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
下面是一个支持基本正则表达式替换的版本。主要的限制是表达式不能包含子组,并且可能存在一些边缘情况:
基于@bgusach和其他的代码
import re
class StringReplacer:
def __init__(self, replacements, ignore_case=False):
patterns = sorted(replacements, key=len, reverse=True)
self.replacements = [replacements[k] for k in patterns]
re_mode = re.IGNORECASE if ignore_case else 0
self.pattern = re.compile('|'.join(("({})".format(p) for p in patterns)), re_mode)
def tr(matcher):
index = next((index for index,value in enumerate(matcher.groups()) if value), None)
return self.replacements[index]
self.tr = tr
def __call__(self, string):
return self.pattern.sub(self.tr, string)
测试
table = {
"aaa" : "[This is three a]",
"b+" : "[This is one or more b]",
r"<\w+>" : "[This is a tag]"
}
replacer = StringReplacer(table, True)
sample1 = "whatever bb, aaa, <star> BBB <end>"
print(replacer(sample1))
# output:
# whatever [This is one or more b], [This is three a], [This is a tag] [This is one or more b] [This is a tag]
诀窍是通过位置来识别匹配的组。它不是超级高效(O(n)),但它是有效的。
index = next((index for index,value in enumerate(matcher.groups()) if value), None)
替换是一次完成的。
其他回答
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
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。
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。
这是我对这个问题的解决办法。我把它用在聊天机器人上,一次替换不同的单词。
def mass_replace(text, dct):
new_string = ""
old_string = text
while len(old_string) > 0:
s = ""
sk = ""
for k in dct.keys():
if old_string.startswith(k):
s = dct[k]
sk = k
if s:
new_string+=s
old_string = old_string[len(sk):]
else:
new_string+=old_string[0]
old_string = old_string[1:]
return new_string
print mass_replace("The dog hunts the cat", {"dog":"cat", "cat":"dog"})
这就成了猫捉狗
我在学校作业中也做过类似的练习。这就是我的解
dictionary = {1: ['hate', 'love'],
2: ['salad', 'burger'],
3: ['vegetables', 'pizza']}
def normalize(text):
for i in dictionary:
text = text.replace(dictionary[i][0], dictionary[i][1])
return text
自己查看测试字符串上的结果
string_to_change = 'I hate salad and vegetables'
print(normalize(string_to_change))