京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
详解Python核心对象类型字符串
Python的字符串的特点
Python与C语言,Java语言都不一样,没有单个字符,只有一个有一个字符的字符串。
字符串对象不可修改,属于不可变类型
字符串和列表,元组都从属于序列这个对象类别。所以序列支持的操作,字符串也支持。
用单引号和双引号表示都行,并列的字符串串常量会自动合并,不需要显式的用加号表示。
单双引号里面的特殊字符必须用转义序列表示,比如”,',\都需要在前面加个、,但是在三引号里面不需要转义。
Python的字符串的支持的基本操作
支持序列的操作,比如len(‘abc')取长度
Python不允许混合数字和字符串的加法,比如9+'3'不会转成字符串,这点和Java不一样。
分片通过偏移来指定分片的大小,[偏移A:偏移B:偏移C]从左到右偏移为正,从右到左偏移为负。偏移A省略表示最左端,偏移B省略表示最右端,如[1:]表示从索引为1到最右端。分片创建一个新的对象返回,所以用[:]可以实现拷贝。分片偏移C表示步进,从左端和右端的区间复制索引相差为步进的元素,组成新对象返回。
修改字符串会产生一个新的字符串对象,这时候可能会有疑问,这样不是效率很低吗?在JAVA中确实是这样,如果用+号来合并字符串就会产生一个新对象,所以在JAVA中一般用StringBuilder避免产生过多的对象,但是在Python中没被变量引用的对象会立即回收掉空间,新对象会重用回收的空间。所以效率并不会很低。
Python的字符串转换
数字与字符串之间的转换:通过内置函数int(‘42'),str(42),float(‘42')之类的来转换
字符串与ASCII码之间的转换:ord(‘323')将字符串转为ASCII码,chr(23)将ASCII码转换为字符串
字符串方法
修改字符串:通过合并+和分片[:]来修改,另一种是通过字符串的方法来修改。replace(‘goal','str')把字符串中的'goal'替换成'str'。find(‘index')返回字符串'index'开始的索引。list(‘sds')将字符串'sds'转换成列表['s','d','s'],这就变成了可变对象类型,可以直接对其进行多次修改,再调用”.join(列表)转换成字符串方法这比上面多次合并或切片效率要高。
文本解析:split(”)方法可以将文本切割成列表。
其他方法:rstrip()方法清除每行末尾空白,endswith(‘w')判断是否以'w'结尾和startswith(‘t')是否以't'开头。
字符串不支持模式,需要使用Python的re标准库模块。
字符串格式化
Python支持在字符串放入%d,%s来实现类型替换,类似于C的printf。在字符串后面添加% 字符串 实现指定字符串替换,多个字符串要用()括起来。
基于字典的字符格式化
插入字符串的不再是固定的%d,%s而是%(字典的键)。替换的就是字典的值,这样有一个好处就是能把整个字符串中的对应字典键的字符串都替换成字典键对应的值。
字符串格式化调用方法
前面的都是通过表达式来进行字符串格式化。这里是通过字符串的方法进行格式化。这就和Java的占位符差不多了,template='{0},{1},{2}',template.format('s','d','s')来进行格式化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31