Обработка строк в Python
В Python существуют несколько видов данных. Основные типы данных, с которыми вы столкнетесь – это string, ingteger, float, list, dict и tuple. В данной статье мы рассмотрим тип данных string (строка). Вы удивитесь тому, сколько всего можно делать со строками в Python. Также существует модуль string, который можно импортировать для получения доступа к еще большим возможностям, но мы рассмотрим его в другой статье. Вместо этого, мы пройдемся по следующим разделам:
Как создать строку
Строки всегда создаются одним из трех способов. Вы можете использовать одинарные, двойные и тройные скобки. Давайте посмотрим
Строка с тремя скобками может быть создана с использованием трех одинарных скобок или трех двойных скобок. Так или иначе, с их помощью программист может писать строки в нескольких линиях. Если вы впишете это, вы увидите, что выдача сохраняет разрыв строк. Если вам нужно использовать одинарные скобки в вашей строке, то впишите двойные скобки. Давайте посмотрим на пример:
Данный код демонстрирует то, как вы можете вписать одинарные или двойные скобки в строку. Существует еще один способ создания строки, при помощи метода str. Как это работает:
Если вы впишете данный код в ваш интерпретатор, вы увидите, что вы изменили значение интегратора на строку и присвоили ее переменной my_string. Это называется кастинг, или конвертирование. Вы можете конвертировать некоторые типы данных в другие, например числа в строки. Но вы также заметите, что вы не всегда можете делать обратное, например, конвертировать строку вроде ‘ABC’ в целое число. Если вы сделаете это, то получите ошибку вроде той, что указана в этом примере:
Мы рассмотрели обработку исключений в другой статье, но как вы могли догадаться из сообщения, это значит, что вы не можете конвертировать сроки в цифры. Тем не менее, если вы вписали:
То все должно работать. Обратите внимание на то, что строка – это один из неизменных типов Python. Это значит, что вы не можете менять содержимое строки после ее создания. Давайте попробуем сделать это и посмотрим, что получится:
Здесь мы пытаемся изменить первую букву с «а» на «d«, в итоге это привело к ошибке TypeError, которая не дает нам сделать это. Теперь вы можете подумать, что присвоение новой строке то же значение и есть изменение строки. Давайте взглянем, правда ли это:
Проверив id объекта, мы можем определить, что когда мы присваиваем новое значение переменной, то это меняет тождество. Обратите внимание, что в версии Python, начиная с 2.0, строки могут содержать только символы ASCII. Если вам нужен Unicode, тогда вы должны вписывать u перед вашей строкой. Пример:
В Python, начиная с версии 3, все строки являются юникодом.
Есть вопросы по Python?
На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!
Telegram Чат & Канал
Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!
Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!
Конкатенация строк
Конкатенация – это важный момент, это означает соединение или добавление двух объектов вместе. В нашем случае, нам нужно узнать, как добавить две строки вместе. Как вы можете догадаться, в Python эта операция очень простая:
Оператор + конкатенирует две строки в одну
Методы строк
Строка является объектом в Python. Фактически, все, что есть в Python – является объектом. Если вы хотите узнать больше об Объектно-ориентированном программирование, мы рассмотрим это в другой статье «Классы в Python«. В данный момент достаточно знать, что строки содержат собственные встроенные методы. Например, допустим, у вас есть следующая строка:
Теперь вам нужно сделать так, чтобы вся эта строка была в верхнем регистре. Чтобы сделать это, все, что вам нужно, это вызвать метод upper(), вот так:
Если вы открыли ваш интерпретатор, вы также можете сделать то же самое:
Существует великое множество других методов строк. Например, если вам нужно, что бы все было в нижнем регистре, вам нужно использовать метод lower(). Если вы хотите удалить все начальные и конечные пробелы, вам понадобится метод strip(). Для получения списка всех методов строк, впишите следующую команду в ваш интерпретатор:
Вы увидите что-то на подобие этого:
[ ‘ __add_ _ ’ , ‘ __class_ _ ’ , ‘ __contains_ _ ’ , ‘ __delattr_ _ ’ , ‘ __doc_ _ ’ , ‘ __eq_ _ ’ , ‘ __format_ _ ’ ,‘ __ge_ _ ’ , ‘ __getattribute_ _ ’ , ‘ __getitem_ _ ’ , ‘ __getnewargs_ _ ’ , ‘ __getslice_ _ ’ , ‘ __gt_ _ ’ ,
‘ __hash_ _ ’ , ‘ __init_ _ ’ , ‘ __le_ _ ’ , ‘ __len_ _ ’ , ‘ __lt_ _ ’ , ‘ __mod_ _ ’ , ‘ __mul_ _ ’ , ‘ __ne_ _ ’ ,
‘ __new_ _ ’ , ‘ __reduce_ _ ’ , ‘ __reduce_ex_ _ ’ , ‘ __repr_ _ ’ , ‘ __rmod_ _ ’ , ‘ __rmul_ _ ’ , ‘ __ —
setattr_ _ ’ , ‘ __sizeof_ _ ’ , ‘ __str_ _ ’ , ‘ __subclasshook_ _ ’ , ‘ _formatter_field_name _ split’ ,
‘ _formatter _ parser’ , ‘ capitalize ’ , ‘ center ’ , ‘ count ’ , ‘ decode ’ , ‘ encode ’ , ‘ endswith ’ , ‘ expandtabs ’ ,
‘ find ’ , ‘ format ’ , ‘ index ’ , ‘ isalnum ’ , ‘ isalpha ’ , ‘ isdigit ’ , ‘ islower ’ , ‘ isspace ’ ,
‘ istitle ’ , ‘ isupper ’ , ‘ join ’ , ‘ ljust ’ , ‘ lower ’ , ‘ lstrip ’ , ‘ partition ’ , ‘ replace ’ , ‘ rfind ’ , ‘ rindex ’ ,
‘ rjust ’ , ‘ rpartition ’ , ‘ rsplit ’ , ‘ rstrip ’ , ‘ split ’ , ‘ splitlines ’ , ‘ startswith ’ , ‘ strip ’ , ‘ swapcase ’ ,
Вы можете спокойно игнорировать методы, которые начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием, например __add__. Они не используются в ежедневном программировании в Python. Лучше обратите внимание на другие. Если вы хотите узнать, что делает тот или иной метод, просто обратитесь к справке. Например, если вы хотите узнать, зачем вам capitalize, впишите следующее, чтобы узнать:
Вы получите следующую информацию:
Вы только что узнали кое-что о разделе, под названием интроспекция. Python может исследовать все свои объекты, что делает его очень легким в использовании. В основном, интроспекция позволяет вам спрашивать Python о нём. Вам моет быть интересно, как сказать о том, какой тип переменной был использован (другими словами int или string). Вы можете спросить об этом у Python!
Как вы видите, тип переменной my_string является str!
Нарезка строк
Одной из тем, которую вы часто будете делать на практике, является нарезка строк. Помню, меня удивило то, как часто мне нужно было узнать, как это делается в повседневной работе. Давайте посмотрим, как нарезка сработает в следующей строке:
Каждый символ в строке может стать доступным при помощи слайсинга (нарезки). Например, если вам нужно взять только первый символ, вы можете сделать это следующим образом:
Таким образом, мы берем первый символ в строке до второго символа, но, не включая его. Да, в Python отсчет ведется с нуля. Это проще понять, если мы определим позицию каждого символа в таблице:
Таким образом, у нас есть строка длиной в 14 символов, начиная с нуля и до тринадцати. Давайте приведем несколько примеров, чтобы понять это лучше.
Как видно в данных примерах, мы можем назначить срез, лишь указав его начало (другими словами, my_string[2:]), конец среза (my_string[:1]), или оба (my_string[0:13]). Мы можем даже использовать отрицательные значения, которые начинаются с конца строки. Так что в примере, где мы указали my_string[0:-5], начало ведется с нуля и заканчивается 5 символами, перед концом строки. Вы можете задаться вопросом «Зачем мне это и где это можно применить?». Лично я использовал это для разбора записей с фиксированной шириной в файлах, или ситуативно для парсинга сложных названий файлов, с очень специфическими наименованиями. Также я использовал это для парсинга значений в бинарных файлах. Любая работа, которая включает в себя обработку текстовых файлов, может быть намного проще, если вы понимаете, как работает нарезка и как эффективно использовать данный инструмент. Вы также можете получить доступ к отдельным символам в строке с помощью индексации. Например: