидим работу BFS в бинарном дереве. Начиная от исходного узла A, мы продолжаем по порядку исследовать ветки, а именно переходим сначала к B, а затем к C, на котором текущий уровень завершается. После мы спускаемся на следующий уровень и посещаем D, откуда следуем к E.

Сначала мы инициализируем очередь и массив “visited”.

Начинаем с посещения корневого узла A.

Отмечаем A как посещённый и переходим к смежным с ним непосещённым узлам. В данном примере это два узла — B и C, и мы добавляем их в очередь, следуя алфавитному порядку. 

Далее мы отмечаем B как посещённый и добавляем в очередь его потомков — D и E.

Теперь переходим к С, у которого нет непосещённых соседей. 

Далее, спустившись на уровень вниз, мы посещаем сначала D, а потом E, также продолжая убирать каждый посещаемый узел из очереди. Программа завершится, когда в очереди не останется элементов.

Преимущества:

• Легко реализовать.
• Можно применять в любой задаче поиска.
• В отличие от DFS не подвержен проблеме бесконечного цикла, которая может вызвать сбой компьютера при выполнении углублённого DFS-поиска.
• Всегда находит кратчайший путь при условии равного веса ссылок, в связи с чем считается полноценным и более оптимальным способом поиска.

Недостатки:

• BFS требует больше памяти.
• BFS — это так называемый “слепой” поиск, охватывающий огромную область, из-за чего производительность будет уступать другим аналогичным эвристическим методам.

BFS в Python

Дерево в коде мы также представляем, используя список смежности через словарь Python. Каждая вершина хранит список смежных с ней узлов. 

Далее для отслеживания посещённых узлов мы устанавливаем .

Для отслеживания узлов, находящихся в очереди, мы устанавливаем .

Учитывая список смежности и начиная от узла A, мы можем найти все узлы дерева, используя рекурсивную функцию , которая:

1. Сначала проверяет и добавляет стартовый узел в список посещённых, а также в очередь. 
2. Далее, пока в очереди присутствуют элементы, она продолжает исключать узлы, добавлять их непосещённых соседей и затем отмечать их как посещённых.
3. Выполняет эти действия, пока очередь не опустеет.

Поисковые системы

Поиск Фибоначчи

Поиск Фибоначчи — это еще один алгоритм «разделяй и властвуй», который имеет сходство как с бинарным поиском, так и с jump search. Он получил свое название потому, что использует числа Фибоначчи для вычисления размера блока или диапазона поиска на каждом шаге.

Числа Фибоначчи  — это последовательность чисел 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21 …, где каждый элемент является суммой двух предыдущих чисел.

Алгоритм работает с тремя числами Фибоначчи одновременно. Давайте назовем эти три числа , и . Где и — это два числа, предшествующих в последовательности:

Мы инициализируем значения 0, 1, 1 или первые три числа в последовательности Фибоначчи. Это поможет нам избежать   в случае, когда наш массив содержит очень маленькое количество элементов.

Затем мы выбираем наименьшее число последовательности Фибоначчи, которое больше или равно числу элементов в нашем массиве , в качестве значения . А два числа Фибоначчи непосредственно перед ним — в качестве значений и . Пока в массиве есть элементы и значение больше единицы, мы:

• Сравниваем со значением блока в диапазоне до и возвращаем индекс элемента, если он совпадает.
• Если значение больше, чем элемент, который мы в данный момент просматриваем, мы перемещаем значения , и на два шага вниз в последовательности Фибоначчи и меняем индекс на индекс элемента.
• Если значение меньше, чем элемент, который мы в данный момент просматриваем, мы перемещаем значения и на один шаг вниз в последовательности Фибоначчи.

Давайте посмотрим на реализацию этого алгоритма на Python:

def FibonacciSearch(lys, val):
    fibM_minus_2 = 0
    fibM_minus_1 = 1
    fibM = fibM_minus_1 + fibM_minus_2
    while (fibM < len(lys)):
        fibM_minus_2 = fibM_minus_1
        fibM_minus_1 = fibM
        fibM = fibM_minus_1 + fibM_minus_2
    index = -1;
    while (fibM > 1):
        i = min(index + fibM_minus_2, (len(lys)-1))
        if (lys < val):
            fibM = fibM_minus_1
            fibM_minus_1 = fibM_minus_2
            fibM_minus_2 = fibM - fibM_minus_1
            index = i
        elif (lys > val):
            fibM = fibM_minus_2
            fibM_minus_1 = fibM_minus_1 - fibM_minus_2
            fibM_minus_2 = fibM - fibM_minus_1
        else :
            return i
    if(fibM_minus_1 and index < (len(lys)-1) and lys == val):
        return index+1;
    return -1

Используем функцию FibonacciSearch для вычисления:

>>> print(FibonacciSearch(, 6))

Давайте посмотрим на пошаговый процесс поиска:

• Присваиваем переменной наименьшее число Фибоначчи, которое больше или равно длине списка. В данном случае наименьшее число Фибоначчи, отвечающее нашим требованиям, равно 13.
• Значения присваиваются следующим образом:

           fibM = 13

           fibM_minus_1 = 8

           fibM_minus_2 = 5

           index = -1

Далее мы проверяем элемент lys, где 4 — это минимум из двух значений — index + fibM_minus_2 (-1+5) и длина массива минус 1 (11-1). Поскольку значение lys равно 5, что меньше искомого значения, мы перемещаем числа Фибоначчи на один шаг вниз в последовательности, получая следующие значения:

           fibM = 8

           fibM_minus_1 = 5

           fibM_minus_2 = 3

           index = 4

Далее мы проверяем элемент lys, где 7 — это минимум из двух значений: index + fibM_minus_2 (4 + 3) и длина массива минус 1 (11-1). Поскольку значение lys равно 8, что больше искомого значения, мы перемещаем числа Фибоначчи на два шага вниз в последовательности, получая следующие значения: 

           fibM = 3

           fibM_minus_1 = 2

           fibM_minus_2 = 1

           index = 4

Затем мы проверяем элемент lys, где 5 — это минимум из двух значений: index + fibM_minus_2 (4+1) и длина массива минус 1 (11-1) . Значение lys равно 6, и это наше искомое значение!

Получаем ожидаемый результат:

5

Временная сложность поиска Фибоначчи равна O(log n). Она такая же, как и у бинарного поиска. Это означает, что алгоритм в большинстве случаев работает быстрее, чем линейный поиск и jump search.

Поиск Фибоначчи можно использовать, когда у нас очень большое количество искомых элементов и мы хотим уменьшить неэффективность, связанную с использованием алгоритма, основанного на операторе деления.

Дополнительным преимуществом использования поиска Фибоначчи является то, что он может вместить входные массивы, которые слишком велики для хранения в кэше процессора или ОЗУ, потому что он ищет элементы с увеличивающимся шагом, а не с фиксированным.

5.5. Dictionaries¶

Another useful data type built into Python is the dictionary (see
). Dictionaries are sometimes found in other languages as
“associative memories” or “associative arrays”. Unlike sequences, which are
indexed by a range of numbers, dictionaries are indexed by keys, which can be
any immutable type; strings and numbers can always be keys. Tuples can be used
as keys if they contain only strings, numbers, or tuples; if a tuple contains
any mutable object either directly or indirectly, it cannot be used as a key.
You can’t use lists as keys, since lists can be modified in place using index
assignments, slice assignments, or methods like and
.

It is best to think of a dictionary as a set of key: value pairs,
with the requirement that the keys are unique (within one dictionary). A pair of
braces creates an empty dictionary: . Placing a comma-separated list of
key:value pairs within the braces adds initial key:value pairs to the
dictionary; this is also the way dictionaries are written on output.

The main operations on a dictionary are storing a value with some key and
extracting the value given the key. It is also possible to delete a key:value
pair with . If you store using a key that is already in use, the old
value associated with that key is forgotten. It is an error to extract a value
using a non-existent key.

Performing on a dictionary returns a list of all the keys
used in the dictionary, in insertion order (if you want it sorted, just use
instead). To check whether a single key is in the
dictionary, use the keyword.

Here is a small example using a dictionary:

>>> tel = {'jack' 4098, 'sape' 4139}
>>> tel'guido' = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel'jack'
4098
>>> del tel'sape'
>>> tel'irv' = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)

>>> sorted(tel)

>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

The constructor builds dictionaries directly from sequences of
key-value pairs:

>>> dict()
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

In addition, dict comprehensions can be used to create dictionaries from
arbitrary key and value expressions:

>>> {x x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

When the keys are simple strings, it is sometimes easier to specify pairs using
keyword arguments:

5 функций для отладки

Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.

breakpoint

Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов перебросит вас в отладчик Python.

Эта встроенная функция была добавлена в Python 3.7, но если вы работаете в более старых версиях, можете получить тот же результат с помощью .

dir

Эта функция может использоваться в двух случаях:

• просмотр списка всех локальных переменных;
• просмотр списка всех атрибутов конкретного объекта.

Из примера можно увидеть локальные переменные сразу после запуска и после создания новой переменной .

Если в передать созданный список , на выходе можно увидеть все его атрибуты.

В выведенном списке атрибутов можно увидеть его типичные методы (, , и т. д.) , а также множество более сложных методов для перегрузки операторов.

vars

Эта функция является своего рода смесью двух похожих инструментов: и .

Когда вызывается без аргументов, это эквивалентно вызову , которая показывает словарь всех локальных переменных и их значений.

Когда вызов происходит с аргументом, получает доступ к атрибуту , который представляет собой словарь всех атрибутов экземпляра.

Перед использованием было бы неплохо сначала обратиться к .

type

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

Тип класса — это его метакласс, обычно это .

Атрибут даёт тот же результат, что и функция , но рекомендуется использовать второй вариант.

Функция , кроме отладки, иногда полезна и в реальном коде (особенно в объектно-ориентированном программировании с наследованием и пользовательскими строковыми представлениями).

Обратите внимание, что при проверке типов обычно вместо используется функция. Также стоит понимать, что в Python обычно не принято проверять типы объектов (вместо этого практикуется утиная типизация)

help

Если вы находитесь в Python Shell или делаете отладку кода с использованием , и хотите знать, как работает определённый объект, метод или атрибут, функция поможет вам.

В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов будет быстрее, чем поиск документации в Google.

Где находится автозамена в ворде

Соединение строк в Python

Рассматривая простейшие операции со строками, мы увидели, как объединяются строки через операцию сложения. Однако есть и другая возможность для соединения строк — метод join():, объединяющий списки строк. В качестве разделителя используется текущая строка, у которой вызывается этот метод:

words = "Let", "me", "speak", "from", "my", "heart", "in", "English"

# символ разделителя - пробел
sentence = " ".join(words)
print(sentence)  # Let me speak from my heart in English

# символ разделителя - вертикальная черта
sentence = " | ".join(words)
print(sentence)  # Let | me | speak | from | my | heart | in | English

А если вместо списка в метод join передать простую строку, разделитель будет вставляться уже между символами:

word = "hello"
joined_word = "|".join(word)
print(joined_word)      # h|e|l|l|o

Поиск сопоставлений шаблонов

Давайте уделим немного времени тому, чтобы научиться основам сопоставлений шаблонов. Используя Python для поиска шаблона в строке, вы можете использовать функцию поиска также, как мы делали это в предыдущем разделе этой статьи. Вот пример:

Python

import re

text = «The ants go marching one by one»

strings =

for string in strings:
match = re.search(string, text)
if match:
print(‘Found «{}» in «{}»‘.format(string, text))
text_pos = match.span()
print(text)
else:
print(‘Did not find «{}»‘.format(string))

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

importre text=»The ants go marching one by one» strings=’the’,’one’ forstringinstrings match=re.search(string,text) ifmatch print(‘Found «{}» in «{}»‘.format(string,text)) text_pos=match.span() print(textmatch.start()match.end()) else print(‘Did not find «{}»‘.format(string))

В этом примере мы импортируем модуль re и создаем простую строку. Когда мы создаем список из двух строк, которые мы будем искать в главной строке. Далее мы делаем цикл над строками, которые хотим найти и запускаем для них поиск. Если есть совпадения, мы выводим их. В противном случае, мы говорим пользователю, что искомая строка не была найдена.

Существует несколько других функций, которые нужно прояснить в данном примере

Обратите внимание на то, что мы вызываем span. Это дает нам начальную и конечную позицию совпавшей строки

Если вы выведите text_pos, которому мы назначили span, вы получите кортеж на подобие следующего: (21, 24). В качестве альтернативы вы можете просто вызвать методы сопоставления, что мы и сделаем далее. Мы используем начало и конец для того, чтобы взять начальную и конечную позицию сопоставления, это должны быть два числа, которые мы получаем из span.

5.8. Comparing Sequences and Other Types¶

Sequence objects typically may be compared to other objects with the same sequence
type. The comparison uses lexicographical ordering: first the first two
items are compared, and if they differ this determines the outcome of the
comparison; if they are equal, the next two items are compared, and so on, until
either sequence is exhausted. If two items to be compared are themselves
sequences of the same type, the lexicographical comparison is carried out
recursively. If all items of two sequences compare equal, the sequences are
considered equal. If one sequence is an initial sub-sequence of the other, the
shorter sequence is the smaller (lesser) one. Lexicographical ordering for
strings uses the Unicode code point number to order individual characters.
Some examples of comparisons between sequences of the same type:

(1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
1, 2, 3              < 1, 2, 4
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
(1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
(1, 2)                 < (1, 2, -1)
(1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
(1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

Note that comparing objects of different types with or is legal
provided that the objects have appropriate comparison methods. For example,
mixed numeric types are compared according to their numeric value, so 0 equals
0.0, etc. Otherwise, rather than providing an arbitrary ordering, the
interpreter will raise a exception.

Footnotes

Other languages may return the mutated object, which allows method
chaining, such as .

String Formatting Operator

One of Python’s coolest features is the string format operator %. This operator is unique to strings and makes up for the pack of having functions from C’s printf() family. Following is a simple example −

#!/usr/bin/python

print "My name is %s and weight is %d kg!" % ('Zara', 21)

When the above code is executed, it produces the following result −

My name is Zara and weight is 21 kg!

Here is the list of complete set of symbols which can be used along with % −

Format Symbol	Conversion
%c	character
%s	string conversion via str() prior to formatting
%i	signed decimal integer
%d	signed decimal integer
%u	unsigned decimal integer
%o	octal integer
%x	hexadecimal integer (lowercase letters)
%X	hexadecimal integer (UPPERcase letters)
%e	exponential notation (with lowercase ‘e’)
%E	exponential notation (with UPPERcase ‘E’)
%f	floating point real number
%g	the shorter of %f and %e
%G	the shorter of %f and %E

Other supported symbols and functionality are listed in the following table −

Symbol	Functionality
*	argument specifies width or precision
—	left justification
+	display the sign
<sp>	leave a blank space before a positive number
#	add the octal leading zero ( ‘0’ ) or hexadecimal leading ‘0x’ or ‘0X’, depending on whether ‘x’ or ‘X’ were used.
pad from left with zeros (instead of spaces)
%	‘%%’ leaves you with a single literal ‘%’
(var)	mapping variable (dictionary arguments)
m.n.	m is the minimum total width and n is the number of digits to display after the decimal point (if appl.)

Последние добавленные или измененные записи:

Функция glob() модуля glob в Python. Функция glob() модуля glob возвращает список имен путей, которые находятся в каталоге pathname, содержащей подстановочные wildcard-выражения.
Определение текущего положения в файловой системе. Описанные ниже методы позволяют получить текущий каталог или каталог пользователя, сравнивать и преобразовать путь в абсолютный. Данные методы принадлежат экземпляру, созданному из класса Path().
Список файлов в папке/каталоге по шаблону (pathlib.Path) в Python. Описанные ниже методы позволяют произвести рекурсивный обход дерева каталога и получить список файлов средствами модуля pathlib. Данные методы принадлежат экземпляру, созданному из класса Path().
Функция max() в Python, максимальное значение элемента. Функция max() вернет наибольшее число из итерируемого объекта или самое большое из двух или более переданных позиционных аргументов
Метод file.writelines() в Python, пишет список строк в файл. Метод файла file.writelines() записывает последовательность строк в файл file.
Метод file.readline() в Python, читает файл построчно. Метод файла file.readline() читает одну целую строку из файла. Конечный символ новой строки \n сохраняется в строке.

Функция zip

Следующая весьма
полезная функция позволяет объединять между собой соответствующие элементы
упорядоченных коллекций. Например, у нас имеется два списка:

a = 1,2,3,4
b = 5,6,7,8

И вызывая для
них функцию zip:

it = zip(a, b)
print(it)

Получим
итератор, который возвращает следующую коллекцию:

print( list(it ) )

и мы увидим:

То есть, у нас
были объединены в кортеж соответствующие элементы этих двух списков.

Давайте теперь
добавим еще один итерируемый объект – строку:

c = "abracadabra"

И вызовем
функцию zip для всех этих
трех объектов:

it = zip(a, b, c)
print( list(it ) )

В результате
получим коллекцию:

Смотрите, мы
здесь имеем всего четыре кортежа, в каждом из которых по три элемента. То есть,
все оставшиеся символы строки «abracadabra» были
просто отброшены. Получается, что функция zip формирует
выходной список, длина которого равна длине наименьшей из указанных коллекций.
Если, например, мы уменьшим коллекцию a до двух
элементов:

a = 1,2

то на выходе также
получим список из двух элементов:

Вот в этом и
заключается удобство этой функции: она позволяет автоматически объединить
несколько списков в наборы кортежей из соответствующих значений.

Следующие
задания для самостоятельного решения не связаны с материалом этого урока, а
охватывают все предыдущие занятия. Попробуйте реализовать их на Python и проверить
свои знания.

Находим множественные совпадения

До этого момента мы научились только находить первое совпадение в строке. Но что если у вас строка, в которой содержится множество совпадений? Давайте посмотрим, как найти одно:

Python

import re

silly_string = «the cat in the hat»
pattern = «the»

match = re.search(pattern, text)
print(match.group()) # ‘the’

1 2 3 4 5 6 7

importre silly_string=»the cat in the hat» pattern=»the» match=re.search(pattern,text) print(match.group())# ‘the’

Теперь, как вы видите, у нас есть два экземпляра слова the, но нашли мы только одно. Существует два метода, чтобы найти все совпадения. Первый, который мы рассмотрим, это использование функции findall:

Python

import re

silly_string = «the cat in the hat»
pattern = «the»

a = re.findall(pattern, silly_string)
print(a) #

1 2 3 4 5 6 7

importre silly_string=»the cat in the hat» pattern=»the» a=re.findall(pattern,silly_string) print(a)#

Функция findall будет искать по всей переданной ей строке, и впишет каждое совпадение в список. По окончанию поиска вышей строки, она выдаст список совпадений. Второй способ найти несколько совпадений, это использовать функцию finditer:

Python

import re

silly_string = «the cat in the hat»
pattern = «the»

for match in re.finditer(pattern, silly_string):
s = «Found ‘{group}’ at {begin}:{end}».format(
group=match.group(), begin=match.start(),
end=match.end())

print(s)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

importre silly_string=»the cat in the hat» pattern=»the» formatch inre.finditer(pattern,silly_string) s=»Found ‘{group}’ at {begin}:{end}».format( group=match.group(),begin=match.start(), end=match.end()) print(s)

Как вы могли догадаться, метод finditer возвращает итератор экземпляров Match, вместо строк, которые мы получаем от findall. Так что нам нужно немного подформатировать результаты перед их выводом. Попробуйте запустить данный код и посмотрите, как он работает.