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
我的方法是首先将字符串标记化,然后决定每个标记是否包含它。
潜在地,如果我们可以假设一个hashmap/set的O(1)查找,可能会更好:
remove_words = {"we", "this"}
target_sent = "we should modify this string"
target_sent_words = target_sent.split()
filtered_sent = " ".join(list(filter(lambda word: word not in remove_words, target_sent_words)))
Filtered_sent现在是'应该修改字符串'
其他回答
注意:测试你的案例,见注释。
这里有一个例子,它在长弦上更有效,有许多小的替换。
source = "Here is foo, it does moo!"
replacements = {
'is': 'was', # replace 'is' with 'was'
'does': 'did',
'!': '?'
}
def replace(source, replacements):
finder = re.compile("|".join(re.escape(k) for k in replacements.keys())) # matches every string we want replaced
result = []
pos = 0
while True:
match = finder.search(source, pos)
if match:
# cut off the part up until match
result.append(source[pos : match.start()])
# cut off the matched part and replace it in place
result.append(replacements[source[match.start() : match.end()]])
pos = match.end()
else:
# the rest after the last match
result.append(source[pos:])
break
return "".join(result)
print replace(source, replacements)
关键是要避免长字符串的多次连接。我们将源字符串切成片段,在我们形成列表时替换一些片段,然后将整个字符串连接回字符串。
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。
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。
我把这句话建立在fj的精彩回答上:
import re
def multiple_replacer(*key_values):
replace_dict = dict(key_values)
replacement_function = lambda match: replace_dict[match.group(0)]
pattern = re.compile("|".join([re.escape(k) for k, v in key_values]), re.M)
return lambda string: pattern.sub(replacement_function, string)
def multiple_replace(string, *key_values):
return multiple_replacer(*key_values)(string)
一针用法:
>>> replacements = (u"café", u"tea"), (u"tea", u"café"), (u"like", u"love")
>>> print multiple_replace(u"Do you like café? No, I prefer tea.", *replacements)
Do you love tea? No, I prefer café.
注意,由于替换只在一次传递中完成,“café”会变成“tea”,但不会变回“café”。
如果你需要做相同的替换多次,你可以很容易地创建一个替换函数:
>>> my_escaper = multiple_replacer(('"','\\"'), ('\t', '\\t'))
>>> many_many_strings = (u'This text will be escaped by "my_escaper"',
u'Does this work?\tYes it does',
u'And can we span\nmultiple lines?\t"Yes\twe\tcan!"')
>>> for line in many_many_strings:
... print my_escaper(line)
...
This text will be escaped by \"my_escaper\"
Does this work?\tYes it does
And can we span
multiple lines?\t\"Yes\twe\tcan!\"
改进:
将代码转换为函数 增加了多线支持 修正了逃跑的错误 容易创建一个函数,用于特定的多个替换
享受吧!: -)
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