Обработка строк в python

Преобразование числовых типов

В Python существует два числовых типа данных: целые числа и числа с плавающей точкой. Для преобразования целых чисел в числа с плавающей точкой и наоборот Python предоставляет специальные встроенные методы.

Преобразование целых чисел в числа с плавающей точкой

Метод float() преобразовывает целые числа в числа с плавающей точкой. Число указывается в круглых скобках:

Это преобразует число 57 в 57.0.

Также можно использовать переменные. Объявите переменную f = 57, а затем выведите число с плавающей точкой:

Преобразование чисел с плавающей точкой в целые числа

Встроенная функция int() предназначена для преобразования чисел с плавающей точкой в целые числа.

Функция int() работает так же, как и float(). Чтобы преобразовать число, добавьте его в круглые скобки:

Число 390.8 преобразуется в 390.

Эта функция также может работать с переменными. Объявите переменные:

Затем преобразуйте и отобразите их:

Чтобы получить целое число, функция int() отбрасывает знаки после запятой, не округляя их (потому 390.8 не преобразовывается в 391).

Преобразование чисел с помощью деления

При делении Python 3 может преобразовать целое число в число с плавающей точкой (в Python 2 такой функции нет). К примеру, разделив 5 на 2, вы получите 2.5.

Python не преобразовывает тип данных во время деления; следовательно, деля целое число на целое число, в результате вы получили бы целое число, 2.

Что такое генератор в Python?

Генератор это подвид итерируемых объектов, как список или кортеж. Он генерирует для нас последовательность значений, которую мы можем перебрать. Эту последовательность можно использовать для итерации в цикле for, но нельзя проиндексировать (т. е., перебрать ее можно только один раз). Давайте посмотрим, как создается такая последовательность значений при помощи генератора.

а. Синтаксис генератора в Python 3

Для создания генератора в Python внутри функции вместо ключевого слова return используется ключевое слово yield

Обратите внимание на пример:

def counter():
    i=1
    while(i<=10):
        yield i
        i+=1

В этом примере мы определили генератор с именем counter() и назначили значение 1 локальной переменной i. Цикл while будет выполняться, пока i меньше или равно 10. Внутри цикла мы возвращаем (yield) значение i и увеличиваем его на единицу.

Затем мы используем этот генератор в цикле for.

for i in counter():
    print(i)

Вывод:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

b. Как работает генератор в Python

Чтобы разобраться в том, как работает этот код, давайте начнем с цикла for. Этот цикл выводит каждый элемент генератора (т. е., каждый элемент, возвращаемый генератором).

Мы начинаем с i=1. Таким образом, первый элемент, возвращаемый генератором, это 1. Цикл for выводит этот элемент на экран благодаря ключевому слову print. Затем i инкрементируется до 2. Весь процесс повторяется, пока i не инкрементируется до 11 (т. е., пока условие в цикле while не даст false).

Но если вы забудете добавить инкремент i, вы получите бесконечный генератор. Дело в том, что генератору в каждый момент времени нужно удерживать в памяти только одно значение. Таким образом, нет никаких ограничений памяти.

def even(x):
    while x%2==0:
        yield 'Even'
for i in even(2):
    print(i)

Вывод:

Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even Even

EvenTraceback (самый недавний вызов идет последним):

File “”, line 2, in 
print(i)
KeyboardInterrupt

Поскольку 2 это четное число, 2%2 это всегда 0. Поэтому условие в цикле while всегда будет соблюдаться (всегда true). В результате генератор even() продолжает возвращать значение Even, пока мы не прервем выполнение цикла вручную (сочетанием клавиш Ctrl+C).

Обратите внимание, что генератор может содержать больше одного ключевого слова yield. Примерно так же, как функция может иметь больше одного ключевого слова return

def my_gen(x):
	while( x> 0):
	    if x%2==0:
			yield 'Even'
		else:
			yield 'Odd'
		x-=1
for i in my_gen(7):
  	print(i)

Вывод:

Odd Even Odd Even Odd Even Odd

2. Возврат значений в список

Здесь все просто. Если вы примените функцию list() к вызову генератора, она вернет список возвращенных генератором значений, в том порядке, в котором они возвращались. В следующем примере генератор возвращает квадраты чисел, если эти квадраты четные.

def even_squares(x):
  for i in range(x):
      if i**2%2==0:
          yield i**2

Чтобы создать список из возвращаемых генератором значений, мы просто применяем функцию list() к вызову генератора. Мы не перебираем эти значения при помощи цикла for.

print(list(even_squares(10)))

Вывод:

Как видите, для чисел в диапазоне 0-9 (не 10, потому что диапазон (10) это числа 0-9), четные квадраты это 0, 4, 16, 36 и 64. Остальные — 1, 9, 25, 49, 81 — нечетные. Поэтому они не возвращаются генератором.

Используем расширенный синтаксис слайсинга

# Python code to reverse a string  
# using extended slice syntax 
  
# Function to reverse a string 
def reverse(string): 
    string = string 
    return string 
  
s = "Pythonist"
  
print ("The original string  is : ",end="") 
print (s) 
  
print ("The reversed string(using extended slice syntax) is : ",end="") 
print (reverse(s)) 

The original string  is : Pythonist
The reversed string(using extended slice syntax) is : tsinohtyP   

Объяснение: Расширенный срез предлагает поместить поле «шаг» в срез , а пустое поле в качестве начала и конца указывает по умолчанию на 0, а с шагом в -1 срез соберет как раз перевернутую исходную строку.

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:

Конкатенация строк

Конкатенация – это важный момент, это означает соединение или добавление двух объектов вместе. В нашем случае, нам нужно узнать, как добавить две строки вместе. Как вы можете догадаться, в Python эта операция очень простая:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-

string_one = «Собака съела » string_two = «мою книгу!» string_three = string_one + string_two

print(string_three) # Собака съела мою книгу!

Оператор + конкатенирует две строки в одну

Методы строк

Строка является объектом в Python. Фактически, все, что есть в Python – является объектом. Если вы хотите узнать больше об Объектно-ориентированном программирование, мы рассмотрим это в другой статье «Классы в Python«. В данный момент достаточно знать, что строки содержат собственные встроенные методы. Например, допустим, у вас есть следующая строка:

Python

my_string = «This is a string!»

Теперь вам нужно сделать так, чтобы вся эта строка была в верхнем регистре. Чтобы сделать это, все, что вам нужно, это вызвать метод upper(), вот так:

Python

my_string.upper()

Если вы открыли ваш интерпретатор, вы также можете сделать то же самое:

Python

«This is a string!».upper()

Существует великое множество других методов строк. Например, если вам нужно, что бы все было в нижнем регистре, вам нужно использовать метод lower(). Если вы хотите удалить все начальные и конечные пробелы, вам понадобится метод strip(). Для получения списка всех методов строк, впишите следующую команду в ваш интерпретатор:

Python

dir(my_string)

Вы увидите что-то на подобие этого:

Python

Вы можете спокойно игнорировать методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием, например __add__. Они не используются в ежедневном программировании в Python

Лучше обратите внимание на другие. Если вы хотите узнать, что делает тот или иной метод, просто обратитесь к справке

Например, если вы хотите узнать, зачем вам capitalize, впишите следующее, чтобы узнать:

Python

help(my_string.capitalize)

Вы получите следующую информацию:

Python

Help on built-in function capitalize:

capitalize(…) S.capitalize() -> string

Выдача копии строки S только с заглавной буквой.

Вы только что узнали кое-что о разделе, под названием интроспекция. Python может исследовать все свои объекты, что делает его очень легким в использовании. В основном, интроспекция позволяет вам спрашивать Python о нём. Вам моет быть интересно, как сказать о том, какой тип переменной был использован (другими словами int или string). Вы можете спросить об этом у Python!

Python

type(my_string) # <type ‘str’>

Как вы видите, тип переменной my_string является str!

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

empty_list = []
print(type(empty_list)) # <class 'list'>
print(len(empty_list)) # 0

Можно создать список, сразу содержащий какие-то элементы. В этом случае они перечисляются через запятую и помещаются в квадратные скобки. Элементы в списках могут быть гетерогенными (т. е., разных типов), хотя обычно бывают гомогенными (одного типа):

homogeneous_list = 
print(homogeneous_list) # 
print(len(homogeneous_list)) # 6

heterogeneous_list = 
print(heterogeneous_list) # 
print(len(heterogeneous_list)) # 2

Для создания списков также может использоваться конструктор list:

empty_list = list()  # Создаем пустой список
print(empty_list)  # []
new_list = list("Hello, Pythonist!")  # Новый список создается путем перебора заданного итерируемого объекта.
print(new_list)  # 

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

my_list = 
print(my_list)  # 

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

print(my_list)  # 1
print(my_list)  # 2
print(my_list)  # 9

В Python для обращения к элементам можно использовать и отрицательные индексы. При этом последний элемент в списке будет иметь индекс -1, предпоследний — -2 и так далее.

print(my_list)  # 25
print(my_list)  # 16
print(my_list)  # 9

Распаковка списков (для python-3). Если поставить перед именем списка звездочку, все элементы этого списка будут переданы функции в качестве отдельных аргументов.

my_list = 
print(my_list)  # 
print(*my_list)  # 1 2 9 16 25

words = 
print(words)  # 
print(*words)  # I love Python I love

Списки мутабельны

Списки — это изменяемые контейнеры. То есть, вы можете изменять содержимое списка, добавляя и удаляя элементы.

Элементы списка можно перегруппировать, используя для индексирования другой список.

Создадим новый список из элементов списка , а индексы нужных элементов возьмем из списка :

my_list = 
my_index = 
my_new_list =  for i in my_index]
print(my_new_list)  # 

С этим читают

• Конкатенация
• Локальные и глобальные переменные
• Функция range() в python
• Python string isupper islower upper lower functions example
• Кортежи и операции с ними
• Как в jquery имитировать печать текста
• Что такое tkinter
• .append()
• Tuples / кортежи в python
• Python write file/ read file