Руководство по использованию метода split в python

Таблица «Функции и методы строк»

Java String Split Method

We have two variants of split() method in String class.

1. : It returns an array of strings after splitting an input String based on the delimiting regular expression.

2. : This Java String split method is used when we want the substrings to be limited. The only difference between this method and above method is that it limits the number of strings returned after split up. For e.g. would return the array of only 3 strings even if the delimiter is present in the string more than 3 times.

If the limit is negative then the returned array would be having as many substrings as possible however when the limit is zero then the returned array would be having all the substrings excluding the trailing empty Strings.

It throws  if the syntax of specified regular expression is not valid.

Python split String Syntax

The syntax of the Python String split function is

• String_Value: A valid String variable, or you can use the String directly.
• Separator (Optional arg): If you forget this argument, the python split string function uses Empty Space as the separator.
• Max_Split: This argument is optional. If you specify this value then, split function restricts the list of words.

Python split function returns a List of words. For example, If we have X*Y*Z and If we use * as a separator, split function search for * from left to right. Once the split function finds *, Python returns the string before the * symbol as List Item 1 (X) so on and so forth.

If you add Max_Split argument to the above example, X*Y*Z.split(‘*’, 1), python split function search for *. Once it finds *, the split function returns the string before the * symbol as List Item 1 (X) and returns the remaining string as list item 2.

Таймеры потока

Timer начинает свою работу после задержки и может быть отменен в любой момент этой задержки.

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def delayed():
    logging.debug('worker running')
    return

t1 = threading.Timer(3, delayed)
t1.setName('t1')
t2 = threading.Timer(3, delayed)
t2.setName('t2')

logging.debug('starting timers')
t1.start()
t2.start()

logging.debug('waiting before canceling %s', t2.getName())
time.sleep(2)
logging.debug('canceling %s', t2.getName())
t2.cancel()
logging.debug('done')

Второй таймер никогда не запускается, а первый запускается после завершения работы основной программы. Поскольку это не поток-демона, он присоединяется неявно, когда основной поток завершен.

$ python threading_timer.py

(MainThread) starting timers
(MainThread) waiting before canceling t2
(MainThread) canceling t2
(MainThread) done
(t1        ) worker running

Подклассы потоков

При запуске Thread выполняет базовую инициализацию и затем вызывает свой метод run(). Он в свою очередь вызывает целевую функцию, переданную конструктору. Чтобы создать подкласс Thread, переопределите run().

import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

class MyThread(threading.Thread):

    def run(self):
        logging.debug('running')
        return

for i in range(5):
    t = MyThread()
    t.start()

Возвращаемое значение метода run() игнорируется.

$ python threading_subclass.py

(Thread-1  ) running
(Thread-2  ) running
(Thread-3  ) running
(Thread-4  ) running
(Thread-5  ) running

Значения args и kwargs, передаваемые в конструктор Thread, сохраняются в private переменных. Поэтому к ним трудно получить доступ из подкласса.

Для передачи аргументов пользовательскому потоку, переопределите конструктор, чтобы сохранить значения в атрибуте экземпляра.

import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

class MyThreadWithArgs(threading.Thread):

    def __init__(self, group=None, target=None, name=None,
                 args=(), kwargs=None, verbose=None):
        threading.Thread.__init__(self, group=group, target=target, name=name,
                                  verbose=verbose)
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs
        return

    def run(self):
        logging.debug('running with %s and %s', self.args, self.kwargs)
        return

for i in range(5):
    t = MyThreadWithArgs(args=(i,), kwargs={'a':'A', 'b':'B'})
    t.start()

MyThreadWithArgs использует тот же API, что и Thread. Но другой класс может легко изменить метод конструктора, чтобы принимать другие аргументы, связанные с назначением потока.

$ python threading_subclass_args.py

(Thread-1  ) running with (0,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}
(Thread-2  ) running with (1,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}
(Thread-3  ) running with (2,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}
(Thread-4  ) running with (3,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}
(Thread-5  ) running with (4,) and {'a': 'A', 'b': 'B'}

Специфичные для потока данные

Некоторые ресурсы должны быть заблокированы, чтобы их могли использовать сразу несколько потоков. А другие должны быть защищены от просмотра в потоках, которые не «владеют» ими. Функция local() создает объект, способный скрывать значения для отдельных потоков.

import random
import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def show_value(data):
    try:
        val = data.value
    except AttributeError:
        logging.debug('No value yet')
    else:
        logging.debug('value=%s', val)


def worker(data):
    show_value(data)
    data.value = random.randint(1, 100)
    show_value(data)

local_data = threading.local()
show_value(local_data)
local_data.value = 1000
show_value(local_data)

for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(local_data,))
    t.start()

Обратите внимание, что значение local_data.value не доступно ни для одного потока, пока не будет установлено

$ python threading_local.py

(MainThread) No value yet
(MainThread) value=1000
(Thread-1  ) No value yet
(Thread-1  ) value=34
(Thread-2  ) No value yet
(Thread-2  ) value=7

Чтобы все потоки начинались с одного и того же значения, используйте подкласс и установите атрибуты с помощью метода __init __() .

import random
import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )


def show_value(data):
    try:
        val = data.value
    except AttributeError:
        logging.debug('No value yet')
    else:
        logging.debug('value=%s', val)

def worker(data):
    show_value(data)
    data.value = random.randint(1, 100)
    show_value(data)

class MyLocal(threading.local):
    def __init__(self, value):
        logging.debug('Initializing %r', self)
        self.value = value

local_data = MyLocal(1000)
show_value(local_data)

for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(local_data,))
    t.start()

__init __() вызывается для каждого объекта (обратите внимание на значение id()) один раз в каждом потоке

$ python threading_local_defaults.py

(MainThread) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(MainThread) value=1000
(Thread-1  ) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(Thread-1  ) value=1000
(Thread-2  ) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(Thread-1  ) value=81
(Thread-2  ) value=1000
(Thread-2  ) value=54

re.split()

Данный метод разделяет строку по заданному шаблону. Если шаблон найден, оставшиеся символы из строки возвращаются в виде результирующего списка. Более того, мы можем указать максимальное количество разделений для нашей строки.

Синтаксис:

Возвращаемое значение может быть либо списком строк, на которые была разделена исходная строка, либо пустым списком, если совпадений с шаблоном не нашлось.

Рассмотрим, как работает данный метод, на примере.

import re

# '\W+' совпадает с символами или группой символов, не являющихся буквами или цифрами
# разделение по запятой ',' или пробелу ' '
print(re.split('\W+', 'Good, better , Best'))
print(re.split('\W+', "Book's books Books"))
# Здесь ':', ' ' ,',' - не буквенно-цифровые символы, по которым происходит разделение
print(re.split('\W+', 'Born On 20th July 1989, at 11:00 AM'))

# '\d+' означает цифры или группы цифр
# Разделение происходит по '20', '1989', '11', '00'
print(re.split('\d+', 'Born On 20th July 1989, at 11:00 AM'))

# Указано максимальное количество разделений - 1
print(re.split('\d+', 'Born On 20th July 1989, at 11:00 AM', maxsplit=1))

# Результат:
# 
# 
# 
# 
# 

split String Example 2

The following set of examples help you understand the advanced split options in Python Programming Language. Here, we only Pass either two arguments or No argument to the String split function.

This split string statement was splitting the Str1 string based on the separator we specified (i.e., ‘,’) and prints the output. Here, the second argument restricts the split function to split one word only.

It split the Str1 string based on the separator we specified (i.e., ‘,’) and prints the output. Here, the second argument restricts the split function to split three words only.

Python String split count example 2

This time, we are splitting text using space for 5 times. Next, we used comma and space to split fruits, and it splits two times.

String split count output

Как проверить, содержит ли строка подстроку в Python

Независимо от того, является ли это просто слово, буква или фраза, которую вы хотите проверить в строке, с помощью Python вы можете легко использовать встроенные методы и тест членства в операторе.

Стоит отметить, что вы получите логическое значение (True или False) или целое число , чтобы указать, содержит ли строка то, что вы искали. Вы узнаете об этом больше, когда я покажу код ниже.

Давайте рассмотрим потенциальные решения, с помощью которых вы можете узнать, содержит ли строка или подстрока в Python определенное слово/букву.

1. С помощью метода find()
2. Использование в операторе
3. С помощью метода count()
4. Использование метода operator.contains()
5. С помощью Регулярных выражений (REGEX)

1. Подстрока Python с использованием метода find

Другой метод, который вы можете использовать, – это метод поиска строки.

В отличие от оператора in, который вычисляется до логического значения, метод find возвращает целое число.

Это целое число по существу является индексом начала подстроки, если подстрока существует, в противном случае возвращается -1.

Давайте посмотрим на метод find в действии.

Одна интересная вещь в этом методе заключается в том, что вы можете дополнительно указать начальный индекс и конечный индекс, чтобы ограничить свой поиск внутри.

Общий синтаксис таков:

Пример

Выход

3. С помощью метода count()

Метод count() для поиска или поиска подстроки Python проверяет наличие подстроки в строке. Если подстрока не найдена в строке, она возвращает 0.

Синтаксис: string.count(подстрока)

Выход:

2
1
0

4. Использование Метода Contains

__contains__() – это еще одна функция, которая поможет вам проверить, содержит ли строка определенную букву/слово.

Вот как вы можете его использовать:

Вы получите вывод как True/False. Для приведенного выше фрагмента кода вы получите вывод в виде:

Обратите внимание, что при написании метода используются 4 символа подчеркивания (2 перед словом и 2 после). Вот программа, чтобы объяснить то же самое:

Вот программа, чтобы объяснить то же самое:

В этом случае выход:

5. Использование регулярных выражений (REGEX) для поиска подстроки Python

Регулярные выражения предоставляют более гибкий (хотя и более сложный) способ проверки подстрок python на соответствие шаблону. Python поставляется со встроенным модулем для регулярных выражений, называемым re. Модуль re содержит функцию search, которую мы можем использовать для сопоставления шаблона подстроки следующим образом:

Этот метод лучше всего подходит, если вам нужна более сложная функция сопоставления, например сопоставление без учета регистра. В противном случае следует избегать усложнения и более низкой скорости регулярных выражений для простых вариантов использования сопоставления подстрок.

Определение текущего потока

Использование аргументов для идентификации потока является трудоемким процессом. Каждый экземпляр Thread имеет имя со значением, присваиваемым по умолчанию. Оно может быть изменено, когда создается поток.

Именование потоков полезно в серверных процессах с несколькими служебными потоками, обрабатывающими различные операции.

import threading
import time

def worker():
    print threading.currentThread().getName(), 'Starting'
    time.sleep(2)
    print threading.currentThread().getName(), 'Exiting'

def my_service():
    print threading.currentThread().getName(), 'Starting'
    time.sleep(3)
    print threading.currentThread().getName(), 'Exiting'

t = threading.Thread(name='my_service', target=my_service)
w = threading.Thread(name='worker', target=worker)
w2 = threading.Thread(target=worker) # используем имя по умолчанию

w.start()
w2.start()
t.start()

Программа выводит имя текущего потока в каждой строке. «Thread-1» — это безымянный поток w2.

$ python -u threading_names.py

worker Thread-1 Starting
my_service Starting
Starting
Thread-1worker Exiting
 Exiting
my_service Exiting

Большинство программ не используют print для отладки. Модуль logging поддерживает добавление имени потока в каждое сообщение журнала с помощью % (threadName)s. Включение имен потоков в журнал облегчает отслеживание этих сообщений.

import logging
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format=' (%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def worker():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

def my_service():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(3)
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='my_service', target=my_service)
w = threading.Thread(name='worker', target=worker)
w2 = threading.Thread(target=worker) # use default name

w.start()
w2.start()
t.start()

Модуль logging также является поточно-ориентированным, поэтому сообщения из разных потоков сохранятся в выводимых данных.

$ python threading_names_log.py

 (worker    ) Starting
 (Thread-1  ) Starting
 (my_service) Starting
 (worker    ) Exiting
 (Thread-1  ) Exiting
 (my_service) Exiting

Контроль доступа к ресурсам

Помимо синхронизации операций с потоками, также важно иметь возможность контролировать доступ к общим ресурсам, чтобы предотвратить повреждение данных. Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т

д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock

Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т. д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
class Counter(object):
    def __init__(self, start=0):
        self.lock = threading.Lock()
        self.value = start
    def increment(self):
        logging.debug('Waiting for lock')
        self.lock.acquire()
        try:
            logging.debug('Acquired lock')
            self.value = self.value + 1
        finally:
            self.lock.release()

def worker(c):
    for i in range(2):
        pause = random.random()
        logging.debug('Sleeping %0.02f', pause)
        time.sleep(pause)
        c.increment()
    logging.debug('Done')

counter = Counter()
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(counter,))
    t.start()

logging.debug('Waiting for worker threads')
main_thread = threading.currentThread()
for t in threading.enumerate():
    if t is not main_thread:
        t.join()
logging.debug('Counter: %d', counter.value)

В этом примере функция worker() увеличивает экземпляр Counter, который управляет Lock, чтобы два потока не могли одновременно изменить свое внутреннее состояние. Если Lock не использовался, можно пропустить изменение значения атрибута.

$ python threading_lock.py

(Thread-1  ) Sleeping 0.47
(Thread-2  ) Sleeping 0.65
(MainThread) Waiting for worker threads
(Thread-1  ) Waiting for lock
(Thread-1  ) Acquired lock
(Thread-1  ) Sleeping 0.90
(Thread-2  ) Waiting for lock
(Thread-2  ) Acquired lock
(Thread-2  ) Sleeping 0.11
(Thread-2  ) Waiting for lock
(Thread-2  ) Acquired lock
(Thread-2  ) Done
(Thread-1  ) Waiting for lock
(Thread-1  ) Acquired lock
(Thread-1  ) Done
(MainThread) Counter: 4

Чтобы выяснить, применил ли другой поток блокировку, не задерживая текущий поток, передайте значение False аргументу blocking функции acquire().

В следующем примере worker() пытается применить блокировку три раза и подсчитывает, сколько попыток нужно сделать. А lock_holder() выполняет циклическое переключение между снятием и запуском блокировки с короткими паузами в каждом состоянии, используемом для имитации загрузки.

import logging
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
def lock_holder(lock):
    logging.debug('Starting')
    while True:
        lock.acquire()
        try:
            logging.debug('Holding')
            time.sleep(0.5)
        finally:
            logging.debug('Not holding')
            lock.release()
        time.sleep(0.5)
    return
                    
def worker(lock):
    logging.debug('Starting')
    num_tries = 0
    num_acquires = 0
    while num_acquires < 3:
        time.sleep(0.5)
        logging.debug('Trying to acquire')
        have_it = lock.acquire(0)
        try:
            num_tries += 1
            if have_it:
                logging.debug('Iteration %d: Acquired',  num_tries)
                num_acquires += 1
            else:
                logging.debug('Iteration %d: Not acquired', num_tries)
        finally:
            if have_it:
                lock.release()
    logging.debug('Done after %d iterations', num_tries)


lock = threading.Lock()

holder = threading.Thread(target=lock_holder, args=(lock,), name='LockHolder')
holder.setDaemon(True)
holder.start()

worker = threading.Thread(target=worker, args=(lock,), name='Worker')
worker.start()

worker() требуется более трех итераций, чтобы применить блокировку три раза.

$ python threading_lock_noblock.py

(LockHolder) Starting
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Starting
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 1: Acquired
(Worker    ) Trying to acquire
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Iteration 2: Not acquired
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 3: Acquired
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 4: Not acquired
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 5: Acquired
(Worker    ) Done after 5 iterations

Тройные кавычки

Тройные кавычки в Python приходят на помощь, позволяя строкам занимать несколько строк, в том числе стенографические символы новой строки, табуляции, а также любые другие специальные символы.

Синтаксис для тройных кавычек состоит из трех последовательных одиночных или двойных кавычек.

#!/usr/bin/python3

para_str = """это длинная строка, которая состоит из
несколько строк и непечатаемых символов, таких как
TAB ( \t ) и они показывают тот путь, когда отображается.
Символы новой строки в строке, прямо как
в скобках , или просто новую строку с
присваиванием переменной также будет отображаться.
"""
print (para_str)

Когда приведенный выше код выполнится, он произведет следующий результат

Обратите внимание, что каждый специальный символ был преобразован в печатный вид, вплоть до последней новой строки в конце строки между «вверх». и закрытие тройные кавычки

Также отметим, что новая строка происходит либо с явным возвратом каретки в конце строки либо escape кодом (\n):

это длинная строка, которая состоит из
несколько строк и непечатаемых символов, таких как
TAB (    ) и они показывают тот путь, когда отображается.
Символы новой строки в строке, прямо как
в скобках , или просто новую строку с
присваиванием переменной также будет отображаться.

Неочищенные строки не относятся к обратной косой черты как к специальному символу. Каждый символ, который вы поместили в строку остается так, как вы его написали:

#!/usr/bin/python3

print ('C:\\nowhere')

Когда код выполниться, он выдаст следующий результат:

C:\nowhere

Теперь давайте используем строку. Мы укажем выражение следующим образом:

#!/usr/bin/python3

print (r'C:\\nowhere')

Когда код выполниться, он выдаст следующий результат:

C:\\nowhere