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          再見,正則表達(dá)式

          共 3331字,需瀏覽 7分鐘

           ·

          2020-09-09 17:40



          從一段指定的字符串中,取得期望的數(shù)據(jù),正常人都會(huì)想到正則表達(dá)式吧?

          寫過正則表達(dá)式的人都知道,正則表達(dá)式入門不難,寫起來也容易。

          但是正則表達(dá)式幾乎沒有可讀性可言,維護(hù)起來,真的會(huì)讓人抓狂,別以為這段正則是你寫的就可以駕馭它,過個(gè)一個(gè)月你可能就不認(rèn)識(shí)它了。

          完全可以說,天下苦正則久矣。

          今天給你介紹一個(gè)好東西,可以讓你擺脫正則的噩夢(mèng),那就是 Python 中一個(gè)非常冷門的庫 -- ?parse 。

          1. 真實(shí)案例

          拿一個(gè)最近使用 parse 的真實(shí)案例來舉例說明。

          下面是 ovs 一個(gè)條流表,現(xiàn)在我需要收集提取一個(gè)虛擬機(jī)(網(wǎng)口)里有多少流量、多少包流經(jīng)了這條流表。也就是每個(gè) in_port 對(duì)應(yīng)的 n_bytes、n_packets 的值 。

          cookie=0x9816da8e872d717d,?duration=298506.364s,?table=0,?n_packets=480,?n_bytes=20160,?priority=10,ip,in_port="tapbbdf080b-c2"?actions=NORMAL

          如果是你,你會(huì)怎么做呢?

          先以逗號(hào)分隔開來,再以等號(hào)分隔取出值來?

          你不防可以嘗試一下,寫出來的代碼應(yīng)該和我想象的一樣,沒有一絲美感而言。

          我來給你展示一下,我是怎么做的?

          可以看到,我使用了一個(gè)叫做 parse 的第三方包,是需要自行安裝的

          $?python?-m?pip?install?parse

          從上面這個(gè)案例中,你應(yīng)該能感受到 parse 對(duì)于解析規(guī)范的字符串,是非常強(qiáng)大的。

          2. parse 的結(jié)果

          parse 的結(jié)果只有兩種結(jié)果:

          1. 沒有匹配上,parse 的值為None
          >>>?parse("halo",?"hello")?is?None
          True
          >>>
          1. 如果匹配上,parse 的值則 為 Result 實(shí)例
          >>>?parse("hello",?"hello?world")
          >>>?parse("hello",?"hello")

          >>>?

          如果你編寫的解析規(guī)則,沒有為字段定義字段名,也就是匿名字段, Result 將是一個(gè) 類似 list 的實(shí)例,演示如下:

          >>>?profile?=?parse("I?am?{},?{}?years?old,?{}",?"I?am?Jack,?27?years?old,?male")
          >>>?profile
          'Jack',?'27',?'male')?{}>
          >>>?profile[0]
          'Jack'
          >>>?profile[1]
          '27'
          >>>?profile[2]
          'male'

          而如果你編寫的解析規(guī)則,為字段定義了字段名, Result 將是一個(gè) 類似 字典 的實(shí)例,演示如下:

          >>>?profile?=?parse("I?am?{name},?{age}?years?old,?{gender}",?"I?am?Jack,?27?years?old,?male")
          >>>?profile
          'gender':?'male',?'age':?'27',?'name':?'Jack'}>
          >>>?profile['name']
          'Jack'
          >>>?profile['age']
          '27'
          >>>?profile['gender']
          'male'

          3. 重復(fù)利用 pattern

          和使用 re 一樣,parse 同樣支持 pattern 復(fù)用。

          >>>?from?parse?import?compile
          >>>?
          >>>?pattern?=?compile("I?am?{},?{}?years?old,?{}")
          >>>?pattern.parse("I?am?Jack,?27?years?old,?male")
          'Jack',?'27',?'male')?{}>
          >>>?
          >>>?pattern.parse("I?am?Tom,?26?years?old,?male")
          'Tom',?'26',?'male')?{}>

          4. 類型轉(zhuǎn)化

          從上面的例子中,你應(yīng)該能注意到,parse 在獲取年齡的時(shí)候,變成了一個(gè)"27" ,這是一個(gè)字符串,有沒有一種辦法,可以在提取的時(shí)候就按照我們的類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換呢?

          你可以這樣寫。

          >>>?from?parse?import?parse
          >>>?profile?=?parse("I?am?{name},?{age:d}?years?old,?{gender}",?"I?am?Jack,?27?years?old,?male")
          >>>?profile
          'gender':?'male',?'age':?27,?'name':?'Jack'}>
          >>>?type(profile["age"])
          'int'>

          除了將其轉(zhuǎn)為 整型,還有其他格式嗎?

          內(nèi)置的格式還有很多,比如

          匹配時(shí)間

          >>>?parse('Meet?at?{:tg}',?'Meet?at?1/2/2011?11:00?PM')
          2011,?2,?1,?23,?0),)?{}>

          更多類型請(qǐng)參考官方文檔:

          TypeCharacters MatchedOutput
          lLetters (ASCII)str
          wLetters, numbers and underscorestr
          WNot letters, numbers and underscorestr
          sWhitespacestr
          SNon-whitespacestr
          dDigits (effectively integer numbers)int
          DNon-digitstr
          nNumbers with thousands separators (, or .)int
          %Percentage (converted to value/100.0)float
          fFixed-point numbersfloat
          FDecimal numbersDecimal
          eFloating-point numbers with exponent e.g. 1.1e-10, NAN (all case insensitive)float
          gGeneral number format (either d, f or e)float
          bBinary numbersint
          oOctal numbersint
          xHexadecimal numbers (lower and upper case)int
          tiISO 8601 format date/time e.g. 1972-01-20T10:21:36Z (“T” and “Z” optional)datetime
          teRFC2822 e-mail format date/time e.g. Mon, 20 Jan 1972 10:21:36 +1000datetime
          tgGlobal (day/month) format date/time e.g. 20/1/1972 10:21:36 AM +1:00datetime
          taUS (month/day) format date/time e.g. 1/20/1972 10:21:36 PM +10:30datetime
          tcctime() format date/time e.g. Sun Sep 16 01:03:52 1973datetime
          thHTTP log format date/time e.g. 21/Nov/2011:00:07:11 +0000datetime
          tsLinux system log format date/time e.g. Nov 9 03:37:44datetime
          ttTime e.g. 10:21:36 PM -5:30time

          5. 提取時(shí)去除空格

          去除兩邊空格

          >>>?parse('hello?{}?,?hello?python',?'hello?????world????,?hello?python')
          '????world???',)?{}>
          >>>?
          >>>?
          >>>?parse('hello?{:^}?,?hello?python',?'hello?????world????,?hello?python')
          'world',)?{}>

          去除左邊空格

          >>>?parse('hello?{:>}?,?hello?python',?'hello?????world????,?hello?python')
          'world???',)?{}>

          去除右邊空格

          >>>?parse('hello?{:<}?,?hello?python',?'hello?????world????,?hello?python')
          '????world',)?{}>

          6. 大小寫敏感開關(guān)

          Parse 默認(rèn)是大小寫不敏感的,你寫 hello 和 HELLO 是一樣的。

          如果你需要區(qū)分大小寫,那可以加個(gè)參數(shù),演示如下:

          >>>?parse('SPAM',?'spam')

          >>>?parse('SPAM',?'spam')?is?None
          False
          >>>?parse('SPAM',?'spam',?case_sensitive=True)?is?None
          True

          7. 匹配字符數(shù)

          精確匹配:指定最大字符數(shù)

          >>>?parse('{:.2}{:.2}',?'hello')??#?字符數(shù)不符
          >>>?
          >>>?parse('{:.2}{:.2}',?'hell')???#?字符數(shù)相符
          'he',?'ll')?{}>

          模糊匹配:指定最小字符數(shù)

          >>>?parse('{:.2}{:2}',?'hello')?
          'h',?'ello')?{}>
          >>>?
          >>>?parse('{:2}{:2}',?'hello')?
          'he',?'llo')?{}>

          若要在精準(zhǔn)/模糊匹配的模式下,再進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換,可以這樣寫

          >>>?parse('{:2}{:2}',?'1024')?
          '10',?'24')?{}>
          >>>?
          >>>?
          >>>?parse('{:2d}{:2d}',?'1024')?
          10,?24)?{}>

          8. 三個(gè)重要屬性

          Parse 里有三個(gè)非常重要的屬性

          • fixed:利用位置提取的匿名字段的元組
          • named:存放有命名的字段的字典
          • spans:存放匹配到字段的位置

          下面這段代碼,帶你了解他們之間有什么不同

          >>>?profile?=?parse("I?am?{name},?{age:d}?years?old,?{}",?"I?am?Jack,?27?years?old,?male")
          >>>?profile.fixed
          ('male',)
          >>>?profile.named
          {'age':?27,?'name':?'Jack'}
          >>>?profile.spans
          {0:?(25,?29),?'age':?(11,?13),?'name':?(5,?9)}
          >>>?

          9. 自定義類型的轉(zhuǎn)換

          匹配到的字符串,會(huì)做為參數(shù)傳入對(duì)應(yīng)的函數(shù)

          比如我們之前講過的,將字符串轉(zhuǎn)整型

          >>>?parse("I?am?{:d}",?"I?am?27")
          27,)?{}>
          >>>?type(_[0])
          'int'>
          >>>?

          其等價(jià)于

          >>>?def?myint(string):
          ...?????return?int(string)
          ...?
          >>>?
          >>>?
          >>>?parse("I?am?{:myint}",?"I?am?27",?dict(myint=myint))
          27,)?{}>
          >>>?type(_[0])
          'int'>
          >>>

          利用它,我們可以定制很多的功能,比如我想把匹配的字符串弄成全大寫

          >>>?def?shouty(string):
          ...????return?string.upper()
          ...
          >>>?parse('{:shouty}?world',?'hello?world',?dict(shouty=shouty))
          'HELLO',)?{}>
          >>>

          10 總結(jié)一下

          parse 庫在字符串解析處理場(chǎng)景中提供的便利,肉眼可見,上手簡(jiǎn)單。

          在一些簡(jiǎn)單的場(chǎng)景中,使用 parse 可比使用 re 去寫正則開發(fā)效率不知道高幾個(gè) level,用它寫出來的代碼富有美感,可讀性高,后期維護(hù)起代碼來一點(diǎn)壓力也沒有,推薦你使用。


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