
详解Python核心对象类型字符串
Python的字符串的特点
Python与C语言,Java语言都不一样,没有单个字符,只有一个有一个字符的字符串。
字符串对象不可修改,属于不可变类型
字符串和列表,元组都从属于序列这个对象类别。所以序列支持的操作,字符串也支持。
用单引号和双引号表示都行,并列的字符串串常量会自动合并,不需要显式的用加号表示。
单双引号里面的特殊字符必须用转义序列表示,比如”,',\都需要在前面加个、,但是在三引号里面不需要转义。
Python的字符串的支持的基本操作
支持序列的操作,比如len(‘abc')取长度
Python不允许混合数字和字符串的加法,比如9+'3'不会转成字符串,这点和Java不一样。
分片通过偏移来指定分片的大小,[偏移A:偏移B:偏移C]从左到右偏移为正,从右到左偏移为负。偏移A省略表示最左端,偏移B省略表示最右端,如[1:]表示从索引为1到最右端。分片创建一个新的对象返回,所以用[:]可以实现拷贝。分片偏移C表示步进,从左端和右端的区间复制索引相差为步进的元素,组成新对象返回。
修改字符串会产生一个新的字符串对象,这时候可能会有疑问,这样不是效率很低吗?在JAVA中确实是这样,如果用+号来合并字符串就会产生一个新对象,所以在JAVA中一般用StringBuilder避免产生过多的对象,但是在Python中没被变量引用的对象会立即回收掉空间,新对象会重用回收的空间。所以效率并不会很低。
Python的字符串转换
数字与字符串之间的转换:通过内置函数int(‘42'),str(42),float(‘42')之类的来转换
字符串与ASCII码之间的转换:ord(‘323')将字符串转为ASCII码,chr(23)将ASCII码转换为字符串
字符串方法
修改字符串:通过合并+和分片[:]来修改,另一种是通过字符串的方法来修改。replace(‘goal','str')把字符串中的'goal'替换成'str'。find(‘index')返回字符串'index'开始的索引。list(‘sds')将字符串'sds'转换成列表['s','d','s'],这就变成了可变对象类型,可以直接对其进行多次修改,再调用”.join(列表)转换成字符串方法这比上面多次合并或切片效率要高。
文本解析:split(”)方法可以将文本切割成列表。
其他方法:rstrip()方法清除每行末尾空白,endswith(‘w')判断是否以'w'结尾和startswith(‘t')是否以't'开头。
字符串不支持模式,需要使用Python的re标准库模块。
字符串格式化
Python支持在字符串放入%d,%s来实现类型替换,类似于C的printf。在字符串后面添加% 字符串 实现指定字符串替换,多个字符串要用()括起来。
基于字典的字符格式化
插入字符串的不再是固定的%d,%s而是%(字典的键)。替换的就是字典的值,这样有一个好处就是能把整个字符串中的对应字典键的字符串都替换成字典键对应的值。
字符串格式化调用方法
前面的都是通过表达式来进行字符串格式化。这里是通过字符串的方法进行格式化。这就和Java的占位符差不多了,template='{0},{1},{2}',template.format('s','d','s')来进行格式化。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15