python段落处理函数 python 段落分割

Python处理字符串必备方法

字符串是Python中基本的数据类型，几乎在每个Python程序中都会使用到它。

▍1、Slicing

slicing切片，按照一定条件从列表或者元组中取出部分元素（比如特定范围、索引、分割值）

▍2、****strip()

strip()方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。

在使用strip()方法时，默认去除空格或换行符，所以#号并没有去除。

可以给strip()方法添加指定字符，如下所示。

此外当指定内容不在头尾处时，并不会被去除。

第一个\n前有个空格，所以只会去取尾部的换行符。

最后strip()方法的参数是剥离其值的所有组合，这个可以看下面这个案例。

最外层的首字符和尾字符参数值将从字符串中剥离。字符从前端移除，直到到达一个不包含在字符集中的字符串字符为止。

在尾部也会发生类似的动作。

▍3、****lstrip()

移除字符串左侧指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。

同样的，可以移除左侧所有包含在字符集中的字符串。

▍4、rstrip()

移除字符串右侧指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。

▍5、****removeprefix()

Python3.9中移除前缀的函数。

和strip()相比，并不会把字符集中的字符串进行逐个匹配。

▍6、removesuffix()

Python3.9中移除后缀的函数。

▍7、****replace()

把字符串中的内容替换成指定的内容。

▍8、****re.sub()

re是正则的表达式，sub是substitute表示替换。

re.sub则是相对复杂点的替换。

和replace()做对比，使用re.sub()进行替换操作，确实更高级点。

▍9、****split()

对字符串做分隔处理，最终的结果是一个列表。

当不指定分隔符时，默认按空格分隔。

此外，还可以指定字符串的分隔次数。

▍10、****rsplit()

从右侧开始对字符串进行分隔。

▍11、****join()

string.join(seq)。以string作为分隔符，将seq中所有的元素(的字符串表示)合并为一个新的字符串。

▍12、****upper()

将字符串中的字母，全部转换为大写。

▍13、****lower()

将字符串中的字母，全部转换为小写。

▍14、capitalize()

将字符串中的首个字母转换为大写。

▍15、****islower()

判断字符串中的所有字母是否都为小写，是则返回True，否则返回False。

▍16、isupper()

判断字符串中的所有字母是否都为大写，是则返回True，否则返回False。

▍17、****isalpha()

如果字符串至少有一个字符并且所有字符都是字母，则返回 True，否则返回 False。

▍18、isnumeric()

如果字符串中只包含数字字符，则返回 True，否则返回 False。

▍19、isalnum()

如果字符串中至少有一个字符并且所有字符都是字母或数字，则返回True，否则返回 False。

▍20、count()

返回指定内容在字符串中出现的次数。

▍21、****find()

检测指定内容是否包含在字符串中，如果是返回开始的索引值，否则返回-1。

此外，还可以指定开始的范围。

▍22、rfind()

类似于find()函数，返回字符串最后一次出现的位置，如果没有匹配项则返回 -1。

▍23、startswith()

检查字符串是否是以指定内容开头，是则返回 True，否则返回 False。

**

**

▍24、****endswith()

检查字符串是否是以指定内容结束，是则返回 True，否则返回 False。

▍25、****partition()

string.partition(str)，有点像find()和split()的结合体。

从str出现的第一个位置起,把字符串string分成一个3 元素的元组(string_pre_str,str,string_post_str)，如果string中不包含str则 string_pre_str==string。

▍26、center()

返回一个原字符串居中，并使用空格填充至长度width的新字符串。

▍27、ljust()

返回一个原字符串左对齐，并使用空格填充至长度width的新字符串。

▍28、rjust()

返回一个原字符串右对齐，并使用空格填充至长度width的新字符串。

▍29、f-Strings

f-string是格式化字符串的新语法。

与其他格式化方式相比，它们不仅更易读，更简洁，不易出错，而且速度更快！

▍30、swapcase()

翻转字符串中的字母大小写。

▍31、zfill()

string.zfill(width)。

返回长度为width的字符串，原字符串string右对齐，前面填充0。

参考文献：

相关问答

Q1: python 8个常用内置函数解说

8个超好用内置函数set（）python段落处理函数，eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好python段落处理函数了可以大大提高代码效率。

这次来梳理下8个好用的python内置函数

1、set()

当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。

用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。

3、sorted()在处理数据过程中，python段落处理函数我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表。对列表升序操作：

对元组倒序操作：

使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：

4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。

5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。

map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：

6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。

reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。

你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。

7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？

filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。

8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。

enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。

Q2: 关于python对文件的处理

Python可以用来处理文件python段落处理函数，包括读取、写入、复制和删除文件。它提供了一组简单而强大python段落处理函数的函数python段落处理函数，可以完成对文件的基本操作。以下是其中几个常用的函数：

open()函数：用于打开文件，可以指定文件的模式（读、写或其他）；

read()函数：用于读取文件中的内容；

write()函数：用于写入文件；

close()函数：用于关闭文件；

copy()函数：用于复制文件；

remove()函数：用于删除文件；

rename()函数：用于重命名文件。

Python还提供了一些模块，可以更方便地处理文件，如os、shutil和glob模块等。

Q3: Python里的几个字符串处理函数

目前字符串直接加点的方法没法增加，可行的方法是重载或者扩展类。下面是一个扩展的例子。class string(str): def __init__(self, s): self.s = s def totest(self): print('This is a test.for ' + self.s) if __name__ == '__main__': abc = string('abc') print(abc.split('b')) abc.totest()

Q4: Python 读取文本文件，怎么才能读取一段内容

python读取段落需要自定义函数：

from _ _future_ _ import generators

def paragraphs(fileobj, separator='\n'):

if separator[-1:] != '\n': separator += '\n' paragraph = []

for line in fileobj:

if line == separator:

if paragraph: yield ''.join(paragraph)

paragraph = []

else: paragraph.append(line)

if paragraph: yield ''.join(paragraph)

Q5: Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。

在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。具体参数为：

re.I：忽略大小写。

re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。

re.M：多行模式。

re.S：即 . ，并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）。

re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X：为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释。

import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num=0)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern：一个字符串形式的正则表达式。

flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

findall函数

搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string：待匹配的字符串。

pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为0。

endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

re.finditer函数

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如是否区分大小写，多行匹配等。

import re  r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r:   print (i.group())

运行结果：

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。

import re  r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222')  r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222')  r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果：

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern：正则中的模式字符串。

repl：替换的字符串，也可为一个函数。

string：要被查找替换的原始字符串。

count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有的匹配。

import re  r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串  r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)

运行结果：

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

关于python段落处理函数和python 段落分割的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。