搜索
首页后端开发Python教程Python2.x和3.x下maketrans与translate函数使用上的不同

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。

声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
Python与C:学习曲线和易用性Python与C:学习曲线和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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 vs. C:内存管理和控制Python vs. C:内存管理和控制Apr 19, 2025 am 12:17 AM

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。

科学计算的Python:详细的外观科学计算的Python:详细的外观Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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。

Python和C:找到合适的工具Python和C:找到合适的工具Apr 19, 2025 am 12:04 AM

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。

数据科学和机器学习的Python数据科学和机器学习的PythonApr 19, 2025 am 12:02 AM

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

学习Python:2小时的每日学习是否足够?学习Python:2小时的每日学习是否足够?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Web开发的Python:关键应用程序Web开发的Python:关键应用程序Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python vs.C:探索性能和效率Python vs.C:探索性能和效率Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

See all articles

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热工具

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

MinGW - 适用于 Windows 的极简 GNU

这个项目正在迁移到osdn.net/projects/mingw的过程中,你可以继续在那里关注我们。MinGW:GNU编译器集合(GCC)的本地Windows移植版本,可自由分发的导入库和用于构建本地Windows应用程序的头文件;包括对MSVC运行时的扩展,以支持C99功能。MinGW的所有软件都可以在64位Windows平台上运行。

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

Atom编辑器mac版下载

Atom编辑器mac版下载

最流行的的开源编辑器

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境