Str python. строки в python

Введение

Строка – это такой порядок символов. Строки начинают считываться со ввода функции input().

В сегодняшней статье мы рассмотрим методы строк.

Строковые методы в Python нужны для того, чтобы решить разные задачи. Ведь очень часто сами строки не могут реализовать все операции

Важно не забывать, что строковые методы не будут производить дополнительных действий и не будут менять начальные строки. Методы очень часто сравнивают с функциями

Они также могут вернуть результаты своей операции. Методы очень сильно связаны с типом данных.

Вообще в языке программирования Python есть более 30 методов строк, но в данной статье я расскажу о таких методах как center(), find(), isalnum(), replace(), casefold(), endswith(), index(), isdecimal(), isdigit(), join(), split(), isnumeric(), isspace(), isupper(), partition().

Дополнительные строковые функции

encode()	Функция string encode() используется для кодирования строки с использованием предоставленной кодировки.
count()	Функция String count() возвращает количество вхождений подстроки в заданной строке.
startwith()	Функция startwith() возвращает True, если строка начинается с заданного префикса, в противном случае возвращает False.
stringndswith()	Функция stringndswith() возвращает True, если строка заканчивается заданным суффиксом, в противном случае возвращает False.
capitalize()	Функция String capitalize() возвращает версию строки с заглавной буквы.
center()	Функция string center() возвращает центрированную строку указанного размера.
casefold()	Функция casefold() строки в Python возвращает копию строки в развернутом виде. Эта функция используется для сравнения строк без учета регистра.
expandtabs()	Функция Python string expandtabs() возвращает новую строку, в которой символы табуляции (\t) заменены одним или несколькими пробелами.
index()	Функция String index() возвращает наименьший индекс, в котором находится указанная подстрока.
__contains__()	Класс String имеет функцию __contains __(), которую мы можем использовать, чтобы проверить, содержит ли он другую строку или нет. Мы также можем использовать оператор «in» для выполнения этой проверки.

re.match()

Этот метод ищет и возвращает первое совпадение. Но надо учесть, что он проверяет соответствие только в начале строки.

Синтаксис:

Возвращаемое значение, как и в , может быть либо подстрокой, соответствующей шаблону, либо , если желаемый результат не найден.

Теперь давайте посмотрим на пример. Проверим, совпадает ли строка с шаблоном.

import re

regexp = r"(+) (\d+)"
match = re.match(regexp, "July 20")
if match == None:
    print("Not a valid date")
else:
    print("Given string: %s" % (match.group()))
    print("Month: %s" % (match.group(1)))
    print("Day: %s" % (match.group(2)))

Рассмотрим другой пример. Здесь «July 20» находится не в начале строки, поэтому результатом кода будет «Not a valid date»

import re

regexp = r"(+) (\d+)"
match = re.match(regexp, "My son birthday is on July 20")
if match == None:
    print("Not a valid date")
else:
    print("Given string: %s" % (match.group()))
    print("Month: %s" % (match.group(1)))
    print("Day: %s" % (match.group(2)))

Python NumPy split columns

• In this section, we will discuss how to split columns in NumPy array by using Python.
• In this example, we are going to use the concept array transpose. In Python, the transpose matrix is moving the elements of the row to the column and the column items to the rows. In simple word, it will reverse the values in an array.

Syntax:

Here is the Syntax of array transpose

Example:

In the above code, we have created an array and declared variables named ‘col1′, ‘col2’, ‘col3’ in which we have assigned the array transpose arr.T. Once you will print ‘col1’, ‘col2’, ‘col3’ then the output will display the split elements.

You can refer to the below Screenshot

Python NumPy split columns

Python NumPy empty array with examples

Split Lists into Chunks Using a For-Loop

For-loops in Python are an incredibly useful tool to use. They make a lot of Python methods easy to implement, as well as easy to understand.

For this reason, let’s start off by using a for-loop to split our list into different chunks.

One of the ways you can split a list is into n different chunks. Let’s see how we can accomplish this by using a for loop:

# Split a Python List into Chunks using For Loops
our_list = 

chunked_list = list()
chunk_size = 3

for i in range(0, len(our_list), chunk_size):
    chunked_list.append(our_list)

print(chunked_list)

# Returns: , , , ]

Let’s take a look at what we’ve done here:

1. We instantiate two lists: , which contains the items of our original list, and , which is empty
2. We also declare a variable, , which we’ve set to three, to indicate that we want to split our list into chunks of size 3
3. We then loop over our list using the range function. What we’ve done here is created items from 0, through to the size of our list, iterating at our chunk size. For example, our range function would read , meaning that we’d loop over using items .
4. We then index our list from , meaning the first loop would be , then , etc.
5. These indexed lists are appended to our list

We can see that this is a fairly straightforward way of breaking a Python list into chunks. Next, you’ll learn how to do accomplish this using Python list comprehensions.

Want to learn more? If you’d like to learn more about Python for-loops, check out my in-depth tutorial here, which will teach you all you need to know!

Работа отрицательного индекса

Работоспособность отрицательного индекса продемонстрирована в таблице ниже.

	P	Y	Т	H	О	N
1	2	3	4	5
-5	-4	-3	-2	-1	-0

Здесь, в приведенной выше таблице, мы используем слово Python, чтобы продемонстрировать точно работающую функциональность отрицательного индекса.

Нарезка строки с помощью отрицательного(-) индекса

Используется для нарезки или подстроки строки с помощью отрицательного индекса. Индекс последовательности начинается с 0 до 5, и мы также будем использовать отрицательный индекс.

Синтаксис для нарезки строки с помощью отрицательного индекса показан ниже:

 
 s = s 

Пример кода:

 
// Substring or slicing of a string through a negative index  
>>> s = 'PYTHON'         
>>> s  

Выход

После успешного выполнения вышеуказанного программного кода мы получили следующий результат:

Нарезка строки с помощью положительного(+) индекса

Используется для нарезки или подстроки строки с помощью положительного индекса.

Синтаксис:

 
 s = s 

Пример кода:

 
// Substring or slicing of a string through a positive index  
>>> s = 'PYTHON'         
>>> s  

Выход:

Получение всей подстроки с помощью понимания списка

Возвращает полные подстроки строки с помощью нарезки строки и понимания списка.

Пример кода:

 
// Using slicing and list comprehension of string's substring  
>>> s = 'PYTHON'         
>>> str =  ] 
for i in range(Len(s)) 
 for j in range(i + 1, Len(s) + 1) 
print(str)  

Выход:

Получение всей подстроки с помощью метода itertools.combination()

Возвращает полные подстроки строки с помощью нарезки строки и понимания списка.

Пример кода:

 
// Using slicing and itertools.combination() of string's substring  
>>> s = 'PYTHON'         
>>> str =  ] 
for i in range(Len(s)) 
 for j in range(i + 1, Len(s) + 1) 
print(str)  

Выход:

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Синхронизация потоков

Другой способ синхронизации потоков – объект Condition. Поскольку Condition использует Lock, его можно привязать к общему ресурсу. Это позволяет потокам ожидать обновления ресурса.

В приведенном ниже примере поток consumer() будет ждать, пока не будет установлено Condition, прежде чем продолжить. Поток producer() отвечает за установку Condition и уведомление других потоков о том, что они могут продолжить выполнение.

import logging
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s (%(threadName)-2s) %(message)s',
                    )

def consumer(cond):
    """wait for the condition and use the resource"""
    logging.debug('Starting consumer thread')
    t = threading.currentThread()
    with cond:
        cond.wait()
        logging.debug('Resource is available to consumer')

def producer(cond):
    """set up the resource to be used by the consumer"""
    logging.debug('Starting producer thread')
    with cond:
        logging.debug('Making resource available')
        cond.notifyAll()

condition = threading.Condition()
c1 = threading.Thread(name='c1', target=consumer, args=(condition,))
c2 = threading.Thread(name='c2', target=consumer, args=(condition,))
p = threading.Thread(name='p', target=producer, args=(condition,))

c1.start()
time.sleep(2)
c2.start()
time.sleep(2)
p.start()

Потоки используют with для блокировки, связанной с Condition. Использование методов acquire() и release()в явном виде также работает.

$ python threading_condition.py

2013-02-21 06:37:49,549 (c1) Starting consumer thread
2013-02-21 06:37:51,550 (c2) Starting consumer thread
2013-02-21 06:37:53,551 (p ) Starting producer thread
2013-02-21 06:37:53,552 (p ) Making resource available
2013-02-21 06:37:53,552 (c2) Resource is available to consumer
2013-02-21 06:37:53,553 (c1) Resource is available to consumer

Python string partition

The method splits the sequence at the first occurrence of
the given separator and returns a 3-tuple containing the part before the
separator, the separator itself, and the part after the separator.

The method splits the sequence at the last occurrence of
the given separator and returns a 3-tuple containing the part before the
separator, the separator itself, and the part after the separator.

partition.py

#!/usr/bin/python

import os 

files = os.listdir('.')

for file in files:
    
    data = file.partition('.')
    print(f'{data} has extension {data}')

The example lists the current working directory and cuts each file into its name
and extension. It uses .

$ ./partition.py 
words has extension txt
split_lines2 has extension py
splitting has extension py
split_lines has extension py
word_freq2 has extension py
split_right has extension py
the-king-james-bible has extension txt
reg_split has extension py
word_freq has extension py
partition has extension py
maxsplit has extension py

In this tutorial, we have showed how to split strings in Python.

Read Python tutorial or list .

Python split examples

In the following examples, we cut strings into parts with the previously
mentioned methods.

splitting.py

#!/usr/bin/python

line = "sky, club, cpu, cloud, war, pot, rock, water"

words = line.split(',')
print(words)

words2 = line.split(', ')
print(words2)

words3 = line.split(',')
words4 = 
print(words4)

In the example, we cut the line of words delimited with a comma into a list of
words.

words = line.split(',')

The string is cut by the comma character; however, the words have spaces.

words2 = line.split(', ')

One way to get rid of the spaces is to include a space character in the
separator parameter.

words3 = line.split(',')
words4 = 

Another solution is to use the method.

$ ./splitting.py 

With the parameter we can set how many splits will be
done.

maxsplit.py

#!/usr/bin/python

line = "sky, club, cpu, cloud, war, pot, rock, water"

words = line.split(', ', 3)

for word in words:
    print(word)

print('-------------------------')

words2 = line.split(', ', 4)

for word in words2:
    print(word)

The rest of the words forms one string.

$ ./maxsplit.py
sky
club
cpu
cloud, war, pot, rock, water
-------------------------
sky
club
cpu
cloud
war, pot, rock, water

In the next example, we get words from the end of the string.

split_right.py

#!/usr/bin/python

line = "sky, club, cpu, cloud, war, pot, rock, water"

words = line.rsplit(', ', 3)
print(words)

Using the method, we get the last three words.

$ ./split_right.py 

Split String With Two Delimiters in Python

Assume the following string.

For our example, we need to split it either by a semicolon followed by a space , or by a comma followed by a space . In this case, any occurrences of singular semicolons or commas i.e. , with no trailing spaces should not be concerned.

Regular Expressions

Although the use of regular expressions is often frowned upon due to its quite expensive nature when it comes to string parsing, it can safely be warranted in a situation like this.

Use Basic Expression

Python’s built-in module has a method we can use for this case.

Let’s use a basic a or b regular expression () for separating our multiple delimiters.

Output:

As mentioned on the , Regular Expressions use IEEE POSIX as the standard for its syntax. By referring to this standard, we can administer several additional ways we may come about writing a regular expression that matches our use case.

Instead of using bar separators () for defining our delimiters, we can achieve the same result using Range () syntax provided in Regular Expressions. You may define a range of characters a regular expression can match by providing them within square brackets.

Therefore when specifying the pattern of our regular expression, we can simply provide a semicolon and comma within square brackets and an additional space which would result in the regular expression being matched by parts of a string with exactly and a trailing space.

Make It a Function

Prior mentioned basic expression was limited to a hardcoded set of separators. This can later on lead to hassles when delimiter modifications occur and also limits its reusability on other parts of the code. Therefore, It is better in terms of using the best practices to consider making the code more generic and reusable. Hence let’s code that logic to a Python function just to be on our safe side.

Use String Functions

In case you want to refrain from using Regular Expressions or do not need to introduce new modules to the project just for the sake of splitting a string, you can use and methods present in the string module itself in sort of a hacky way to achieve the same result.

Here first off, we replace all occurrences of a semicolon followed by a space within the string with our other delimiter which is a comma followed by a space . This way we can limit the string splitting to just one delimiter, which is a comma followed by a space in this case.

Now we can safely split that modified string using the simple function provided built-in by Python string module to bring about the same result.

Note that we have not imported any new modules to the code this time to achieve the outcome.

Преобразование вводимые данные

Данные, введенные пользователем, попадают в программу в виде строки, поэтому и работать с ними можно так же, как и со строкой. Если требуется организовать ввод цифр, то строку можно преобразовать в нужный формат с помощью функций явного преобразования типов.

️ Важно: если вы решили преобразовать строку в число, но при этом ввели строку (например: test), возникнет ошибка:

На практике такие ошибки нужно обрабатывать через . В примере ниже пользователь будет вводить данные до тех пор, пока они успешно не преобразуются в число.

Input() → int

Для преобразования в целое число используйте функцию . В качестве аргумента передаются данные которые нужно преобразовать, а на выходе получаем целое число:

То же самое можно сделать в одну строку: .

Input() → list (список)

Если в программу вводится информация, которая разделяется пробелами, например, «1 word meow», то ее легко преобразовать в список с помощью метода . Он разбивает введенные строки по пробелам и создает список:

Обратите внимание, что каждый элемент списка является строкой. Для преобразования в число, можно использовать и цикл Например, так:

Специфичные для потока данные

Некоторые ресурсы должны быть заблокированы, чтобы их могли использовать сразу несколько потоков. А другие должны быть защищены от просмотра в потоках, которые не «владеют» ими. Функция local() создает объект, способный скрывать значения для отдельных потоков.

import random
import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def show_value(data):
    try:
        val = data.value
    except AttributeError:
        logging.debug('No value yet')
    else:
        logging.debug('value=%s', val)


def worker(data):
    show_value(data)
    data.value = random.randint(1, 100)
    show_value(data)

local_data = threading.local()
show_value(local_data)
local_data.value = 1000
show_value(local_data)

for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(local_data,))
    t.start()

Обратите внимание, что значение local_data.value не доступно ни для одного потока, пока не будет установлено

$ python threading_local.py

(MainThread) No value yet
(MainThread) value=1000
(Thread-1  ) No value yet
(Thread-1  ) value=34
(Thread-2  ) No value yet
(Thread-2  ) value=7

Чтобы все потоки начинались с одного и того же значения, используйте подкласс и установите атрибуты с помощью метода __init __() .

import random
import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )


def show_value(data):
    try:
        val = data.value
    except AttributeError:
        logging.debug('No value yet')
    else:
        logging.debug('value=%s', val)

def worker(data):
    show_value(data)
    data.value = random.randint(1, 100)
    show_value(data)

class MyLocal(threading.local):
    def __init__(self, value):
        logging.debug('Initializing %r', self)
        self.value = value

local_data = MyLocal(1000)
show_value(local_data)

for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(local_data,))
    t.start()

__init __() вызывается для каждого объекта (обратите внимание на значение id()) один раз в каждом потоке

$ python threading_local_defaults.py

(MainThread) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(MainThread) value=1000
(Thread-1  ) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(Thread-1  ) value=1000
(Thread-2  ) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(Thread-1  ) value=81
(Thread-2  ) value=1000
(Thread-2  ) value=54

Пожалуйста, опубликуйте ваши отзывы по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, отклики, лайки, подписки, дизлайки!

Вадим Дворниковавтор-переводчик статьи «threading – Manage concurrent threads»

Split Lists into Chunks Using Itertools

Let’s see how we can use library to split a list into chunks. In particular, we can use the function to accomplish this.

Let’s see how we can do this:

# Split a Python List into Chunks using itertools
from itertools import zip_longest

our_list = 
chunk_size = 3

chunked_list = list(zip_longest(**chunk_size, fillvalue=''))
print(chunked_list)

# Returns: 

chunked_list = *chunk_size, fillvalue=''))]
print(chunked_list)

# Returns: , , , ]

We can see here that we can have a relatively simple implementation that returns a list of tuples. Notice one of the things that’s done here is split the list into chunks of size n, rather than into n chunks.

Ограничение одновременного доступа к ресурсам

Как разрешить доступ к ресурсу нескольким worker одновременно, но при этом ограничить их количество. Например, пул соединений может поддерживать фиксированное число одновременных подключений, или сетевое приложение может поддерживать фиксированное количество одновременных загрузок. Semaphore является одним из способов управления соединениями.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s (%(threadName)-2s) %(message)s',
                    )

class ActivePool(object):
    def __init__(self):
        super(ActivePool, self).__init__()
        self.active = []
        self.lock = threading.Lock()
    def makeActive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.append(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)
    def makeInactive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.remove(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)

def worker(s, pool):
    logging.debug('Waiting to join the pool')
    with s:
        name = threading.currentThread().getName()
        pool.makeActive(name)
        time.sleep(0.1)
        pool.makeInactive(name)

pool = ActivePool()
s = threading.Semaphore(2)
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=worker, name=str(i), args=(s, pool))
    t.start()

В этом примере класс ActivePool является удобным способом отслеживания того, какие потоки могут запускаться в данный момент. Реальный пул ресурсов будет выделять соединение для нового потока и восстанавливать значение, когда поток завершен. В данном случае он используется для хранения имен активных потоков, чтобы показать, что только пять из них работают одновременно.

$ python threading_semaphore.py

2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (1 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,629 (2 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (3 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,730 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,732 (3 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,831 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,833 (3 ) Running: []

How to split a string by every character in python

Let’s discuss here, how to split the string with array of character or list of character.

1- How to split a string into array of characters using for loop

We can split a string into array of characters using for loop.

Example:

Output will be

See output here

split a string by every character in python

This is how to split a string by every character in python.

2- How to split string into array of characters by typecasting string to list

We can split a string into array of characters by typecasting string to list.

Example:

Output will be

See output here

split string into array of characters by typecasting string to list in Python

This is how to to split string into array of characters by typecasting string to list.

Split Lists into Chunks Using numpy

Numpy is an amazing Python library that makes mathematical operations significantly easier. That being said, numpy also works with a list-like object, called numpy , that make working with lists much easier. These numpy arrays come packaged with lots of different methods to manipulate your arrays.

In this section of the tutorial, we’ll use the numpy method to split our Python list into chunks.

Let’s see how we can use numpy to split our list:

# Split a Python List into Chunks using numpy
import numpy as np

our_list = 
our_array = np.array(our_list)
chunk_size = 3

chunked_arrays = np.array_split(our_array, len(our_list) // chunk_size + 1)
chunked_list = 

print(chunked_list)

# Returns: , , , ]

This is a fairly long way of doing things, and we can definitely cut it down a little bit. Let’s see how that can be done:

chunked_list2 = [list(array) for array in np.array_split(np.array(our_list), len(our_list) // chunk_size + 1)]
print(chunked_list2)

# Returns: , , , ]

Let’s break this down a little bit:

1. We turn our list into a Numpy array
2. We then declare our chunk size
3. We then create chunked arrays by passing the array into the method. As the second parameter, we add 1 to the floored division of the length of our array divided by our chunk size. The reason we do this is because the method technically splits our list into arrays of the size of the second parameter.
4. Finally, we use a list comprehension to turn all the arrays in our list of arrays back into lists.

Want to learn more about division in Python? Check out my tutorial on how to use floored integer division and float division in Python in this tutorial here.

Метод split()

Метод split() есть противоположностью методу join. С его помощью можно разбить строки по нужному вам разделителю и получить список строк.

Метод split() может принимать несколько параметров. Первый параметр — это разделитель, по которому будет разделяться строка. Если вы не указали разделитель, то любой символ (пробел или даже другая строка) уже автоматически считается новым разделителем. Другой параметр — это maxsplit. Он нужен для того, чтобы показать какое будет число разделений в строке. Если вы укажите maxsplit, то ваш список будет иметь maxsplit и еще один объект.

Пример кода:

food='Water, Bread, Bun, Grape' 
#maxsplit:3 
print(food.split (',', 3))
#maxsplit:4 
print(food.split (',', 4))

Вывод программы:

Функция zip

Следующая весьма
полезная функция позволяет объединять между собой соответствующие элементы
упорядоченных коллекций. Например, у нас имеется два списка:

a = 1,2,3,4
b = 5,6,7,8

И вызывая для
них функцию zip:

it = zip(a, b)
print(it)

Получим
итератор, который возвращает следующую коллекцию:

print( list(it ) )

и мы увидим:

То есть, у нас
были объединены в кортеж соответствующие элементы этих двух списков.

Давайте теперь
добавим еще один итерируемый объект – строку:

c = "abracadabra"

И вызовем
функцию zip для всех этих
трех объектов:

it = zip(a, b, c)
print( list(it ) )

В результате
получим коллекцию:

Смотрите, мы
здесь имеем всего четыре кортежа, в каждом из которых по три элемента. То есть,
все оставшиеся символы строки «abracadabra» были
просто отброшены. Получается, что функция zip формирует
выходной список, длина которого равна длине наименьшей из указанных коллекций.
Если, например, мы уменьшим коллекцию a до двух
элементов:

a = 1,2

то на выходе также
получим список из двух элементов:

Вот в этом и
заключается удобство этой функции: она позволяет автоматически объединить
несколько списков в наборы кортежей из соответствующих значений.

Следующие
задания для самостоятельного решения не связаны с материалом этого урока, а
охватывают все предыдущие занятия. Попробуйте реализовать их на Python и проверить
свои знания.

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.

String split count output

Таблица «Функции и методы строк»

Функция или метод	Назначение
S = ‘str’; S = «str»; S = »’str»’; S = «»»str»»»	Литералы строк
S = «s\np\ta\nbbb»	Экранированные последовательности
S = r»C:\temp\new»	Неформатированные строки (подавляют экранирование)
S = b»byte»	Строка байтов
S1 + S2	Конкатенация (сложение строк)
S1 * 3	Повторение строки
S	Обращение по индексу
S	Извлечение среза
len(S)	Длина строки
S.find(str, ,)	Поиск подстроки в строке. Возвращает номер первого вхождения или -1
S.rfind(str, ,)	Поиск подстроки в строке. Возвращает номер последнего вхождения или -1
S.index(str, ,)	Поиск подстроки в строке. Возвращает номер первого вхождения или вызывает ValueError
S.rindex(str, ,)	Поиск подстроки в строке. Возвращает номер последнего вхождения или вызывает ValueError
S.replace(шаблон, замена)	Замена шаблона на замену. maxcount ограничивает количество замен
S.split(символ)	Разбиение строки по разделителю
S.isdigit()	Состоит ли строка из цифр
S.isalpha()	Состоит ли строка из букв
S.isalnum()	Состоит ли строка из цифр или букв
S.islower()	Состоит ли строка из символов в нижнем регистре
S.isupper()	Состоит ли строка из символов в верхнем регистре
S.isspace()	Состоит ли строка из неотображаемых символов (пробел, символ перевода страницы (‘\f’), «новая строка» (‘\n’), «перевод каретки» (‘\r’), «горизонтальная табуляция» (‘\t’) и «вертикальная табуляция» (‘\v’))
S.istitle()	Начинаются ли слова в строке с заглавной буквы
S.upper()	Преобразование строки к верхнему регистру
S.lower()	Преобразование строки к нижнему регистру
S.startswith(str)	Начинается ли строка S с шаблона str
S.endswith(str)	Заканчивается ли строка S шаблоном str
S.join(список)	Сборка строки из списка с разделителем S
ord(символ)	Символ в его код ASCII
chr(число)	Код ASCII в символ
S.capitalize()	Переводит первый символ строки в верхний регистр, а все остальные в нижний
S.center(width, )	Возвращает отцентрованную строку, по краям которой стоит символ fill (пробел по умолчанию)
S.count(str, ,)	Возвращает количество непересекающихся вхождений подстроки в диапазоне (0 и длина строки по умолчанию)
S.expandtabs()	Возвращает копию строки, в которой все символы табуляции заменяются одним или несколькими пробелами, в зависимости от текущего столбца. Если TabSize не указан, размер табуляции полагается равным 8 пробелам
S.lstrip()	Удаление пробельных символов в начале строки
S.rstrip()	Удаление пробельных символов в конце строки
S.strip()	Удаление пробельных символов в начале и в конце строки
S.partition(шаблон)	Возвращает кортеж, содержащий часть перед первым шаблоном, сам шаблон, и часть после шаблона. Если шаблон не найден, возвращается кортеж, содержащий саму строку, а затем две пустых строки
S.rpartition(sep)	Возвращает кортеж, содержащий часть перед последним шаблоном, сам шаблон, и часть после шаблона. Если шаблон не найден, возвращается кортеж, содержащий две пустых строки, а затем саму строку
S.swapcase()	Переводит символы нижнего регистра в верхний, а верхнего – в нижний
S.title()	Первую букву каждого слова переводит в верхний регистр, а все остальные в нижний
S.zfill(width)	Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя первые символы нулями
S.ljust(width, fillchar=» «)	Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя последние символы символом fillchar
S.rjust(width, fillchar=» «)	Делает длину строки не меньшей width, по необходимости заполняя первые символы символом fillchar
S.format(*args, **kwargs)	Форматирование строки

Python NumPy split

• In this Program, we will discuss how to split NumPy array in Python.
• Here we can use the split() function for splitting the input string or integers. In Python, the split() function is used to split the array into different shapes and this method always returns a list of substrings after splitting the given string.
• This method takes three parameters and the array must be divided into N equal arrays.

Syntax:

Here is the syntax of numpy.split() function

• It consists of a few parameters
  • ary: This parameter specifies the array that we want to split.
  • indices_or_sections: This parameter can be an integer and in this case, if the array is not possible to break then it will raise an error and if the value of indices is a one-dimensional integer then the array is splitting as per the given integer.
  • axis: By default, its value is and the axis along which to be split.

Example:

Let’s take an example and check how to split the array in Python.

Source Code:

In the above code first, we have created a numpy one-dimensional array and then we want to split the array into 5 different parts by using the np.split() method we can solve this problem. Once you will print ‘b’ then the output will display sub-parts of the array.

Here is the implementation of the following given code

Python NumPy split

Python NumPy Normalize + Examples

Функция filter

Следующая
аналогичная функция – это filter. Само ее название говорит, что
она возвращает элементы, для которых, переданная ей функция возвращает True:

filter(func, *iterables)

Предположим, у
нас есть список

a=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

из которого
нужно выбрать все нечетные значения. Для этого определим функцию:

def odd(x):
    return x%2

И далее, вызов
функции filter:

b = filter(odd, a)
print(b)

На выходе
получаем итератор, который можно перебрать так:

print( next(b) )
print( next(b) )
print( next(b) )
print( next(b) )

Или, с помощью
цикла:

for x in b:
    print(x, end=" ")

Или же
преобразовать итератор в список:

b = list(filter(odd, a))
print(b)

Конечно, в
качестве функции здесь можно указывать лямбда-функцию и в нашем случае ее можно
записать так:

b = list(filter(lambda x: x%2, a))

И это бывает гораздо
удобнее, чем объявлять новую функцию.

Функцию filter можно применять
с любыми типами данных, например, строками. Пусть у нас имеется вот такой
кортеж:

lst = ("Москва", "Рязань1", "Смоленск", "Тверь2", "Томск")
b = filter(str.isalpha, lst)
 
for x in b:
    print(x, end=" ")

и мы вызываем
метод строк isalpha, который
возвращает True, если в строке
только буквенные символы. В результате в консоли увидим:

Москва Смоленск
Тверь Томск

Объекты потоков

Самый простой способ использовать поток — создать его с помощью целевой функции и запустить с помощью метода start().

import threading

def worker():
    """thread worker function"""
    print 'Worker'
    return

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

Результат работы программы – пять строк со строкой «Worker»:

$ python threading_simple.py

Worker
Worker
Worker
Worker
Worker

В приведенном ниже примере в качестве аргумента потоку передается число для вывода.

import threading

def worker(num):
    """thread worker function"""
    print 'Worker: %s' % num
    return

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()

Целочисленный аргумент теперь включен в сообщение, выводимое каждым потоком:

$ python -u threading_simpleargs.py

Worker: 0
Worker: 1
Worker: 2
Worker: 3
Worker: 4

Полезные строковые операции

• f-string в Python – новый и лучший способ форматирования строки, представленный в Python 3.6.
• Подстрока в Python.
• Создать случайную строку.
• Строковый модуль в Python.
• Необработанная строка.
• Многострочная строка.
• Проверка равенства строк.
• Сравнение строк.
• Конкатенация строк.
• Нарезка строки.
• Перевернуть строку.
• Строка для datetime – strptime().
• Преобразовать String в int.
• Преобразовать строку в байты.
• Преобразовать String в float.
• Преобразовать список в строку.
• Класс шаблона строки.
• Проверить, является ли переменная String.
• Объединить строку и int.
• Удалить символ из строки.
• Как добавить строки.
• Найти строку в списке.
• Удалить пробелы из строки.

Метод find()

Этот метод просто необходим, если вам нужно найти индексы совпадений подстроки в строке. Если данные вы не нашли, то метод возвратит -1. Данная функция может принимать такие параметры: substring (символ/подстрока) – это необходимая для вас подстрока; start – первый индекс со значением 0; end – индекс, который заканчивает отыскивание нужной подстроки.

С помощью метода find() вы можете находить необходимые индексы первого вхождения подстроки в последовательности (строке).

Пример кода:

my_question="Когда пары?"
print("Индекс буквы ‘р’:", string.find("0"))

Вывод программы:

Индекс буквы 'р': 8

Примеры разделения строки в Python

Разделение сроки по пробелу

Если не передать параметр разделителя, то выполнит разделение по пробелу.

Копировать

Код вернет: .

Обратите внимание, что мы не указали разделитель, который нужно использовать при вызове функции , поэтому в качестве разделителя используется пробел

Разделение строки по запятой

Разделителем может выступать запятая (). Это вернет список строк, которыеизначально были окружены запятыми.

Копировать

Вывод: . Результатом является список подстрок, разделенных по запятым в исходной строке.

Разделение строк по нескольким разделителям

В Python можно использовать даже несколько разделителей. Для этого просто требуется передать несколько символов в качестве разделителей функции split.

Возьмем в качестве примера ситуацию, где разделителями выступают одновременно и . Задействуем функцию .

Копировать

Вывод:

Здесь мы используем модуль re и функции регулярных выражений. Переменной была присвоена строка с несколькими разделителями, включая «\n», «;» и «,». А функция вызывается для этой строки с перечисленными выше разделителями.

Вывод — список подстрок, разделенных на основе оригинальной строки.