替换字符串中多个字符的最佳方法是什么?
我需要把一些字符替换成这样:&
变成 \&
,#
变成 \#
,等等。
我写了以下代码,但我觉得应该有更好的方法。有什么建议吗?
strs = strs.replace('&', '\&')
strs = strs.replace('#', '\#')
...
16 个回答
>>> string="abc&def#ghi"
>>> for ch in ['&','#']:
... if ch in string:
... string=string.replace(ch,"\\"+ch)
...
>>> print string
abc\&def\#ghi
当然可以!请把你想要翻译的内容发给我,我会帮你用简单易懂的语言解释清楚。
这里有一个使用 str.translate
和 str.maketrans
的 Python3 方法:
s = "abc&def#ghi"
print(s.translate(str.maketrans({'&': '\&', '#': '\#'})))
打印出来的字符串是 abc\&def\#ghi
。
替换两个字符
我测试了当前答案中的所有方法,还加了一个额外的方法。
在输入字符串为 abc&def#ghi
,需要将 & 替换为 \&,# 替换为 \# 的情况下,最快的方式是把替换操作连在一起,像这样:text.replace('&', '\&').replace('#', '\#')
。
每个函数的执行时间如下:
- a) 1000000 次循环,最佳为 3 次:每次 1.47 微秒
- b) 1000000 次循环,最佳为 3 次:每次 1.51 微秒
- c) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 12.3 微秒
- d) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 12 微秒
- e) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 3.27 微秒
- f) 1000000 次循环,最佳为 3 次:每次 0.817 微秒
- g) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 3.64 微秒
- h) 1000000 次循环,最佳为 3 次:每次 0.927 微秒
- i) 1000000 次循环,最佳为 3 次:每次 0.814 微秒
以下是这些函数的代码:
def a(text):
chars = "&#"
for c in chars:
text = text.replace(c, "\\" + c)
def b(text):
for ch in ['&','#']:
if ch in text:
text = text.replace(ch,"\\"+ch)
import re
def c(text):
rx = re.compile('([&#])')
text = rx.sub(r'\\\1', text)
RX = re.compile('([&#])')
def d(text):
text = RX.sub(r'\\\1', text)
def mk_esc(esc_chars):
return lambda s: ''.join(['\\' + c if c in esc_chars else c for c in s])
esc = mk_esc('&#')
def e(text):
esc(text)
def f(text):
text = text.replace('&', '\&').replace('#', '\#')
def g(text):
replacements = {"&": "\&", "#": "\#"}
text = "".join([replacements.get(c, c) for c in text])
def h(text):
text = text.replace('&', r'\&')
text = text.replace('#', r'\#')
def i(text):
text = text.replace('&', r'\&').replace('#', r'\#')
测试方式如下:
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.a('abc&def#ghi')"
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.b('abc&def#ghi')"
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.c('abc&def#ghi')"
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.d('abc&def#ghi')"
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.e('abc&def#ghi')"
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.f('abc&def#ghi')"
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.g('abc&def#ghi')"
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.h('abc&def#ghi')"
python -mtimeit -s"import time_functions" "time_functions.i('abc&def#ghi')"
替换17个字符
这里有类似的代码,但需要替换的字符更多(\`*_{}>#+-.!$):
def a(text):
chars = "\\`*_{}[]()>#+-.!$"
for c in chars:
text = text.replace(c, "\\" + c)
def b(text):
for ch in ['\\','`','*','_','{','}','[',']','(',')','>','#','+','-','.','!','$','\'']:
if ch in text:
text = text.replace(ch,"\\"+ch)
import re
def c(text):
rx = re.compile('([&#])')
text = rx.sub(r'\\\1', text)
RX = re.compile('([\\`*_{}[]()>#+-.!$])')
def d(text):
text = RX.sub(r'\\\1', text)
def mk_esc(esc_chars):
return lambda s: ''.join(['\\' + c if c in esc_chars else c for c in s])
esc = mk_esc('\\`*_{}[]()>#+-.!$')
def e(text):
esc(text)
def f(text):
text = text.replace('\\', '\\\\').replace('`', '\`').replace('*', '\*').replace('_', '\_').replace('{', '\{').replace('}', '\}').replace('[', '\[').replace(']', '\]').replace('(', '\(').replace(')', '\)').replace('>', '\>').replace('#', '\#').replace('+', '\+').replace('-', '\-').replace('.', '\.').replace('!', '\!').replace('$', '\$')
def g(text):
replacements = {
"\\": "\\\\",
"`": "\`",
"*": "\*",
"_": "\_",
"{": "\{",
"}": "\}",
"[": "\[",
"]": "\]",
"(": "\(",
")": "\)",
">": "\>",
"#": "\#",
"+": "\+",
"-": "\-",
".": "\.",
"!": "\!",
"$": "\$",
}
text = "".join([replacements.get(c, c) for c in text])
def h(text):
text = text.replace('\\', r'\\')
text = text.replace('`', r'\`')
text = text.replace('*', r'\*')
text = text.replace('_', r'\_')
text = text.replace('{', r'\{')
text = text.replace('}', r'\}')
text = text.replace('[', r'\[')
text = text.replace(']', r'\]')
text = text.replace('(', r'\(')
text = text.replace(')', r'\)')
text = text.replace('>', r'\>')
text = text.replace('#', r'\#')
text = text.replace('+', r'\+')
text = text.replace('-', r'\-')
text = text.replace('.', r'\.')
text = text.replace('!', r'\!')
text = text.replace('$', r'\$')
def i(text):
text = text.replace('\\', r'\\').replace('`', r'\`').replace('*', r'\*').replace('_', r'\_').replace('{', r'\{').replace('}', r'\}').replace('[', r'\[').replace(']', r'\]').replace('(', r'\(').replace(')', r'\)').replace('>', r'\>').replace('#', r'\#').replace('+', r'\+').replace('-', r'\-').replace('.', r'\.').replace('!', r'\!').replace('$', r'\$')
对于相同的输入字符串 abc&def#ghi
,结果如下:
- a) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 6.72 微秒
- b) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 2.64 微秒
- c) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 11.9 微秒
- d) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 4.92 微秒
- e) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 2.96 微秒
- f) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 4.29 微秒
- g) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 4.68 微秒
- h) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 4.73 微秒
- i) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 4.24 微秒
对于更长的输入字符串(## *Something* and [another] thing in a longer sentence with {more} things to replace$
),结果如下:
- a) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 7.59 微秒
- b) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 6.54 微秒
- c) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 16.9 微秒
- d) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 7.29 微秒
- e) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 12.2 微秒
- f) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 5.38 微秒
- g) 10000 次循环,最佳为 3 次:每次 21.7 微秒
- h) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 5.7 微秒
- i) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 5.13 微秒
增加几个变体:
def ab(text):
for ch in ['\\','`','*','_','{','}','[',']','(',')','>','#','+','-','.','!','$','\'']:
text = text.replace(ch,"\\"+ch)
def ba(text):
chars = "\\`*_{}[]()>#+-.!$"
for c in chars:
if c in text:
text = text.replace(c, "\\" + c)
对于较短的输入:
- ab) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 7.05 微秒
- ba) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 2.4 微秒
对于较长的输入:
- ab) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 7.71 微秒
- ba) 100000 次循环,最佳为 3 次:每次 6.08 微秒
所以我决定使用 ba
,因为它更易读且速度更快。
附录
在评论中受到 haccks 的启发,ab
和 ba
之间的一个区别是 if c in text:
的检查。我们来测试它们与另外两个变体:
def ab_with_check(text):
for ch in ['\\','`','*','_','{','}','[',']','(',')','>','#','+','-','.','!','$','\'']:
if ch in text:
text = text.replace(ch,"\\"+ch)
def ba_without_check(text):
chars = "\\`*_{}[]()>#+-.!$"
for c in chars:
text = text.replace(c, "\\" + c)
在 Python 2.7.14 和 3.6.3 上的每次循环时间(微秒),并且在与之前的测试不同的机器上,所以不能直接比较。
╭────────────╥──────┬───────────────┬──────┬──────────────────╮
│ Py, input ║ ab │ ab_with_check │ ba │ ba_without_check │
╞════════════╬══════╪═══════════════╪══════╪══════════════════╡
│ Py2, short ║ 8.81 │ 4.22 │ 3.45 │ 8.01 │
│ Py3, short ║ 5.54 │ 1.34 │ 1.46 │ 5.34 │
├────────────╫──────┼───────────────┼──────┼──────────────────┤
│ Py2, long ║ 9.3 │ 7.15 │ 6.85 │ 8.55 │
│ Py3, long ║ 7.43 │ 4.38 │ 4.41 │ 7.02 │
└────────────╨──────┴───────────────┴──────┴──────────────────┘
我们可以得出以下结论:
带检查的函数比不带检查的函数快最多 4 倍
ab_with_check
在 Python 3 上稍微领先,但ba
(带检查)在 Python 2 上领先更多不过,最大的教训是 Python 3 比 Python 2 快最多 3 倍!在 Python 3 中最慢的和 Python 2 中最快的差别并不大!