我想使用.replace函数替换多个字符串。
我目前有
string.replace("condition1", "")
但想要一些像
string.replace("condition1", "").replace("condition2", "text")
尽管这样的语法感觉不太好
正确的做法是什么?有点像在grep/regex中,你可以用\1和\2来替换某些搜索字符串的字段
我想使用.replace函数替换多个字符串。
我目前有
string.replace("condition1", "")
但想要一些像
string.replace("condition1", "").replace("condition2", "text")
尽管这样的语法感觉不太好
正确的做法是什么?有点像在grep/regex中,你可以用\1和\2来替换某些搜索字符串的字段
当前回答
我觉得这个问题需要一个单行递归lambda函数的答案,只是因为。所以有:
>>> mrep = lambda s, d: s if not d else mrep(s.replace(*d.popitem()), d)
用法:
>>> mrep('abcabc', {'a': '1', 'c': '2'})
'1b21b2'
注:
这将消耗输入字典。 Python字典保留3.6起的键顺序;其他答案中的相应警告不再相关。为了向后兼容,可以使用基于元组的版本:
>>> mrep = lambda s, d: s if not d else mrep(s.replace(*d.pop()), d)
>>> mrep('abcabc', [('a', '1'), ('c', '2')])
注意:与python中的所有递归函数一样,太大的递归深度(即替换字典太大)将导致错误。请看这里。
其他回答
我也在这个问题上苦苦挣扎。由于有很多替换,正则表达式比较吃力,大约比循环字符串慢四倍。替换(在我的实验条件)。
你绝对应该尝试使用Flashtext库(博客文章在这里,Github在这里)。在我的例子中,每个文档的速度快了两个数量级,从1.8秒到0.015秒(正则表达式需要7.7秒)。
在上面的链接中很容易找到使用示例,但这是一个工作示例:
from flashtext import KeywordProcessor
self.processor = KeywordProcessor(case_sensitive=False)
for k, v in self.my_dict.items():
self.processor.add_keyword(k, v)
new_string = self.processor.replace_keywords(string)
注意,Flashtext在一次传递中进行替换(以避免a -> b和b -> c将'a'转换为'c')。Flashtext也会查找整个单词(所以'is'不会匹配'this')。如果你的目标是几个单词(将“This is”替换为“Hello”),这种方法也很有效。
我觉得这个问题需要一个单行递归lambda函数的答案,只是因为。所以有:
>>> mrep = lambda s, d: s if not d else mrep(s.replace(*d.popitem()), d)
用法:
>>> mrep('abcabc', {'a': '1', 'c': '2'})
'1b21b2'
注:
这将消耗输入字典。 Python字典保留3.6起的键顺序;其他答案中的相应警告不再相关。为了向后兼容,可以使用基于元组的版本:
>>> mrep = lambda s, d: s if not d else mrep(s.replace(*d.pop()), d)
>>> mrep('abcabc', [('a', '1'), ('c', '2')])
注意:与python中的所有递归函数一样,太大的递归深度(即替换字典太大)将导致错误。请看这里。
下面是另一种使用字典的方法:
listA="The cat jumped over the house".split()
modify = {word:word for number,word in enumerate(listA)}
modify["cat"],modify["jumped"]="dog","walked"
print " ".join(modify[x] for x in listA)
或者简单说一下:
for line in to_read:
read_buffer = line
stripped_buffer1 = read_buffer.replace("term1", " ")
stripped_buffer2 = stripped_buffer1.replace("term2", " ")
write_to_file = to_write.write(stripped_buffer2)
这里有一个使用reduce的第一个解决方案的变体,如果你喜欢功能性的。:)
repls = {'hello' : 'goodbye', 'world' : 'earth'}
s = 'hello, world'
reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), repls.iteritems(), s)
马蒂诺的版本更好:
repls = ('hello', 'goodbye'), ('world', 'earth')
s = 'hello, world'
reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), repls, s)