maketrans和translate函数是进行字符串字符编码的常用方法。本文着重点在于演示其基本用法和在不同版本下操作的差异。本文提到的2.X版本指2.6以上的版本,3.X版本指3.1以上的版本。
2.X版本把字符串基本分为两种:unicode字符串和8位字符串str,后者包含字节数据和我们常见的ASCII码数据;而3.X版本则重新对字符串进行了划分,分为了字节字符串bytes和文本字符串str,两者都是不可变的,所以添加了一个可变的字节字符串类型bytearray。
2.X版本中string类型和str、unicode类型大量方法是重复的,所以3.X版本不提倡使用string模块中与str重复的方法。string模块中还有很多有用的常量和方法,比如string.digits,可以在字符串编码中方便地使用。
2.X中maketrans和translate函数的签名:
string.maketrans(from, to) string.translate(s, table[, deletechars]) str.translate(table[, deletechars]) unicode.translate(table)
3.X中maketrans和translate函数的签名:
static str.maketrans(x[, y[, z]]) static bytes.maketrans(from, to) static bytearray.maketrans(from, to) str.translate(map) bytes.translate(table[, delete]) bytearray.translate(table[, delete])
从中可以看出,相对于2.X的string模块的maketrans方法,3.X中分别提供了三个静态方法用于创建映射表。
下面让我们看一个简单的例子来说明字符串转换的过程:
2.X下的演示过程:
>>> import string #导入string模块 >>> map = string.maketrans('123', 'abc') #建立映射表,将字符串中含有的'1','2','3'替换为'a','b','c' >>> s = '54321123789' #转换前的字符串 >>> s.translate(map) #用创建的映射表map转换字符串 '54cbaabc789' #转换后的字符串
3.X下的演示过程:
>>> map = str.maketrans('123','abc') >>> s = '54321123789' >>> s.translate(map) '54cbaabc789'
2.X使用了string的maketrans函数,而3.X使用了str的maketrans函数,除了这一点,使用方法是基本相同的。若指定字符串中要删除的字符时,使用就会略有不同,如下:
2.X下的演示过程:
>>> import string >>> map = string.maketrans('123', 'abc') >>> s = '54321123789' >>> s.translate(map, '78') #除了转换,还要删除字符串中的字符'7','8' '54cbaabc9' #转换后的字符串没有字符'7','8'
3.X下的演示过程:
>>> map = str.maketrans('123','abc', '78')#要删除的字符需要在这指定 >>> s = '54321123789' >>> s.translate(map) '54cbaabc9'
我在读《Python Cookbook》遇到了一个基于2.X版本的例子,如下
import string def translator(frm='', to='', delete='', keep=None): if len(to) == 1: to = to * len(frm) trans = string.maketrans(frm, to) if keep is not None: allchars = string.maketrans('', '') delete = allchars.translate(allchars, keep.translate(allchars,delete)) def translate(s): return s.translate(trans, delete) return translate
allchars应该是一个返回的映射表,为什么还可以调用translate方法,所以它应该是一个str类型,测试如下:
>>> import string >>> map = string.maketrans('123', 'abc') >>> type(map) <type 'str'>
在3.X版本中这个方法不能正常通过运行,那么错在什么地方呢,我们看看映射表是什么类型:
>>> map = str.maketrans('123','abc') >>> type(map) <class 'dict'>
知道了映射表的类型了,我们就可以对其进行“后期加工”,像上面《Python Cookbook》中的例子一样,来满足我们的编码要求。
上面讨论的例子用的字符串是ASCII字符组成的,如果是字节类型,2.X版本中操作是一样的,3.X中调用bytes或bytearray的函数;若是unicode类型的,2.X需要用unicode的translate方法,注意下面的代码
>>> print u"hallo".translate({97:u'e'}) hello >>> print u"hallo".translate({'a':u'e'}) hallo >>> print u"hallo".translate({u'a':u'e'}) hallo
结果之所以不一样,查阅手册可知unicode的translate方法的映射表也就是字典的键必须是unicode的位序数,值可以是unicode的位序数、unicode字符串或这None。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

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