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
从安德鲁的宝贵答案开始,我开发了一个脚本,从一个文件加载字典,并详细说明所有文件上打开的文件夹做替换。脚本从一个外部文件加载映射,您可以在该文件中设置分隔符。我是一个初学者,但我发现这个脚本在多个文件中做多个替换时非常有用。它在几秒钟内加载了一个包含1000多个条目的字典。这并不优雅,但对我来说很管用
import glob
import re
mapfile = input("Enter map file name with extension eg. codifica.txt: ")
sep = input("Enter map file column separator eg. |: ")
mask = input("Enter search mask with extension eg. 2010*txt for all files to be processed: ")
suff = input("Enter suffix with extension eg. _NEW.txt for newly generated files: ")
rep = {} # creation of empy dictionary
with open(mapfile) as temprep: # loading of definitions in the dictionary using input file, separator is prompted
for line in temprep:
(key, val) = line.strip('\n').split(sep)
rep[key] = val
for filename in glob.iglob(mask): # recursion on all the files with the mask prompted
with open (filename, "r") as textfile: # load each file in the variable text
text = textfile.read()
# start replacement
#rep = dict((re.escape(k), v) for k, v in rep.items()) commented to enable the use in the mapping of re reserved characters
pattern = re.compile("|".join(rep.keys()))
text = pattern.sub(lambda m: rep[m.group(0)], text)
#write of te output files with the prompted suffice
target = open(filename[:-4]+"_NEW.txt", "w")
target.write(text)
target.close()
其他回答
你真的不应该这样做,但我觉得这太酷了:
>>> replacements = {'cond1':'text1', 'cond2':'text2'}
>>> cmd = 'answer = s'
>>> for k,v in replacements.iteritems():
>>> cmd += ".replace(%s, %s)" %(k,v)
>>> exec(cmd)
现在,答案是所有替换的结果
再说一次,这是非常俗气的,不是你应该经常使用的东西。但我很高兴知道如果你需要的话,你可以这样做。
你可以做一个漂亮的循环函数。
def replace_all(text, dic):
for i, j in dic.iteritems():
text = text.replace(i, j)
return text
其中text是完整的字符串,dic是字典-每个定义都是一个字符串,将替换与术语匹配的字符串。
注意:在Python 3中,iteritems()已被items()取代
注意:Python字典没有迭代的可靠顺序。此解决方案仅在以下情况下解决您的问题:
替换的顺序无关紧要 替换者可以改变之前替换者的结果
更新:上述与插入顺序相关的语句不适用于大于或等于3.6的Python版本,因为标准字典已更改为使用插入顺序进行迭代。
例如:
d = { "cat": "dog", "dog": "pig"}
my_sentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(my_sentence, d)
print(my_sentence)
可能输出#1:
"This is my pig and this is my pig."
可能的输出#2
"This is my dog and this is my pig."
一个可能的解决方法是使用OrderedDict。
from collections import OrderedDict
def replace_all(text, dic):
for i, j in dic.items():
text = text.replace(i, j)
return text
od = OrderedDict([("cat", "dog"), ("dog", "pig")])
my_sentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(my_sentence, od)
print(my_sentence)
输出:
"This is my pig and this is my pig."
注意事项#2:如果你的文本字符串太大或字典中有很多对,效率就会很低。
这只是F.J和mini夸克的一个更简洁的概述,bgusach的伟大回答和最后但决定性的改进。所有你需要实现多个同步字符串替换是以下函数:
def multiple_replace(string, rep_dict):
pattern = re.compile("|".join([re.escape(k) for k in sorted(rep_dict,key=len,reverse=True)]), flags=re.DOTALL)
return pattern.sub(lambda x: rep_dict[x.group(0)], string)
用法:
>>>multiple_replace("Do you like cafe? No, I prefer tea.", {'cafe':'tea', 'tea':'cafe', 'like':'prefer'})
'Do you prefer tea? No, I prefer cafe.'
如果您愿意,您可以从这个更简单的函数开始创建自己的专用替换函数。
您可以使用pandas库和replace函数,它既支持精确匹配,也支持正则表达式替换。例如:
df = pd.DataFrame({'text': ['Billy is going to visit Rome in November', 'I was born in 10/10/2010', 'I will be there at 20:00']})
to_replace=['Billy','Rome','January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December', '\d{2}:\d{2}', '\d{2}/\d{2}/\d{4}']
replace_with=['name','city','month','time', 'date']
print(df.text.replace(to_replace, replace_with, regex=True))
修改后的文本为:
0 name is going to visit city in month
1 I was born in date
2 I will be there at time
你可以在这里找到一个例子。请注意,文本上的替换是按照它们在列表中出现的顺序进行的
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。