【学习笔记】第六章 python核心技术与实践--深入浅出字符串

时间:2022-04-17 06:02:30

【第五章】思考题答案,仅供参考:

思考题1:第一种方法更快,原因就是{}不需要去调用相关的函数;

思考题2:用列表作为key在这里是不被允许的,因为列表是一个动态变化的数据结构,字典当中的key要求是不可变的,原因也很好理解,key首先是不重复的,如果key是可以变化的话,那么随便key的变化,这里就有可能会有重复的key,那么这就和字典的定义相违背;如果把这里的列表换成元组是可以的,元组是不可变的。

深入浅出字符串

  Python 的程序中充满了字符串(string),在平常阅读代码时也屡见不鲜。字符串同样是 Python 中很常见的一种数据类型,比如日志的打印、程序中函数的注释、数据库的访问、变量的基本操作等等,都用到了字符串。

当然,我相信你本身对字符串已经有所了解。今天这节课,我主要带你回顾一下字符串的常用操作,并对其中的一些小 tricks 详细地加以解释。

一、字符串基础

什么是字符串呢?字符串是由独立字符组成的一个序列,通常包含在单引号('')双引号("")或者三引号之中(''' '''或""" """,两者一样),比如下面几种写法。

name = 'jason'
city = 'beijing'
text = "welcome to jike shijian"

这里定义了 name、city 和 text 三个变量,都是字符串类型。我们知道,Python 中单引号、双引号和三引号的字符串是一模一样的,没有区别,比如下面这个例子中的 s1、s2、s3 完全一样。

s1 = 'hello'
s2 = "hello"
s3 = """hello"""
s1 == s2 == s3
True

Python 同时支持这三种表达方式,很重要的一个原因就是,这样方便你在字符串中,内嵌带引号的字符串。比如:

"I'm a student"

Python 的三引号字符串,则主要应用于多行字符串的情境,比如函数的注释等等。

def calculate_similarity(item1, item2):
"""
Calculate similarity between two items
Args:
item1: 1st item
item2: 2nd item
Returns:
similarity score between item1 and item2
"""

同时,Python 也支持转义字符。所谓的转义字符,就是用反斜杠开头的字符串,来表示一些特定意义的字符。我把常见的的转义字符,总结成了下面这张表格。

【学习笔记】第六章 python核心技术与实践--深入浅出字符串

为了方便你理解,我举一个例子来说明。

s = 'a\nb\tc'
print(s)
a
b c
复制代码
这段代码中的'\n',表示一个字符——换行符;'\t'也表示一个字符——横向制表符。所以,最后打印出来的输出,就是字符 a,换行,字符 b,然后制表符,最后打印字符 c。不过要注意,虽然最后打印的输出横跨了两行,但是整个字符串 s 仍然只有 5 个元素。

len(s)
5

在转义字符的应用中,最常见的就是换行符'\n'的使用。比如文件读取,如果我们一行行地读取,那么每一行字符串的末尾,都会包含换行符'\n'。而最后做数据处理时,我们往往会丢掉每一行的换行符。

二、字符串的常用操作

讲完了字符串的基本原理,下面我们一起来看看字符串的常用操作。你可以把字符串想象成一个由单个字符组成的数组,所以,Python 的字符串同样支持索引,切片和遍历等等操作。

name = 'jason'
name[0]
'j'
name[1:3]
'as'

和其他数据结构,如列表、元组一样,字符串的索引同样从 0 开始,index=0 表示第一个元素(字符),[index:index+2] 则表示第 index 个元素到 index+1 个元素组成的子字符串。

遍历字符串同样很简单,相当于遍历字符串中的每个字符。

for char in name:
print(char)
j
a
s
o
n

特别要注意,Python 的字符串是不可变的(immutable)。因此,用下面的操作,来改变一个字符串内部的字符是错误的,不允许的。

s = 'hello'
s[0] = 'H'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'str' object does not support item assignment

Python 中字符串的改变,通常只能通过创建新的字符串来完成。比如上述例子中,想把'hello'的第一个字符'h',改为大写的'H',我们可以采用下面的做法:

s = 'H' + s[1:]
s = s.replace('h', 'H')

第一种方法,是直接用大写的'H',通过加号'+'操作符,与原字符串切片操作的子字符串拼接而成新的字符串。
第二种方法,是直接扫描原字符串,把小写的'h'替换成大写的'H',得到新的字符串。
你可能了解到,在其他语言中,如 Java,有可变的字符串类型,比如 StringBuilder,每次添加、改变或删除字符(串),无需创建新的字符串,时间复杂度仅为 O(1)。这样就大大提高了程序的运行效率。

但可惜的是,Python 中并没有相关的数据类型,我们还是得老老实实创建新的字符串。因此,每次想要改变字符串,往往需要 O(n) 的时间复杂度,其中,n 为新字符串的长度。

你可能注意到了,上述例子的说明中,我用的是“往往”、“通常”这样的字眼,并没有说“一定”。这是为什么呢?显然,随着版本的更新,Python 也越来越聪明,性能优化得越来越好了。

这里,我着重讲解一下,使用加法操作符'+='的字符串拼接方法。因为它是一个例外,打破了字符串不可变的特性。

操作方法如下所示:

str1 += str2 # 表示 str1 = str1 + str2

我们来看下面这个例子:

s = ''
for n in range(0, 100000):
s += str(n)

你觉得这个例子的时间复杂度是多少呢?

每次循环,似乎都得创建一个新的字符串;而每次创建一个新的字符串,都需要 O(n) 的时间复杂度。因此,总的时间复杂度就为 O(1) + O(2) + … + O(n) = O(n^2)。这样到底对不对呢?

乍一看,这样分析确实很有道理,但是必须说明,这个结论只适用于老版本的 Python 了。自从 Python2.5 开始,每次处理字符串的拼接操作时(str1 += str2),Python 首先会检测 str1 还有没有其他的引用。如果没有的话,就会尝试原地扩充字符串 buffer 的大小,而不是重新分配一块内存来创建新的字符串并拷贝。这样的话,上述例子中的时间复杂度就仅为 O(n) 了。

因此,以后你在写程序遇到字符串拼接时,如果使用’+='更方便,就放心地去用吧,不用过分担心效率问题了。

另外,对于字符串拼接问题,除了使用加法操作符,我们还可以使用字符串内置的 join 函数。string.join(iterable),表示把每个元素都按照指定的格式连接起来。

l = []
for n in range(0, 100000):
l.append(str(n))
l = ' '.join(l)

由于列表的 append 操作是 O(1) 复杂度,字符串同理。因此,这个含有 for 循环例子的时间复杂度为 n*O(1)=O(n)。

接下来,我们看一下字符串的分割函数 split()。string.split(separator),表示把字符串按照 separator 分割成子字符串,并返回一个分割后子字符串组合的列表。它常常应用于对数据的解析处理,比如我们读取了某个文件的路径,想要调用数据库的 API,去读取对应的数据,我们通常会写成下面这样:

def query_data(namespace, table):
"""
given namespace and table, query database to get corresponding
data
"""

path = 'hive://ads/training_table'
namespace = path.split('//')[1].split('/')[0] # 返回'ads'
table = path.split('//')[1].split('/')[1] # 返回 'training_table'
data = query_data(namespace, table)

此外,常见的函数还有:

string.strip(str),表示去掉首尾的 str 字符串;
string.lstrip(str),表示只去掉开头的 str 字符串;
string.rstrip(str),表示只去掉尾部的 str 字符串。
这些在数据的解析处理中同样很常见。比如很多时候,从文件读进来的字符串中,开头和结尾都含有空字符,我们需要去掉它们,就可以用 strip() 函数:

s = ' my name is jason '
s.strip()
'my name is jason'

当然,Python 中字符串还有很多常用操作,比如,string.find(sub, start, end),表示从 start 到 end 查找字符串中子字符串 sub 的位置等等。这里,我只强调了最常用并且容易出错的几个函数,其他内容你可以自行查找相应的文档、范例加以了解,我就不一一赘述了。

三、字符串的格式化

最后,我们一起来看看字符串的格式化。什么是字符串的格式化呢?

通常,我们使用一个字符串作为模板,模板中会有格式符。这些格式符为后续真实值预留位置,以呈现出真实值应该呈现的格式。字符串的格式化,通常会用在程序的输出、logging 等场景。

举一个常见的例子。比如我们有一个任务,给定一个用户的 userid,要去数据库中查询该用户的一些信息,并返回。而如果数据库中没有此人的信息,我们通常会记录下来,这样有利于往后的日志分析,或者是线上 bug 的调试等等。

我们通常会用下面的方法来表示:

print('no data available for person with id: {}, name: {}'.format(id, name))

其中的 string.format(),就是所谓的格式化函数;而大括号{}就是所谓的格式符,用来为后面的真实值——变量 name 预留位置。如果id = '123'、name='jason',那么输出便是:

'no data available for person with id: 123, name: jason'

这样看来,是不是非常简单呢?

不过要注意,string.format() 是最新的字符串格式函数与规范。自然,我们还有其他的表示方法,比如在 Python 之前版本中,字符串格式化通常用 % 来表示,那么上述的例子,就可以写成下面这样:

print('no data available for person with id: %s, name: %s' % (id, name))

其中 %s 表示字符串型,%d 表示整型等等,这些属于常识,你应该都了解。

当然,现在你写程序时,我还是推荐使用 format 函数,毕竟这是最新规范,也是官方文档推荐的规范。

也许有人会问,为什么非要使用格式化函数,上述例子用字符串的拼接不也能完成吗?没错,在很多情况下,字符串拼接确实能满足格式化函数的需求。但是使用格式化函数,更加清晰、易读,并且更加规范,不易出错。

四、总结

在这章,我们主要学习了 Python 字符串的一些基本知识和常用操作,并且结合具体的例子与场景加以说明,特别需要注意下面几点。

Python 中字符串使用单引号、双引号或三引号表示,三者意义相同,并没有什么区别。其中,三引号的字符串通常用在多行字符串的场景。
Python 中字符串是不可变的(前面所讲的新版本 Python 中拼接操作’+='是个例外)。因此,随意改变字符串中字符的值,是不被允许的。
Python 新版本(2.5+)中,字符串的拼接变得比以前高效了许多,你可以放心使用。
Python 中字符串的格式化(string.format)常常用在输出、日志的记录等场景。

五、思考题

最后,给你留一道思考题。在新版本的 Python(2.5+)中,下面的两个字符串拼接操作,你觉得哪个更优呢?

s = ''
for n in range(0, 100000):
s += str(n)

l = []
for n in range(0, 100000):
l.append(str(n))

s = ' '.join(l)