京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python字符串拼接、截取及替换方法总结分析
本文实例讲述了Python字符串拼接、截取及替换方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
python字符串连接
python字符串连接有几种方法,我开始用的第一个方法效率是最低的,后来看了书以后就用了后面的2种效率高的方法,跟大家分享一下。
先介绍下效率比较低的方法:
a = ['a','b','c','d']
content = ''
for i in a:
content = content + i
print content
content的结果是:'abcd'
后来我看了书以后,发现书上说的是python连接字符串,特别是在循环连接字符串的时候,他每次连接一次,就要重新开辟空间,然后把字符串连接起来,再放入新的空间,再一次循环,又要开辟新的空间,把字符串连接起来放入新的空间,如此反复,内存操作比较频繁,每次都要计算内存空间,然后开辟内存空间,再释放内存空间,效率非常低,你也许操作比较少的数据的时候看不出来,感觉影响不大,但是你碰到操作数据量比较多的时候,这个方法就要退休了,还是看看下面2个比较先进的方法把。
先进方法1:
用字符串的join方法:
a = ['a','b','c','d']
content = ''
content = ''.join(a)
print content
content的结果:'abcd'
先进方法2:
用字符串的替换占位符替换
a = ['a','b','c','d']
content = ''
content = '%s%s%s%s' % tuple(a)
print content
content的结果是:'abcd'
有兴趣可以看看关于python字符串有关的 python 字符串替换 和 python 字符串截取
字符串截取
python的字符串是有序集合,我们可以通过索引来提取想要获取的字符,可以把python的字符串也做为字符串的列表就更好理解。
python的字串列表有2种取值顺序
1.是从左到右索引默认0开始的,最大范围是字符串长度少1
s = 'ilovepython'
s[0]的结果是i
2.是从右到左索引默认-1开始的,最大范围是字符串开头
s = 'ilovepython'
s[-1]的结果是n
上面这个是取得一个字符,如果你的实际要取得一断字符的话,可以用到python 字符串截取功能
比如:s = 'ilovepython'
s[1:5]的结果是love
当使用以冒号分隔的字符串,python返回一个新的对象,结果包含了以这对偏移标识的连续的内容,左边的开始是包含了下边界,比如上面的结果包含了s[1]的值l,而取到的最大范围不包括上边界,就是s[5]的值p
字符串替换
python 字符串替换是python操作字符串的时候经常会碰到的问题,这里简单介绍下字符串替换方法。
python 字符串替换可以用2种方法实现:
1.用字符串本身的replace方法
1
a.replace('word','python')
输出的结果是hello python
2.用正则表达式来完成替换:
import re
strinfo = re.compile('word')
b = strinfo.sub('python',a)
print b
输出的结果也是hello python
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27