闭包在python中的应用之translate和maketrans用法详解

相对来说python对字符串的处理是比较高效的,方法也有很多。其中maketrans和translate两个方法被应用的很多,本文就针对这两个方法的用法做一总结整理。

首先让我们先回顾下这两个方法:

① s.translate(table,str) 对字符串s移除str包含的字符,剩下的字符串按照table里的字符映射关系替换。table可以理解为转换表,比较'a' -> 'A', 'b'->'B'.

② tabel = string.maketrans('s1', 's2') s1 和 s2 的长度必须一致,maketrans生成一个转换表,若在s中有s1,则替换为s2,这个转换表是字符字符一个个对应的,没必要全部包含。

举几个例子:

import string
s = 'helloworld, 0001111'
table = string.maketrans('','')#没有映射,保留原字符串
s.translate(table) #hello world, 0001111
s.translate(table, 'hello000)'#world, 1111
table = string.maketrans('abcdefgh','ABCDEFGH')
s.translate(table)#HEllo,worlD,0001111
s.translate(table,'world')#HEllo,0001111

我们现在可以将makerans,translate包装起来,形成一个返回闭包的工厂函数(print就是工厂函数),如下所示:

import string
def translator(frm = '', to='', delete= '', keep = None):
  if len(to) == 1:
    to = to * len(frm)
  trans = string.maketrans(frm, to)
  if keep is not None:
    allchars = string.maketrans('','')
    delete = allchars.translate(allchars, keep.translate(allchars, delete))
    def translate(s):
      return s.translate(trans, delete)
    return translate

函数的最后用到了闭包,闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。创建闭包的常见方式,就是在一个函数内部创建另一个函数:

def make_adder(addend):
   def adder(augend): return augend + addend
   return adder

执行 p = make_addr(23)将产生内层函数addr的一个闭包,这个闭包在内部引用了名字addend,而addend又绑定到数值23,执行p(100)则最终返回123。

现在我们已经把各种可能性封闭在一个建议以用的接口后面。

>>>digits_only = translator(keep = string.digits)
>>>digits_only('Chris Perkins :224 -7992')
'2247992'

移除属于某字符集合的元素也非常简单:

>>>no_digits = translator(delete = string.digits)
>>>no_digits('Chris Perkins:224-7992')
'Chris Perkings : - '

也可以替换:

>>>digits_to_hash = translator(from = string.digits, to = '#')
>>>digits_to_hash('Chris Perkins :224-7992')
'Chris Perkins: ###-####'

当delete和keep有重叠部分的时候,delete参数优先

>>>trans = translator(delete = 'abcd', kepp ='cdef')
>>>trans('abcdefg')
'ef'

其实可以更详细的添加一些异常来处理同时出现delete,keep的情况。

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • Python中的闭包总结

    前几天又有人在我的这篇文章 python项目练习一:即时标记 下留言,关于其中一个闭包和re.sub的使用不太清楚.我在自己的博客上搜索了下,发现没有写过闭包相关的东西,所以决定总结一下,完善博客上Python的内容. 1. 闭包的概念 首先还得从基本概念说起,什么是闭包呢?来看下维基上的解释: 复制代码 代码如下: 在计算机科学中,闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环

  • Python中用函数作为返回值和实现闭包的教程

    函数作为返回值 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回. 我们来实现一个可变参数的求和.通常情况下,求和的函数是这样定义的: def calc_sum(*args): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax 但是,如果不需要立刻求和,而是在后面的代码中,根据需要再计算怎么办?可以不返回求和的结果,而是返回求和的函数! def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args:

  • 详解Python中的装饰器、闭包和functools的教程

    装饰器(Decorators) 装饰器是这样一种设计模式:如果一个类希望添加其他类的一些功能,而不希望通过继承或是直接修改源代码实现,那么可以使用装饰器模式.简单来说Python中的装饰器就是指某些函数或其他可调用对象,以函数或类作为可选输入参数,然后返回函数或类的形式.通过这个在Python2.6版本中被新加入的特性可以用来实现装饰器设计模式. 顺便提一句,在继续阅读之前,如果你对Python中的闭包(Closure)概念不清楚,请查看本文结尾后的附录,如果没有闭包的相关概念,很难恰当的理解P

  • Python深入学习之闭包

    闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构.函数式编程是一种编程范式 (而面向过程编程和面向对象编程也都是编程范式).在面向过程编程中,我们见到过函数(function):在面向对象编程中,我们见过对象(object).函数和对象的根本目的是以某种逻辑方式组织代码,并提高代码的可重复使用性(reusability).闭包也是一种组织代码的结构,它同样提高了代码的可重复使用性. 不同的语言实现闭包的方式不同.Python以函数对象为基础,为闭包这一语法结构提供支持的 (我们在特殊方法与多范

  • 简单谈谈Python中的闭包

    Python中的闭包 前几天又有人留言,关于其中一个闭包和re.sub的使用不太清楚.我在我们搜索了下,发现没有写过闭包相关的东西,所以决定总结一下,完善Python的内容. 1. 闭包的概念 首先还得从基本概念说起,什么是闭包呢?来看下维基上的解释: 复制代码 代码如下: 在计算机科学中,闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了自由变量的函数.这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外.所以,有另一种说法认为闭包是由函

  • 简单讲解Python中的闭包

    闭包并不是什么新奇的概念,它早在高级语言开始发展的年代就产生了.闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称.对闭包的具体定义有很多种说法,这些说法大体可以分为两类: 一种说法认为闭包是符合一定条件的函数,比如参考资源中这样定义闭包:闭包是在其词法上下文中引用了自由变量的函数. 另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体.比如参考资源中就有这样的的定义:在实现深约束时,需要创建一个能显式表示引用环境的东西,并将它与相关的子程序捆绑在一起,这样捆绑起来

  • Python中的闭包实例详解

    一般来说闭包这个概念在很多语言中都有涉及,本文主要谈谈python中的闭包定义及相关用法.Python中使用闭包主要是在进行函数式开发时使用.详情分析如下: 一.定义 python中的闭包从表现形式上定义(解释)为:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure).这个定义是相对直白的,好理解的,不像其他定义那样学究味道十足(那些学究味道重的解释,在对一个名词的解释过程中又充满了一堆让人抓狂的其他陌生名词,不适合初学者).下面

  • 闭包在python中的应用之translate和maketrans用法详解

    相对来说python对字符串的处理是比较高效的,方法也有很多.其中maketrans和translate两个方法被应用的很多,本文就针对这两个方法的用法做一总结整理. 首先让我们先回顾下这两个方法: ① s.translate(table,str) 对字符串s移除str包含的字符,剩下的字符串按照table里的字符映射关系替换.table可以理解为转换表,比较'a' -> 'A', 'b'->'B'. ② tabel = string.maketrans('s1', 's2') s1 和 s2

  • 对Python中class和instance以及self的用法详解

    一. Python 的类和实例 在面向对象中,最重要的概念就是类(class)和实例(instance),类是抽象的模板,而实例是根据类创建出来的一个个具体的 "对象". 就好比,学生是个较为抽象的概念,同时拥有很多属性,可以用一个 Student 类来描述,类中可定义学生的分数.身高等属性,但是没有具体的数值.而实例是类创建的一个个具体的对象, 每一个对象都从类中继承有相同的方法,但是属性值可能不同,如创建一个实例叫 hansry 的学生,其分数为 93,身高为 176,则这个实例拥

  • Python中最好用的json库orjson用法详解

    目录 1 简介 2 orjson常用方法 2.1 序列化 2.2 反序列化 2.3 丰富的option选项 2.4 针对dataclass.datetime添加自定义处理策略 总结 1 简介 大家好,我们在日常使用 Python 的过程中,经常会使用 json 格式存储一些数据,尤其是在 web 开发中.而 Python 原生的 json 库性能差.功能少,只能堪堪应对简单轻量的 json 数据存储转换需求. 而本文我要给大家介绍的第三方 json 库 orjson ,在公开的各项基准性能测试中

  • Python中内置的日志模块logging用法详解

    logging模块简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记录方式. logging模块与log4j的机制是一样的,只是具体的实现细节不同.模块提供logger,handler,filter,formatter. logger:提供日志接口,供应用代码使用.logger最长用的操作有两类:配置和发

  • Python中第三方库Requests库的高级用法详解

    一.Requests库的安装 利用 pip 安装,如果你安装了pip包(一款Python包管理工具,不知道可以百度哟),或者集成环境,比如Python(x,y)或者anaconda的话,就可以直接使用pip安装Python的库. $ pip install requests 安装完成之后,下面来看一下基本的方法: #get请求方法 >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) #打印g

  • python中requests库session对象的妙用详解

    在进行接口测试的时候,我们会调用多个接口发出多个请求,在这些请求中有时候需要保持一些共用的数据,例如cookies信息. 妙用1 requests库的session对象能够帮我们跨请求保持某些参数,也会在同一个session实例发出的所有请求之间保持cookies. 举个栗子,跨请求保持cookies,在命令行上输入下面命令: # 创建一个session对象 s = requests.Session() # 用session对象发出get请求,设置cookies s.get('http://ht

  • 基于python中pygame模块的Linux下安装过程(详解)

    一.使用pip安装Python包 大多数较新的Python版本都自带pip,因此首先可检查系统是否已经安装了pip.在Python3中,pip有时被称为pip3. 1.在Linux和OS X系统中检查是否安装了pip 打开一个终端窗口,并执行如下命令: Python2.7中: zhuzhu@zhuzhu-K53SJ:~$ pip --version pip 8.1.1 from /usr/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7) Python3.X中: z

  • 在python中按照特定顺序访问字典的方法详解

    最近使用python写一些东西,在参考资料的时候发现字典是没有顺序的,那么怎么样按照一定顺序访问字典呐,我找到了一个小方法: 假设一个字典是: D = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 如果我们要按照a, b, c的顺序访问字典,可以借助一个列表,比如说: L = list(D.keys()) L.sort() for key in L: print(key, 'is' D[key]) 输出为: a is 1 b is 2 c is 3 需要倒序的话只需使用倒序函数排

  • 对python中的控制条件、循环和跳出详解

    对python中的控制条件.循环和跳出详解 代码缩进(代码块): python用缩进表示代码块,没有其他语言的大括号 缩进是强制检查,整个代码缩进必须一致,否则无法运行 用2.4个空格或者tab缩进 ide自动保证缩进一致 If.elif和else的条件分支: if if...else if...elif..else 没有switch.case语法 空的列表.元祖.字符串.0都被评估为False None被评估为False 控制条件后面必须加":" a=100 if a > 80

  • 对python中的os.getpid()和os.fork()函数详解

    如下所示: import os import sys import time processNmae = 'parent' print "Program executing ntpid:%d,processNmae:%s"%(os.gitpid(),processNmae) #attempt to fork child process try: forkPid = os.fork() except OSError: sys.exit("Unable to create new

随机推荐