字符串操作

 

1.字符串常用操作方法

1.str.find('xx',startIndex,endIndex)

没找到，返回-1

str.rfind()

2.str.index('xxx')

没找到，抛出异常

str.rindex()

3.str.count('xxx')

计算出现几次。

4.str.replace('xx','XX')  将替换后的字符串返回

5.str.split(' ')   -->[]  ***

应用：str="asff d s  af  d as f fdsf"   将空格和制表符去除

str.split()   按照不可见字符切割

6.str.capitalize()  将第一个字母变成大写

7.titile()

8.startWith('xxx')   -->Ture or False

9.lower() ， upper()

11.ljust (10)   rjust()  center()    对齐

12.lstrip()   rstrip()  strip() 去空格   ***

13.partition()   分割成三部分

14.splitlines()   -->按行切

15. isXXX()

　　isdigit()  纯数字

　　isalpha()  纯字母

　　isalnum()  字母或数字

16.join()

字典   <--->字符串

　　eval("[{'a':'admin''},{}]")

 　　注意：代码注入，不执行？

　　本质就是将字符串放进代码中执行。 即 stu2=[{},{}]，如果这个代码通过，则stu2=eval(s_stu)

也会通过。

17. cmp(str1, str2) 比较两个字符串

 2. 正则表达式处理字符串

2.1 规则

 贪婪匹配：{2,6} 匹配2-6个字符，如果能找到6个，就先匹配6个

？：表示有或没有

*：表示>=0

+：表示>=1， 默认是贪婪匹配，尽量匹配多个 

组合：/a(bc)+/

或者：(ab) | (cd)

 2.2 python中使用正则

# coding:utf-8
import re

# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile('hello.*!')

# 使用Pattern匹配文本，获取匹配结果，无匹配时返回None
match = pattern.match('hello world!')

if match:
    # 使用match获取分组信息
    print(match.group)

 

# coding:utf-8
import re

# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile('(he)llo(.*)!')

# 使用Pattern匹配文本，获取匹配结果，无匹配时返回None
match = pattern.match('hello world!lsdjl')

if match:
    # 使用match获取分组信息
    print(match.group(1,2))

split分割：安装正则方式做分割

p = re.compile(r'd+')
print(p.split('aa12bb34cc'))

findall：按照正则方式查询所有匹配的子串，返回列表

p = re.compile(r'd+')
print(p.findall('hello 123world456'))

sub：字符串替换

　　将字符串 hello world, good morning! 替换为world hello, moring good!

p = re.compile(r'(w+) (w+)')
print(p.sub(r'2 1', 'hello world, good morning! '))

def func(m):
    return m.group(1).title()+' '+m.group(2).title()

print(p.sub(func, 'hello world, good morning! '))

subn：返回替换结果，和替换次数

 3. jieba中文分词

jieba.cut接受3个参数：

　　需要分词的字符串

　　cut_all参数决定是否采用全模式

　　HMM控制是否HMM模式

import jieba

reg_list = jieba.cut('我在学习自然语言处理', cut_all=True)
print('/'.join(reg_list))

jieba.cut_search：粒度比较细，所有有意义的词

　　字符串

　　是否HMM模式

用户自定义词典，例如专业名词，品牌名词等

　　动态添加分词，只对本次程序生效，并且HMM必须设为False

3.1 关键词提取（特征提取）

 　　基于TF-IDF算法的guanjian关键词提取

key_words = analyse.extract_tags(u'', topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns'))
print(key_words)
# topK：返回多少个关键词
# withWeight：是否返回关键词的权重
# allowPOS：仅仅包好指定的词，默认为空

　　基于textrank算法的关键词抽取

# 和extract_tags用法相同
jieba.analyse.textrank('', topK=20, withWeight=True, allowPOS=())

 

　　词性标注，POS tag

 　　并行分词，提高运行效率

jieba.enable_parallel()
words = jieba.cut('我在学习自然语言处理')

 　　在Linux环境下可以使用。

　　tokenize：返回词语在原文中的起始位置

result = jieba.tokenize(u'我在学习自然语言处理')
for tk in result:
    print('%s		 start: %d 		 end: %d'%(tk[0], tk[1], tk[2]))

 　　ChineseAnalyzer for Whoosh 搜索引擎

end