Python2.7即将停止支持,这是Python3.x迁移指南,请收下

目前,Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7,不过,这种情况很快即将结束。去年 11 月,Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注:这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持,全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具,pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言,如何将已有项目从 Python 2 转向 Python 3 成为了正在面临的重大问题。来自莫斯科大学的 Alex Rogozhnikov 博士为我们整理了一份代码迁移指南。

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Python 3 功能简介

Python 是机器学习和其他科学领域中的主流语言,我们通常需要使用它处理大量的数据。Python 兼容多种深度学习框架,且具备很多优秀的工具来执行数据预处理和可视化。

但是,Python 2 和 Python 3 长期共存于 Python 生态系统中,很多数据科学家仍然使用 Python 2。2019 年底,Numpy 等很多科学计算工具都将停止支持 Python 2,而 2018 年后 Numpy 的所有新功能版本将只支持 Python 3。

为了使 Python 2 向 Python 3 的转换更加轻松,我收集了一些 Python 3 的功能,希望对大家有用。

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使用 pathlib 更好地处理路径

pathlib 是 Python 3 的默认模块,帮助避免使用大量的 os.path.joins:

from pathlib import Pathdataset = 'wiki_images'datasets_root = Path('/path/to/datasets/') train_path = datasets_root / dataset / 'train'test_path = datasets_root / dataset / 'test'for image_path in train_path.iterdir(): with image_path.open() as f: # note, open is a method of Path object # do something with an image

Python 2 总是试图使用字符串级联(准确,但不好),现在有了 pathlib,代码安全、准确、可读性强。

此外,pathlib.Path 具备大量方法,这样 Python 新用户就不用每个方法都去搜索了:

p.exists()p.is_dir()p.parts()p.with_name('sibling.png') # only change the name, but keep the folderp.with_suffix('.jpg') # only change the extension, but keep the folder and the namep.chmod(mode)p.rmdir()

pathlib 会节约大量时间,详见:

  • 文档:https://docs.python.org/3/library/pathlib.html;

  • 参考信息:https://pymotw.com/3/pathlib/。

类型提示(Type hinting)成为语言的一部分

PyCharm 中的类型提示示例:

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Python 不只是适合脚本的语言,现在的数据流程还包括大量步骤,每一步都包括不同的框架(有时也包括不同的逻辑)。

类型提示被引入 Python,以帮助处理越来越复杂的项目,使机器可以更好地进行代码验证。而之前需要不同的模块使用自定义方式在文档字符串中指定类型(注意:PyCharm 可以将旧的文档字符串转换成新的类型提示)。

下列代码是一个简单示例,可以处理不同类型的数据(这就是我们喜欢 Python 数据栈之处)。

def repeat_each_entry(data): """ Each entry in the data is doubled <blah blah nobody reads the documentation till the end> """ index = numpy.repeat(numpy.arange(len(data)), 2) return data[index]

上述代码适用于 numpy.array(包括多维)、astropy.Table 和 astropy.Column、bcolz、cupy、mxnet.ndarray 等。

该代码同样可用于 pandas.Series,但是方式是错误的:

repeat_each_entry(pandas.Series(data=[0, 1, 2], index=[3, 4, 5])) # returns Series with Nones inside

这是一个两行代码。想象一下复杂系统的行为多么难预测,有时一个函数就可能导致错误的行为。明确了解哪些类型方法适合大型系统很有帮助,它会在函数未得到此类参数时给出提醒。

def repeat_each_entry(data: Union[numpy.ndarray, bcolz.carray]):

如果你有一个很棒的代码库,类型提示工具如 MyPy 可能成为集成流程中的一部分。不幸的是,提示没有强大到足以为 ndarrays/tensors 提供细粒度类型,但是或许我们很快就可以拥有这样的提示工具了,这将是 DS 的伟大功能。

类型提示 → 运行时的类型检查

默认情况下,函数注释不会影响代码的运行,不过它也只能帮你指出代码的意图。

但是,你可以在运行时中使用 enforce 等工具强制进行类型检查,这可以帮助你调试代码(很多情况下类型提示不起作用)。

@enforce.runtime_validationdef foo(text: str) -> None: print(text)foo('Hi') # okfoo(5) # fails@enforce.runtime_validationdef any2(x: List[bool]) -> bool: return any(x)any ([False, False, True, False]) # Trueany2([False, False, True, False]) # Trueany (['False']) # Trueany2(['False']) # failsany ([False, None, "", 0]) # Falseany2([False, None, "", 0]) # fails

函数注释的其他用处

如前所述,注释不会影响代码执行,而且会提供一些元信息,你可以随意使用。

例如,计量单位是科学界的一个普遍难题,astropy 包提供一个简单的装饰器(Decorator)来控制输入量的计量单位,并将输出转换成所需单位。

# Python 3from astropy import units as u@u.quantity_input()def frequency(speed: u.meter / u.s, wavelength: u.m) -> u.terahertz: return speed / wavelengthfrequency(speed=300_000 * u.km / u.s, wavelength=555 * u.nm)# output: 540.5405405405404 THz, frequency of green visible light

如果你拥有 Python 表格式科学数据(不必要太多),你应该尝试一下 astropy。你还可以定义针对某个应用的装饰器,用同样的方式来控制/转换输入和输出。

通过 @ 实现矩阵乘法

下面,我们实现一个最简单的机器学习模型,即带 L2 正则化的线性回归:

# l2-regularized linear regression: || AX - b ||^2 + alpha * ||x||^2 -> min# Python 2X = np.linalg.inv(np.dot(A.T, A) + alpha * np.eye(A.shape[1])).dot(A.T.dot(b))# Python 3X = np.linalg.inv(A.T @ A + alpha * np.eye(A.shape[1])) @ (A.T @ b)

下面 Python 3 带有 @ 作为矩阵乘法的符号更具有可读性,且更容易在深度学习框架中转译:因为一些如 X @ W + b[None, :] 的代码在 numpy、cupy、pytorch 和 tensorflow 等不同库下都表示单层感知机。

使用 ** 作为通配符

递归文件夹的通配符在 Python2 中并不是很方便,因此才存在定制的 glob2 模块来克服这个问题。递归 flag 在 Python 3.6 中得到了支持。

import glob# Python 2found_images = \ glob.glob('/path/*.jpg') \ + glob.glob('/path/*/*.jpg') \ + glob.glob('/path/*/*/*.jpg') \ + glob.glob('/path/*/*/*/*.jpg') \ + glob.glob('/path/*/*/*/*/*.jpg') # Python 3found_images = glob.glob('/path/**/*.jpg', recursive=True)

python3 中更好的选择是使用 pathlib:

# Python 3found_images = pathlib.Path('/path/').glob('**/*.jpg')

Print 在 Python3 中是函数

Python 3 中使用 Print 需要加上麻烦的圆括弧,但它还是有一些优点。

使用文件描述符的简单句法:

print >>sys.stderr, "critical error" # Python 2print("critical error", file=sys.stderr) # Python 3

在不使用 str.join 下输出 tab-aligned 表格:

# Python 3print(*array, sep='\t')print(batch, epoch, loss, accuracy, time, sep='\t')

修改与重新定义 print 函数的输出:

# Python 3_print = print # store the original print functiondef print(*args, **kargs): pass # do something useful, e.g. store output to some file

在 Jupyter 中,非常好的一点是记录每一个输出到独立的文档,并在出现错误的时候追踪出现问题的文档,所以我们现在可以重写 print 函数了。

在下面的代码中,我们可以使用上下文管理器暂时重写 print 函数的行为:

@contextlib.contextmanagerdef replace_print(): import builtins _print = print # saving old print function # or use some other function here builtins.print = lambda *args, **kwargs: _print('new printing', *args, **kwargs) yield builtins.print = _printwith replace_print(): <code here will invoke other print function>

上面并不是一个推荐的方法,因为它会引起系统的不稳定。

print 函数可以加入列表解析和其它语言构建结构。

# Python 3result = process(x) if is_valid(x) else print('invalid item: ', x)

f-strings 可作为简单和可靠的格式化

默认的格式化系统提供了一些灵活性,且在数据实验中不是必须的。但这样的代码对于任何修改要么太冗长,要么就会变得很零碎。而代表性的数据科学需要以固定的格式迭代地输出一些日志信息,通常需要使用的代码如下:

# Python 2print('{batch:3} {epoch:3} / {total_epochs:3} accuracy: {acc_mean:0.4f}±{acc_std:0.4f} time: {avg_time:3.2f}'.format( batch=batch, epoch=epoch, total_epochs=total_epochs, acc_mean=numpy.mean(accuracies), acc_std=numpy.std(accuracies), avg_time=time / len(data_batch)))# Python 2 (too error-prone during fast modifications, please avoid):print('{:3} {:3} / {:3} accuracy: {:0.4f}±{:0.4f} time: {:3.2f}'.format( batch, epoch, total_epochs, numpy.mean(accuracies), numpy.std(accuracies), time / len(data_batch)))

样本输出:

120 12 / 300 accuracy: 0.8180±0.4649 time: 56.60

f-strings 即格式化字符串在 Python 3.6 中被引入:

# Python 3.6+print(f'{batch:3} {epoch:3} / {total_epochs:3} accuracy: {numpy.mean(accuracies):0.4f}±{numpy.std(accuracies):0.4f} time: {time / len(data_batch):3.2f}')

另外,写查询语句时非常方便:

query = f"INSERT INTO STATION VALUES (13, '{city}', '{state}', {latitude}, {longitude})"

「true division」和「integer division」之间的明显区别

对于数据科学来说这种改变带来了便利(但我相信对于系统编程来说不是)。

data = pandas.read_csv('timing.csv')velocity = data['distance'] / data['time']

Python 2 中的结果依赖于『时间』和『距离』(例如,以米和秒为单位)是否被保存为整数。

在 Python 3 中,结果的表示都是精确的,因为除法的结果是浮点数。

另一个案例是整数除法,现在已经作为明确的运算:

n_gifts = money // gift_price # correct for int and float arguments

注意,该运算可以应用到内建类型和由数据包(例如,numpy 或 pandas)提供的自定义类型。

严格排序

# All these comparisons are illegal in Python 33 < '3'2 < None(3, 4) < (3, None)(4, 5) < [4, 5]# False in both Python 2 and Python 3(4, 5) == [4, 5]

防止不同类型实例的偶然性的排序。

sorted([2, '1', 3]) # invalid for Python 3, in Python 2 returns [2, 3, '1']

在处理原始数据时帮助发现存在的问题。

旁注:对 None 的合适检查是(两个版本的 Python 都适用):

if a is not None: passif a: # WRONG check for None pass

自然语言处理的 Unicode

s = '您好'print(len(s))print(s[:2])

输出:

  • Python 2: 6\n��

  • Python 3: 2\n 您好.

x = u'со'x += 'co' # okx += 'со' # fail

Python 2 在此失败了,而 Python 3 可以如期工作(因为我在字符串中使用了俄文字母)。

在 Python 3 中 strs 是 Unicode 字符串,对非英语文本的 NLP 处理更加方便。

还有其它有趣的方面,例如:

'a' < type < u'a' # Python 2: True'a' < u'a' # Python 2: False
from collections import CounterCounter('Möbelstück')
  • Python 2: Counter({'\\xc3': 2, 'b': 1, 'e': 1, 'c': 1, 'k': 1, 'M': 1, 'l': 1, 's': 1, 't': 1, '\\xb6': 1, '\\xbc': 1})

  • Python 3: Counter({'M': 1, 'ö': 1, 'b': 1, 'e': 1, 'l': 1, 's': 1, 't': 1, 'ü': 1, 'c': 1, 'k': 1})

这些在 Python 2 里也能正确地工作,但 Python 3 更为友好。

保留词典和**kwargs 的顺序

在 CPython 3.6+ 版本中,字典的默认行为类似于 OrderedDict(在 3.7+版本中已得到保证)。这在字典理解(和其他操作如 json 序列化/反序列化期间)保持顺序。

import jsonx = {str(i):i for i in range(5)}json.loads(json.dumps(x))# Python 2{u'1': 1, u'0': 0, u'3': 3, u'2': 2, u'4': 4}# Python 3{'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4}

它同样适用于**kwargs(在 Python 3.6+版本中):它们的顺序就像参数中显示的那样。当设计数据流程时,顺序至关重要,以前,我们必须以这样繁琐的方式来编写:

from torch import nn# Python 2model = nn.Sequential(OrderedDict([ ('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)), ('relu1', nn.ReLU()), ('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)), ('relu2', nn.ReLU()) ]))# Python 3.6+, how it *can* be done, not supported right now in pytorchmodel = nn.Sequential( conv1=nn.Conv2d(1,20,5), relu1=nn.ReLU(), conv2=nn.Conv2d(20,64,5), relu2=nn.ReLU()))

注意到了吗?名称的唯一性也会被自动检查。

迭代地拆封

# handy when amount of additional stored info may vary between experiments, but the same code can be used in all casesmodel_paramteres, optimizer_parameters, *other_params = load(checkpoint_name)# picking two last values from a sequence*prev, next_to_last, last = values_history# This also works with any iterables, so if you have a function that yields e.g. qualities,# below is a simple way to take only last two values from a list *prev, next_to_last, last = iter_train(args)

默认的 pickle 引擎为数组提供更好的压缩

# Python 2import cPickle as pickleimport numpyprint len(pickle.dumps(numpy.random.normal(size=[1000, 1000])))# result: 23691675# Python 3import pickleimport numpylen(pickle.dumps(numpy.random.normal(size=[1000, 1000])))# result: 8000162

节省 3 倍空间,而且速度更快。实际上,类似的压缩(不过与速度无关)可以通过 protocol=2 参数来实现,但是用户通常会忽略这个选项(或者根本不知道)。

更安全的解析

labels = <initial_value>predictions = [model.predict(data) for data, labels in dataset]# labels are overwritten in Python 2# labels are not affected by comprehension in Python 3

关于 super()

Python 2 的 super(...)是代码错误中的常见原因。

# Python 2class MySubClass(MySuperClass): def __init__(self, name, **options): super(MySubClass, self).__init__(name='subclass', **options)# Python 3class MySubClass(MySuperClass): def __init__(self, name, **options): super().__init__(name='subclass', **options)

关于 super 和方法解析顺序的更多内容,参见 stackoverflow:https://stackoverflow.com/questions/576169/understanding-python-super-with-init-methods

更好的 IDE 会给出变量注释

在使用 Java、C# 等语言编程的过程中最令人享受的事情是 IDE 可以提供非常好的建议,因为在执行代码之前,所有标识符的类型都是已知的。

而在 Python 中这很难实现,但是注释可以帮助你:

  • 以清晰的形式写下你的期望

  • 从 IDE 获取良好的建议

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这是一个带变量注释的 PyCharm 示例。即使你使用的函数不带注释(例如,由于向后兼容性),它也能工作。

多种拆封(unpacking)

在 Python3 中融合两个字典的代码示例:

  1. x = dict(a=1, b=2)

  2. y = dict(b=3, d=4)

  3. # Python 3.5+

  4. z ={**x,**y}

  5. # z = {'a': 1, 'b': 3, 'd': 4}, note that value for `b` is taken from the latter dict.

可以在这个链接中查看 Python2 中的代码对比:https://stackoverflow.com/questions/38987/how-to-merge-two-dictionaries-in-a-single-expression

aame 方法对于列表(list)、元组(tuple)和集合(set)都是有效的(a、b、c 是任意的可迭代对象):

  1. [*a,*b,*c]# list, concatenating

  2. (*a,*b,*c)# tuple, concatenating

  3. {*a,*b,*c}# set, union

对于*args 和 **kwargs,函数也支持额外的 unpacking:

  1. Python3.5+

  2. do_something(**{**default_settings,**custom_settings})

  3. # Also possible, this code also checks there is no intersection between keys of dictionaries

  4. do_something(**first_args,**second_args)

只带关键字参数的 API

我们考虑这个代码片段:

  1. model = sklearn.svm.SVC(2,'poly',2,4,0.5)

很明显,代码的作者还没熟悉 Python 的代码风格(很可能刚从 cpp 和 rust 跳到 Python)。不幸的是,这不仅仅是个人偏好的问题,因为在 SVC 中改变参数的顺序(adding/deleting)会使得代码无效。特别是,sklearn 经常会重排序或重命名大量的算法参数以提供一致的 API。每次重构都可能使代码失效。

在 Python3,库的编写者可能需要使用*以明确地命名参数:

  1. class SVC(BaseSVC):

  2. def __init__(self,*, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0,...)

  • 现在,用户需要明确规定参数 sklearn.svm.SVC(C=2, kernel='poly', degree=2, gamma=4, coef0=0.5) 的命名。

  • 这种机制使得 API 同时具备了可靠性和灵活性。

小调:math 模块中的常量

  1. # Python 3

  2. math.inf # 'largest' number

  3. math.nan # not a number

  4. max_quality =-math.inf # no more magic initial values!

  5. for model in trained_models:

  6. max_quality = max(max_quality, compute_quality(model, data))

小调:单精度整数类型

Python 2 提供了两个基本的整数类型,即 int(64 位符号整数)和用于长时间计算的 long(在 C++变的相当莫名其妙)。

Python 3 有一个单精度类型的 int,它包含了长时间的运算。

下面是查看值是否是整数的方法:

  1. isinstance(x, numbers.Integral)# Python 2, the canonical way

  2. isinstance(x,(long, int))# Python 2

  3. isinstance(x, int)# Python 3, easier to remember

其他

  • Enums 有理论价值,但是字符串输入已广泛应用在 python 数据栈中。Enums 似乎不与 numpy 交互,并且不一定来自 pandas。

  • 协同程序也非常有希望用于数据流程,但还没有出现大规模应用。

  • Python 3 有稳定的 ABI

  • Python 3 支持 unicode(因此ω = Δφ / Δt 也 okay),但你最好使用好的旧的 ASCII 名称

  • 一些库比如 jupyterhub(jupyter in cloud)、django 和新版 ipython 只支持 Python 3,因此对你来讲没用的功能对于你可能只想使用一次的库很有用。

数据科学特有的代码迁移问题(以及如何解决它们)

停止对嵌套参数的支持:

  1. map(lambda x,(y, z): x, z, dict.items())

然而,它依然完美适用于不同的理解:

  1. {x:z for x,(y, z)in d.items()}

通常,理解在 Python 2 和 3 之间可以更好地「翻译」。

  • map(), .keys(), .values(), .items(), 等等返回迭代器,而不是列表。迭代器的主要问题有:没有琐碎的分割和无法迭代两次。将结果转化为列表几乎可以解决所有问题。

用 python 教机器学习和数据科学的主要问题

  • 课程作者应该首先花时间解释什么是迭代器,为什么它不能像字符串那样被分片/级联/相乘/迭代两次(以及如何处理它)。

  • 我相信大多数课程作者很高兴避开这些细节,但是现在几乎不可能。

结论

Python 2 与 Python 3 共存了近 10 年,时至今日,我们必须要说:是时候转向 Python 3 了。

研究和生产代码应该更短,更易读取,并且在迁移到 Python 3 代码库之后明显更加的安全。

现在大多数库同时支持 2.x 和 3.x 两个版本。但我们不应等到流行工具包开始停止支持 Python 2 才开始行动,提前享受新语言的功能吧。

迁移过后,我敢保证程序会更加顺畅:「我们不会再做向后不兼容的事情了」

前面讲了这么多正则表达式的知识,光说不练假把式,我觉得学习正则表达式比较好的方法就是思考,练习,再验证,再思考,下面我们先来一篇实战运用一下

一. 关于简单的字符串的例子1设计一个正则来过滤一个字符串序列中的10到59

1).首先我们想到最简单的是patt=r"10|11|12|13...59",但是这样太复杂了,能不能简单一点呢~~有办法的,我们来分解一下:

  • 首先这个数字是2位数

  • 数字的都是十几,二十几,三十几,四十几,五十几,所以第一位数在1到5之间,第二位数在0到9之间

那么改成patt=r"[1-5][0-9]"

import repatt=r'[1-5][0-9]'match=re.findall(patt,'10,20,30,40,2,3,59,60')if match:print match>>['10', '20', '30', '40', '59']

也许有同学不服气,说有啥了不起的,我用推导列表也可以搞定,是的这个你可以写成如下:

str1='10,20,30,40,2,3,59,60'print [x for x in str1.split(',')\if int(x)>=10 and int(x)<=59]>>['10', '20', '30', '40', '59']

2).好,我们来改动一下,若把字符串改成下面这样:

str1='xy,10,20,30,40,62,3,59,1w'

  • 你这个时候再用列表推导就很难处理了,又有字符,又有数字,又有字符混合数字,怎么办

  • 写代码要好多if/else,这是时候该正则表达式威猛帅哥出场啦,为啥题目说1个小时的事3分钟搞定有道理的,接着看

import restr1='xy,10,20,30,40,62,3,59,1w'patt=r'[1-5][0-9]'match=re.findall(patt,'str1')if match:print match>>['10', '20', '30', '40', '59']

看是不是很简便

2过滤字符串中的只含2个字符的字母,并且第一个字母是大写A或B或C

有了上面的思路,可以顺藤摸瓜,好我们来分析一下

1).字母我们用[a-zA-Z]来表示,只含2个字母,那就[a-zA-Z][a-zA-Z]

2).第一个字母必须是大写的A或B或C,那就[ABC][a-zA-Z]

import repatt=r'[A-C][a-zA-Z]'match=re.findall(patt,'xy,1,2,3,4,Ab,w1,Cz')if match:print match>>['Ab', 'Cz']

这招在过滤邮件里面经常用到,若不用正则表达式,启用其他的方法,则很麻烦,虽然也能解决,但是不方便

3过滤一个字符串中的含3个字母的独立字符

比如这样的一个字符串'xy,1,2,?,123@sohu,Ab,w1,Cz,xyh,abc',我们怎么办,分析一下吧:

1).首先要设计出匹配字母并且是3个字母,我们很容易想到patt=r'[a-zA-Z][a-zA-Z][a-zA-Z]'或者patt=r'[a-zA-Z]{3}'

import repatt=r'[a-zA-Z]{3}'match=re.findall(patt,'xyhh,a,1,2,?,123@sohu,Ab,w1,Cz,xyh,abc')if match:print match>>['xyh', 'soh', 'xyh', 'abc']

2).继续分析

  • 上面的解决方案虽然解决了一部分的问题,但是很明显结果不完全正确,因为"xyhh","123@sohu"这样的字符组是我们不想要的

  • 我们真正想要的是'xyh'和'abc',怎么办呢...我们可以这样改:patt=r'\b[a-zA-Z]{3}\b'

  • 我们加上了"\b"表示匹配单词的边界,这样3个字母就是独立的字符组

import repatt=r'\b[a-zA-Z]{3}\b'match=re.findall(patt,'xyhh,a,1,2,?,123@sohu,Ab,w1,Cz,xyh,abc')if match:print match>>['xyh', 'abc']

4过滤一个字符串中的含3个字母的字符,并且最后一个字母是z

跟上面类似,大家思考一下应该很快有答案,有同学说是不是这样就可以了

import repatt=r'[a-zA-Z][a-zA-Z][z]+'match=re.findall(patt,'xy,1,2,3,4,Ab,w1,Cz,xyh,xyz,xyzz')if match:print match>>['xyz', 'xyzz']

不对啊,怎么把'xyzz'弄进来来,大家思考一下为啥'+'不行,或者换成'*'行不行,欢迎留言讨论

正确的应该加'\b'来框定单词边界

import repatt=r'\b[a-zA-Z][a-zA-Z][z]\b'match=re.findall(patt,'xy,1,2,3,4,Ab,w1,Cz,xyh,xyz,xyzz')if match:print match>>['xyz']

二. 匹配12小时制时间

一般的12小时的时间比如8:30am或者12:15pm,这样的时间,我们应该如何用正则来匹配过滤呢,大家有没有思路,先思考2分钟,然后再往下看:

第一步:问题分解,时刻肯定是数字,所以应该是如下的格式

import repatt=r'[0-9][0-9]:[0-9][0-9]am|[0-9][0-9]:[0-9][0-9]pm'match=re.findall(patt,'10:00am,99:90am,8:00am,12:49pm,3:51pm,15:00pm')if match:print match>>['10:00am', '99:90am', '12:49pm','15:00pm']

第二步:上面第一步虽然解析出了'10:00am', '12:49pm',but没有过滤掉错误的时间日期'99:90am','15:00pm'更重要的是没有解析出8:00am,3:51pm,因为小时数可以是一位,不一定要两位,而且分钟只能是0-5,怎么破,我们来改动一下吧:

  • patt=r'[0-9][0-9]:[0-5][0-9]am|[0-9][0-9]:[0-5][0-9]pm'

  • 改成patt=r'[0-9][0-9]:[0-5][0-9][ap]m'

再来仔细看小时数,如果小时数是一个两位数

1),第一位只能是1,用[1-9]匹配一位数

2),如果是两位数,那么1[012]匹配两位数

  • 然后再改成patt=r'1[0-2]|[1-9]:[0-5][0-9][ap]m'#注意看加了一个或'|'

import repatt=r'(1[0-2]|[1-9])(:)([0-5][0-9][ap]m)'match=re.findall(patt,'10:00am,99:90am,8:00am,12:49pm,3:51pm,15:00pm')if match:print [''.join(x)for x in match]>>['10:00am', '8:00am', '12:49pm', '3:51pm', '5:00pm']

第三步:经过上面2步已经大功告成了,但是15:00pm被匹配成5:00pm,怎么破,加个单词边界就可以搞定:

import repatt=r'\b(1[0-2]|[1-9])(:)([0-5][0-9][ap]m)'match=re.findall(patt,'10:00am,99:90am,8:00am,12:49pm,3:51pm,15:00pm')if match:print [''.join(x)for x in match]>>['10:00am', '8:00am', '12:49pm', '3:51pm']

结束之前:留一道思考题

如果24小时制时间比如23:23pm,或者29:19pm(不正确的格式)

'10:00am,99:90am,8:00am,19:19pm:14:00pm,5:xm,23:23pm,29:19pm'

如何用正则去匹配 ,欢迎留言提出你的解法


好了Python中的正则表达式实战秘籍1就讲到这里啦,希望能给初学者一些启发,若有什么不懂的,也可以留言跟我探讨交流.

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