python3-cookbook中一些关于字符串和文本的处理方式

1.查找最大或最小的 N 个元素

heapq 模块有两个函数：nlargest() 和 nsmallest() 可以完美解决这个问题。

import heapq
nums = [1, 8, 2, 23, 7, -4, 18, 23, 42, 37, 2]
nbig = heapq.nlargest(3, nums)
nsmall = heapq.nsmallest(3, nums)

两个函数都能接受一个关键字参数，用于更复杂的数据结构中：

portfolio = [
{'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1},
{'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'price': 543.22},
{'name': 'FB', 'shares': 200, 'price': 21.09},
{'name': 'HPQ', 'shares': 35, 'price': 31.75},
{'name': 'YHOO', 'shares': 45, 'price': 16.35},
{'name': 'ACME', 'shares': 75, 'price': 115.65}
]
cheap = heapq.nsmallest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])
expensive = heapq.nlargest(3, portfolio, key=lambda s: s['price'])

注：上面代码在对每个元素进行对比的时候，会以 price 的值进行比较。

当要查找的元素个数相对比较小的时候，函数 nlargest() 和 nsmallest() 是很合适的。 如果你仅仅想查找唯一的最小或最大（N=1）的元素的话，那么使用 min() 和 max() 函数会更快些。 类似的，如果 N 的大小和集合大小接近的时候，通常先排序这个集合然后再使用切片操作会更快点 （ sorted(items)[:N] 或者是 sorted(items)[-N:] ）。 需要在正确场合使用函数 nlargest() 和 nsmallest() 才能发挥它们的优势 （如果 N 快接近集合大小了，那么使用排序操作会更好些）。

2.怎样在数据字典中执行一些计算操作（比如求最小值、最大值、排序等等）？

考虑下面的股票名和价格映射字典：

prices = {
'ACME': 45.23,
'AAPL': 612.78,
'IBM': 205.55,
'HPQ': 37.20,
'FB': 10.75
}

为了对字典值执行计算操作，通常需要使用 zip() 函数先将键和值反转过来。 比如，下面是查找最小和最大股票价格和股票值的代码：

min_price = min(zip(prices.values(), prices.keys()))
# min_price is (10.75, 'FB')
max_price = max(zip(prices.values(), prices.keys()))
# max_price is (612.78, 'AAPL')
类似的，可以使用 zip() 和 sorted() 函数来排列字典数据：

prices_sorted = sorted(zip(prices.values(), prices.keys()))
# prices_sorted is [(10.75, 'FB'), (37.2, 'HPQ'),
#                   (45.23, 'ACME'), (205.55, 'IBM'),
#                   (612.78, 'AAPL')]

执行这些计算的时候，需要注意的是 zip() 函数创建的是一个只能访问一次的迭代器。 比如，下面的代码就会产生错误：

prices_and_names = zip(prices.values(), prices.keys())
print(min(prices_and_names)) # OK
print(max(prices_and_names)) # ValueError: max() arg is an empty sequence

3.怎样在两个字典中寻寻找相同点（比如相同的键、相同的值等等）？

考虑下面两个字典：

a = {
'x' : 1,
'y' : 2,
'z' : 3
}

b = {
'w' : 10,
'x' : 11,
'y' : 2
}

为了寻找两个字典的相同点，可以简单的在两字典的 keys() 或者 items() 方法返回结果上执行集合操作。比如：

# Find keys in common
a.keys() & b.keys() # { 'x', 'y' }
# Find keys in a that are not in b
a.keys() - b.keys() # { 'z' }
# Find (key,value) pairs in common
a.items() & b.items() # { ('y', 2) }

这些操作也可以用于修改或者过滤字典元素。 比如，假如你想以现有字典构造一个排除几个指定键的新字典。 下面利用字典推导来实现这样的需求：

# Make a new dictionary with certain keys removed
c = {key:a[key] for key in a.keys() - {'z', 'w'}}
# c is {'x': 1, 'y': 2}

4.你有一个字典列表，你想根据某个或某几个字典字段来排序这个列表。

通过使用 operator 模块的 itemgetter 函数，可以非常容易的排序这样的数据结构。 假设你从数据库中检索出来网站会员信息列表，并且以下列的数据结构返回：

rows = [
{'fname': 'Brian', 'lname': 'Jones', 'uid': 1003},
{'fname': 'David', 'lname': 'Beazley', 'uid': 1002},
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001},
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
]

根据任意的字典字段来排序输入结果行是很容易实现的，代码示例：

from operator import itemgetter
rows_by_fname = sorted(rows, key=itemgetter('fname'))
rows_by_uid = sorted(rows, key=itemgetter('uid'))
print(rows_by_fname)
print(rows_by_uid)

最后，不要忘了这节中展示的技术也同样适用于 min() 和 max() 等函数。比如：

>>> min(rows, key=itemgetter('uid'))
{'fname': 'John', 'lname': 'Cleese', 'uid': 1001}
>>> max(rows, key=itemgetter('uid'))
{'fname': 'Big', 'lname': 'Jones', 'uid': 1004}
>>>

5.你需要将一个字符串分割为多个字段，但是分隔符(还有周围的空格)并不是固定的。

string 对象的 split() 方法只适应于非常简单的字符串分割情形， 它并不允许有多个分隔符或者是分隔符周围不确定的空格。 当你需要更加灵活的切割字符串的时候，最好使用 re.split() 方法：

>>> line = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo'
>>> import re
>>> re.split(r'[;,\s]\s*', line)
['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo']

函数 re.split() 是非常实用的，因为它允许你为分隔符指定多个正则模式。 比如，在上面的例子中，分隔符可以是逗号，分号或者是空格，并且后面紧跟着任意个的空格。 只要这个模式被找到，那么匹配的分隔符两边的实体都会被当成是结果中的元素返回。 返回结果为一个字段列表，这个跟 str.split() 返回值类型是一样的。

6.你想在字符串中搜索和匹配指定的文本模式

对于简单的字面模式，直接使用 str.replace() 方法即可，比如：

>>> text = 'yeah, but no, but yeah, but no, but yeah'
>>> text.replace('yeah', 'yep')
'yep, but no, but yep, but no, but yep'
>>>

对于复杂的模式，请使用 re 模块中的 sub() 函数。 为了说明这个，假设你想将形式为 11/27/2012 的日期字符串改成 2012-11-27 。示例如下：

>>> text = 'Today is 11/27/2012. PyCon starts 3/13/2013.'
>>> import re
>>> re.sub(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)', r'\3-\1-\2', text)
'Today is 2012-11-27. PyCon starts 2013-3-13.'
>>>

sub() 函数中的第一个参数是被匹配的模式，第二个参数是替换模式。反斜杠数字比如 \3 指向前面模式的捕获组号。

7.你想去掉文本字符串开头，结尾或者中间不想要的字符，比如空白。

strip() 方法能用于删除开始或结尾的字符。 lstrip() 和 rstrip() 分别从左和从右执行删除操作。 默认情况下，这些方法会去除空白字符，但是你也可以指定其他字符。比如：

>>> # Whitespace stripping
>>> s = ' hello world \n'
>>> s.strip()
'hello world'
>>> s.lstrip()
'hello world \n'
>>> s.rstrip()
' hello world'
>>>
>>> # Character stripping
>>> t = '-----hello====='
>>> t.lstrip('-')
'hello====='
>>> t.strip('-=')
'hello'
>>>

8.你想通过某种对齐方式来格式化字符串

对于基本的字符串对齐操作，可以使用字符串的 ljust() , rjust() 和 center() 方法。比如：

>>> text = 'Hello World'
>>> text.ljust(20)
'Hello World         '
>>> text.rjust(20)
'         Hello World'
>>> text.center(20)
'    Hello World     '
>>>

所有这些方法都能接受一个可选的填充字符。比如：

>>> text.rjust(20,'=')
'=========Hello World'
>>> text.center(20,'*')
'****Hello World*****'
>>>

函数 format() 同样可以用来很容易的对齐字符串。 你要做的就是使用 <,> 或者 ^ 字符后面紧跟一个指定的宽度。比如：

>>> format(text, '>20')
'         Hello World'
>>> format(text, '<20')
'Hello World         '
>>> format(text, '^20')
'    Hello World     '
>>>

如果你想指定一个非空格的填充字符，将它写到对齐字符的前面即可：

>>> format(text, '=>20s')
'=========Hello World'
>>> format(text, '*^20s')
'****Hello World*****'
>>>

当格式化多个值的时候，这些格式代码也可以被用在 format() 方法中。比如：

>>> '{:>10s} {:>10s}'.format('Hello', 'World')
'     Hello      World'
>>>

format() 函数的一个好处是它不仅适用于字符串。它可以用来格式化任何值，使得它非常的通用。 比如，你可以用它来格式化数字：

>>> x = 1.2345
>>> format(x, '>10')
'    1.2345'
>>> format(x, '^10.2f')
'   1.23   '
>>>

9.你想创建一个内嵌变量的字符串，变量被它的值所表示的字符串替换掉。

Python并没有对在字符串中简单替换变量值提供直接的支持。 但是通过使用字符串的 format() 方法来解决这个问题。比如：

>>> s = '{name} has {n} messages.'
>>> s.format(name='Guido', n=37)
'Guido has 37 messages.'
>>>

或者，如果要被替换的变量能在变量域中找到， 那么你可以结合使用 format_map() 和 vars() 。就像下面这样：

>>> name = 'Guido'
>>> n = 37
>>> s.format_map(vars())
'Guido has 37 messages.'
>>>

10、你有一些长字符串，想以指定的列宽将它们重新格式化。

使用 textwrap 模块来格式化字符串的输出。比如，假如你有下列的长字符串：

s = "Look into my eyes, look into my eyes, the eyes, the eyes, \
the eyes, not around the eyes, don't look around the eyes, \
look into my eyes, you're under."

下面演示使用 textwrap 格式化字符串的多种方式：

>>> import textwrap
>>> print(textwrap.fill(s, 70))
Look into my eyes, look into my eyes, the eyes, the eyes, the eyes,
not around the eyes, don't look around the eyes, look into my eyes,
you're under.
>>> print(textwrap.fill(s, 40, initial_indent='    '))
Look into my eyes, look into my
eyes, the eyes, the eyes, the eyes, not
around the eyes, don't look around the
eyes, look into my eyes, you're under.

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判断给定的日期字符串是否匹配某种模式

re.match(r'^\d+/\d+/\d+$', dateStr)
re.match(r'^\d+-\d+-\d+$', dateStr)