A complete guide to the python split function
Содержание:
- Определение текущего потока
- Python f-строки: особенности использования
- Время выполнения программы
- Подклассы потоков
- Strip и zfill
- Использование Event.wait() в многопоточности Python
- Поиск символов и текста
- Узнайте, какие встроенные методы Python используются в строковых последовательностях
- Создает строку из списка строк.
- split String Example 2
- Daemon потоки non-daemon
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
Python f-строки: особенности использования
Теперь, когда вы узнали все о том, почему f-строки великолепны, я уверен, что вы захотите начать их использовать. Вот несколько деталей, о которых нужно помнить, когда вы отправляетесь в этот дивный новый мир.
Кавычки
Вы можете использовать различные типы кавычек внутри выражений. Просто убедитесь, что вы не используете кавычки того же типа на внешней стороне f-строки, которые вы используете в выражении.
Этот код будет работать:
>>> f"{'Eric Idle'}"
'Eric Idle'
Этот код также будет работать:
>>> f'{"Eric Idle"}'
'Eric Idle'
Вы также можете использовать тройные кавычки:
>>> f"""Eric Idle""" 'Eric Idle'
>>> f'''Eric Idle''' 'Eric Idle'
Если вам нужно использовать одинаковый тип кавычки как внутри, так и снаружи строки, вы можете сделать это с помощью \:
>>> f"The \"comedian\" is {name}, aged {age}."
'The "comedian" is Eric Idle, aged 74.'
Словари
Говоря о кавычках, следите, когда вы работаете со словарями. Если вы собираетесь использовать одинарные кавычки для ключей словаря, то не забудьте убедиться, что вы используете двойные кавычки для f-строк, содержащих ключи.
>>> comedian = {'name': 'Eric Idle', 'age': 74}
>>> f"The comedian is {comedian}, aged {comedian}."
The comedian is Eric Idle, aged 74.
Пример с синтаксической ошибкой:
>>> comedian = {'name': 'Eric Idle', 'age': 74}
>>> f'The comedian is {comedian}, aged {comedian}.'
File "<stdin>", line 1
f'The comedian is {comedian}, aged {comedian}.'
^
SyntaxError: invalid syntax
Если вы используете тот же тип кавычки вокруг ключей словаря, что и на внешней стороне f-строки, то кавычка в начале первого ключа словаря будет интерпретироваться как конец строки.
Фигурные скобки
Чтобы в скобках появилась скобка, вы должны использовать двойные скобки:
>>> f"`74`"
'{74}'
Обратите внимание, что использование тройных скобок приведет к тому, что в вашей строке будут только одиночные скобки:
>>> f"{`74`}"
'{74}'
Тем не менее, вы можете получить больше фигурных скобок, если вы используете больше, чем тройные фигурные скобки:
>>> f"{{`74`}}"
'`74`'
Обратный слеш
Как вы видели ранее, вы можете использовать обратные слэши в строковой части f-строки. Однако вы не можете использовать обратную косую черту для экранирования части выражения f-строки:
>>> f"{\"Eric Idle\"}"
File "<stdin>", line 1
f"{\"Eric Idle\"}"
^
SyntaxError: f-string expression part cannot include a backslash
Вы можете обойти это, предварительно посчитав выражение и используя результат в f-строке:
>>> name = "Eric Idle"
>>> f"{name}"
'Eric Idle'
Выражения не должны содержать комментарии, использующие символ #. Используя это вы получите синтаксическую ошибку:
>>> f"Eric is {2 * 37 #Oh my!}."
File "<stdin>", line 1
f"Eric is {2 * 37 #Oh my!}."
^
SyntaxError: f-string expression part cannot include '#'
Время выполнения программы
Существует множество разных задач, для решения которых нужно найти время, потраченное на работу программы либо отдельных ее блоков. Чтобы найти данную величину, достаточно посчитать разницу в секундах между точкой старта определенной функции и местом, где она завершает свою работу. В следующем примере демонстрируется применение методов time() для получения текущего времени, чтобы в конечном итоге выявить, как долго работал блок кода. Метод sleep() здесь увеличивает время выполнения программы на 5 секунд.
import time
start = time.time()
time.sleep(5)
finish = time.time()
result = finish - start
print("Program time: " + str(result) + " seconds.")
Program time: 5.005090236663818 seconds.
Несмотря на простоту вышеописанного подхода, использовать его в серьезных целях, где требуется точный и независимый от ОС результат, не рекомендуется. Все дело в том, что числовое значение времени, получаемое таким образом, может иметь погрешности за счет внутренних особенностей работы компьютера, в среде которого выполняется программа. Например, системные часы могут быть подкорректированы вручную пользователем во время выполнения программы. Корректировка может произойти и автоматически, если настроена синхронизация системных часов по NTP.
Таким образом, может случиться такая ситуация, что функция вернет значение меньшее, чем при предыдущем вызове.
monotonic
По этой причине лучше всего использовать метод monotonic(), впервые появившийся в версии Python 3.3 на некоторых платформах, а начиная с выпуска 3.5 ставший доступным абсолютно везде. Его главной особенностью является точное представление измеряемого количества времени, вне зависимости от работы ОС и текущей платформы. Используемый таймер никогда не вернет при повторном вызове метода значение, которое будет меньше предыдущего. Это позволяет избежать многих ошибок, а также неожиданного поведения.
import time
start = time.monotonic()
time.sleep(15)
result = time.monotonic() - start
print("Program time: {:>.3f}".format(result) + " seconds.")
Program time: 15.012 seconds.
В примере программы, описанном выше, продемонстрирована работа функции monotonic(). Принцип ее применения такой же, как и в предыдущем примере, однако здесь результат обладает гарантированной точностью и независим от внешних условий. Для отображения времени в более комфортной форме используется небольшое форматирование результата.
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'}
Strip и zfill
Еще одна важная функция — это возможность удалять из строки лишние начальные и конечные символы. Для этого у нас есть семейство функций :
- Удалить пробелы по умолчанию.
- Удалить пробелы слева или справа.
- Удалить произвольные символы.
test_string_with_spaces = ' The quick brown fox jumps over the lazy dog '
test_string_with_spaces.strip()
Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'
test_string_with_spaces.lstrip()
Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog '
test_string_with_spaces.rstrip()
Out: ' The quick brown fox jumps over the lazy dog'
test_string.rstrip('g')
Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy do'
Кроме того, есть полезная функция для дополнения чисел ведущими нулями:
'29'.zfill(10) Out: '0000000029' 'xA1'.zfill(4) Out: '0xA1'
Использование Event.wait() в многопоточности Python
Модуль предоставляет , которого можно использовать как . Однако преимущество в том, что он более отзывчив. Причина в том, что когда событие установлено, программа сразу выходит из цикла. В Python с коду надо будет подождать завершения вызова до выхода из потока.
Причина, по которой здесь лучше использовать в том, что он не блокируется, в то время, как блокируется. Это значит, что при использовании вы заблокируете выполнение основного потока, пока тот будет ждать завершения вызова . решает данную проблему. Более подробнее прочитать о принципах работы потоков можно в .
Далее показан пример добавления в Python вызова с :
Python
import logging
import threading
def worker(event):
while not event.isSet():
logging.debug(«рабочий поток вносится»)
event.wait(1)
def main():
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format=»%(relativeCreated)6d %(threadName)s %(message)s»
)
event = threading.Event()
thread = threading.Thread(target=worker, args=(event,))
thread_two = threading.Thread(target=worker, args=(event,))
thread.start()
thread_two.start()
while not event.isSet():
try:
logging.debug(«Добавление из главного потока»)
event.wait(0.75)
except KeyboardInterrupt:
event.set()
break
if __name__ == «__main__»:
main()
|
1 8 15 25 |
importlogging importthreading defworker(event) whilenotevent.isSet() logging.debug(«рабочий поток вносится»)
defmain() logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, format=»%(relativeCreated)6d %(threadName)s %(message)s» )
thread=threading.Thread(target=worker,args=(event,)) thread_two=threading.Thread(target=worker,args=(event,)) thread.start() thread_two.start() whilenotevent.isSet() try logging.debug(«Добавление из главного потока») exceptKeyboardInterrupt event.set() break if__name__==»__main__» main() |
В данном примере создается и передается к . Вспомните, что в предыдущем примере вместо этого передавался словарь.
Затем устанавливаются циклы для проверки, настроено ли событие . Если это не так, тогда код выведет сообщение и немного подождет перед повторной проверкой. Для установки события можно воспользоваться комбинацией . Как только событие установлено, вернется, и цикл оборвется, завершив программу.
Рассмотрите подробнее код выше. Как бы вы передали разное время сна каждому работающему потоку? Справитесь с задачей? Не бойтесь экспериментировать!
Поиск символов и текста
Метод include? позволяет проверить, есть ли в строке искомая строка. Если она есть, он возвращает true, а если нет – false.
Метод index возвращает индекс искомого символа. Также он может определить индекс первого символа подстроки. При запросе несуществующего символа он возвращает nil.
Метод index находит только первое совпадение.
Строка содержит и другие символы «о», но метод выводит только первое совпадение.
Чтобы найти другие совпадения, можно преобразовать строку в массив и использовать методы массивов для итерации по полученному массиву и поиска других совпадений.
Помимо поиска символов в строке, вы можете проверить, начинается ли строка с символа или подстроки, используя start_with? метод:
Метод start_with? принимает несколько строк и возвращает true, если совпадает хотя бы одна из них
Вы можете использовать метод end_with? чтобы узнать, заканчивается ли строка указанной подстрокой. Он работает точно так же, как start_with?:
Узнайте, какие встроенные методы Python используются в строковых последовательностях
Строка — это последовательность символов. Встроенный строковый класс в Python представлен строками, использующими универсальный набор символов Unicode. Строки реализуют часто встречающуюся последовательность операций в Python наряду с некоторыми дополнительными методами, которые больше нигде не встречаются. На картинке ниже показаны все эти методы:
Встроенные строковые функции в Python
Давайте узнаем, какие используются чаще всего
Важно заметить, что все строковые методы всегда возвращают новые значения, не меняя исходную строку и не производя с ней никаких действий
Код для этой статьи можно взять из соответствующего репозитория Github Repository.
1. center( )
Метод выравнивает строку по центру. Выравнивание выполняется с помощью заданного символа (пробела по умолчанию).
Синтаксис
, где:
- length — это длина строки
- fillchar—это символ, задающий выравнивание
Пример
2. count( )
Метод возвращает счёт или число появлений в строке конкретного значения.
Синтаксис
, где:
- value — это подстрока, которая должна быть найдена в строке
- start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
- end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения
Пример
3. find( )
Метод возвращает наименьшее значение индекса конкретной подстроки в строке. Если подстрока не найдена, возвращается -1.
Синтаксис
, где:
- value или подстрока, которая должна быть найдена в строке
- start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
- end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения
Пример
Метод возвращает копию строки, преобразуя все заглавные буквы в строчные, и наоборот.
Синтаксис
Пример
5. startswith( ) and endswith( )
Метод возвращает True, если строка начинается с заданного значения. В противном случае возвращает False.
С другой стороны, функция возвращает True, если строка заканчивается заданным значением. В противном случае возвращает False.
Синтаксис
- value — это искомая строка в строке
- start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
- end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения
Пример
6. split( )
Метод возвращает список слов в строке, где разделителем по умолчанию является пробел.
Синтаксис
- sep: разделитель, используемый для разделения строки. Если не указано иное, разделителем по умолчанию является пробел
- maxsplit: обозначает количество разделений. Значение по умолчанию -1, что значит «все случаи»
Пример
7. Строка заглавными буквами
Синтаксис
Синтаксис
Синтаксис
Пример
8. ljust( ) и rjust( )
С помощью заданного символа (по умолчанию пробел) метод возвращает вариант выбранной строки с левым выравниванием. Метод rjust() выравнивает строку вправо.
Синтаксис
- length: длина строки, которая должна быть возвращена
- character: символ для заполнения незанятого пространства, по умолчанию являющийся пробелом
Пример
9. strip( )
Метод возвращает копию строки без первых и последних символов. Эти отсутствующие символы — по умолчанию пробелы.
Синтаксис
character: набор символов для удаления
- : удаляет символы с начала строки.
- : удаляет символы с конца строки.
10. zfill( )
Метод zfill() добавляет нули в начале строки. Длина возвращаемой строки зависит от заданной ширины.
Синтаксис
width: указывает длину возвращаемой строки. Нули не добавляются, если параметр ширины меньше длины первоначальной строки.
Пример
Заключение
В статье мы рассмотрели лишь некоторые встроенные строковые методы в Python. Есть и другие, не менее важные методы, с которыми при желании можно ознакомиться в соответствующей документации Python.
- PEG парсеры и Python
- Популярные лайфхаки для Python
- Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 1
Перевод статьи Parul PandeyUseful String Method
Создает строку из списка строк.
Описание:
Метод возвращает строку, которая является конкатенацией (объединением) всех элементов строк итерируемого объекта .
В итоговой строке элементы объединяются между собой при помощи строки-разделителя .
Если в последовательности есть какие-либо НЕ строковые значения, включая байтовые строки , то поднимается исключение .
Примеры создания строки из списка строк.
>>> x = 'возвращает', 'строку', 'которая',
'является', 'конкатенацией'
# объединение списка строк с разделителем "пробел"
>>> line = ' '.join(x)
>>> line
# 'возвращает строку которая является конкатенацией'
# в качестве разделителя символ новой строки '\n'
>>> line = '\n'.join(x)
>>> line
# 'возвращает\nстроку\nкоторая\nявляется\nконкатенацией'
>>> print(line)
# возвращает
# строку
# которая
# является
# конкатенацией
Очень часто метод используется для формирования какого то итогового сообщения, в зависимости от условий в программе. В начале кода определяется пустой список, а по ходу программы, в результате проверок, добавляются части выходного сообщения (например при проверке корректности заполнения полей формы).
В примере будем использовать словарь из двух списков — (для ошибок) и (для итогового сообщения):
# здесь поступают какие то данные, пускай
# num - должно быть целым числом
# name - имя, которое должно быть не менее 3-х букв
content = {'message' [], 'error' []}
# далее идет код проверок например:
if num
if type(num) is int
content'message'.append(f' - Введено число {num}')
else
content'error'.append(f' - {num} - это не целое число')
else
content'error'.append(' - Вы не ввели число')
if name
if len(name) > 3
content'message'.append(f' - Введено имя: {name}')
else
content'error'.append(' - Имя не должно быть короче 3-х букв')
else
content'error'.append(' - Вы не ввели имя')
# в конце кода итоговые проверки и вывод сообщения
if content'error']:
# если есть какие-то ошибки
content'error'.insert(, 'При вводе данных возникли ошибки:\n')
result_message = '\n'.join(content'error'])
else
# если все хорошо.
content'message'.insert(, 'Результаты ввода данных:\n')
result_message = '\n'.join(content'message'])
print(result_message)
Как добавить/соединить существующую строку со списком строк.
Очень просто. Необходимо существующую строку добавить в начало списка методом изменяющихся последовательностей , а затем применить метод .
# начальная строка >>> line = 'Состав корзины покупателя:' # список строк, которые нужно добавить >>> lst_line = '- картошка', '- морковь', '- лук', '- чеснок', '- свекла' # вставляем начальную строку по индексу 0 в список >>> lst_line.insert(, line) # объединяем список строк по разделителю '\n' >>> rez = '\n'.join(lst_line) >>> print(rez) # Состав корзины покупателя: # - картошка # - морковь # - лук # - чеснок # - свекла
Конечно данную операцию можно осуществить другим способом, при помощи оператора присваивания на месте . Но такой код будет работать значительно дольше и потреблять больше памяти, особенно это заметно, когда строк очень много.
>>> line = 'Состав корзины покупателя:'
# список строк, которые нужно добавить
>>> lst_line = '- картошка', '- морковь', '- лук', '- чеснок', '- свекла'
>>> for add_line in lst_line
... line += f'\n{add_line}'
...
print(line)
# Состав корзины покупателя:
# - картошка
# - морковь
# - лук
# - чеснок
# - свекла
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.
Daemon потоки non-daemon
До этого момента примеры программ ожидали, пока все потоки не завершат свою работу. Иногда программы порождают такой поток, как демон. Он работает, не блокируя завершение основной программы.
Использование демона полезно, если не удается прервать поток или завершить его в середине работы, не потеряв и не повредив при этом данные.
Чтобы пометить поток как demon, вызовите метод setDaemon() с логическим аргументом. По умолчанию потоки не являются «демонами», поэтому передача в качестве аргумента значения True включает режим demon.
import threading
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
def daemon():
logging.debug('Starting')
time.sleep(2)
logging.debug('Exiting')
d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)
def non_daemon():
logging.debug('Starting')
logging.debug('Exiting')
t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
d.start()
t.start()
Обратите внимание, что в выводимых данных отсутствует сообщение «Exiting» от потока-демона. Все потоки, не являющиеся «демонами» (включая основной поток), завершают работу до того, как поток-демон выйдет из двухсекундного сна
$ python threading_daemon.py (daemon ) Starting (non-daemon) Starting (non-daemon) Exiting
Чтобы дождаться завершения работы потока-демона, используйте метод join().
import threading
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
def daemon():
logging.debug('Starting')
time.sleep(2)
logging.debug('Exiting')
d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)
def non_daemon():
logging.debug('Starting')
logging.debug('Exiting')
t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
d.start()
t.start()
d.join()
t.join()
Метод join() позволяет demon вывести сообщение «Exiting».
$ python threading_daemon_join.py (daemon ) Starting (non-daemon) Starting (non-daemon) Exiting (daemon ) Exiting
Также можно передать аргумент задержки (количество секунд, в течение которых поток будет неактивным).
import threading
import time
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
)
def daemon():
logging.debug('Starting')
time.sleep(2)
logging.debug('Exiting')
d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)
def non_daemon():
logging.debug('Starting')
logging.debug('Exiting')
t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)
d.start()
t.start()
d.join(1)
print 'd.isAlive()', d.isAlive()
t.join()
Истекшее время ожидания меньше, чем время, в течение которого поток-демон спит. Поэтому поток все еще «жив» после того, как метод join() продолжит свою работу.
$ python threading_daemon_join_timeout.py (daemon ) Starting (non-daemon) Starting (non-daemon) Exiting d.isAlive() True
Adblock