什么是 Python？ Python 是由 Guido van Rossum 开发的、可免费获得的、非常高级的解释型语言。其语法简单易懂，而其面向对象的语义功能强大（但又灵活）。Python 可以广泛使用并具有高度的可移植性。
字符串 -- 不可改变的序列 如同大多数高级编程语言一样，变长字符串是 Python 中的基本类型。Python 在“后台”分配内存以保存字符串（或其它值），程序员不必为此操心。Python 还有一些其它高级语言没有的字符串处理功能。 在 Python 中，字符串是“不可改变的序列”。尽管不能“按位置”修改字符串（如字节组），但程序可以引用字符串的元素或子序列，就象使用任何序列一样。Python 使用灵活的“分片”操作来引用子序列，字符片段的格式类似于电子表格中一定范围的行或列。以下交互式会话说明了字符串和字符片段的的用法：
字符串和分片 >>> s = "mary had a little lamb" >>> s[0] # index is zero-based 'm' >>> s[3] = 'x' # changing element in-place fails Traceback (innermost last): File "<stdin>", line 1, in ? TypeError: object doesn't support item assignment >>> s[11:18] # 'slice' a subsequence 'little ' >>> s[:4] # empty slice-begin assumes zero 'mary' >>> s[4] # index 4 is not included in slice [:4] ' ' >>> s[5:-5] # can use "from end" index with negatives 'had a little' >>> s[:5]+s[5:] # slice-begin & slice-end are complimentary 'mary had a little lamb' 另一个功能强大的字符串操作就是简单的 in 关键字。它提供了两个直观有效的构造：
in 关键字 >>> s = "mary had a little lamb" >>> for c in s[11:18]: print c, # print each char in slice ... l i t t l e >>> if 'x' in s: print 'got x' # test for char occurrence ... >>> if 'y' in s: print 'got y' # test for char occurrence ... got y 在 Python 中，有几种方法可以构成字符串文字。可以使用单引号或双引号，只要左引号和右引号匹配，常用的还有其它引号的变化形式。如果字符串包含换行符或嵌入引号，三重引号可以很方便地定义这样的字符串，如下例所示：
三重引号的使用 >>> s2 = """Mary had a little lamb ... its fleece was white as snow ... and everywhere that Mary went ... the lamb was sure to go""" >>> print s2 Mary had a little lamb its fleece was white as snow and everywhere that Mary went the lamb was sure to go 使用单引号或三重引号的字符串前面可以加一个字母 "r" 以表示 Python 不应该解释规则表达式特殊字符。例如： 使用 "r-strings" >>> s3 = "this and that" >>> print s3 this and that >>> s4 = r"this and that" >>> print s4 this and that 在 "r-strings" 中，可能另外组成换码符的反斜杠被当作是常规反斜杠。在以后的规则表达式讨论中会进一步说明这个话题。
文件和字符串变量 我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法： .read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取的数据量，但它们通常不使用变量。 .read() 每次读取整个文件，它通常用于将文件内容放到一个字符串变量中。然而 .read() 生成文件内容最直接的字符串表示，但对于连续的面向行的处理，它却是不必要的，并且如果文件大于可用内存，则不可能实现这种处理。 .readline() 和 .readlines() 非常相似。它们都在类似于以下的结构中使用： Python .readlines() 示例 fh = open('c:\autoexec.bat') for line in fh.readlines(): print line .readline() 和 .readlines() 之间的差异是后者一次读取整个文件，象 .read() 一样。.readlines() 自动将文件内容分析成一个行的列表，该列表可以由 Python 的 for ... in ... 结构进行处理。另一方面，.readline() 每次只读取一行，通常比 .readlines() 慢得多。仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时，才应该使用 .readline()。 如果正在使用处理文件的标准模块，可以使用 cStringIO 模块将字符串转换成“虚拟文件”（如果需要生成模块的子类，可以使用 StringIO 模块，初学者未必要这样做）。例如：
cStringIO 模块 >>> import cStringIO >>> fh = cStringIO.StringIO() >>> fh.write("mary had a little lamb") >>> fh.getvalue() 'mary had a little lamb' >>> fh.seek(5) >>> fh.write('ATE') >>> fh.getvalue() 'mary ATE a little lamb' 但是，请记住，cStringIO“虚拟文件”不是永久的，这一点与真正的文件不同。如果不保存它（如将它写入一个真正的文件，或者使用 shelve 模块或数据库），则程序结束时，它将消失。
标准模块：string string 模块也许是 Python 1.5.* 标准发行版中最常用的模块。实际上，在 Python 1.6 或更高版本中，string 模块中的功能将作为内置字符串方法（在撰写本文时，详细信息尚未发布）。当然，任何执行文本处理任务的程序也许应该用以下这行开头： 开始使用 string 的方法 import string 一般经验法则告诉我们，如果可以使用 string 模块完成任务，那么那就是正确的方法。与 re（规则表达式）相比，string 函数通常更快速，大多数情况下他们更易于理解和维护。第三方 Python 模块，包括某些用 C 编写的快速模块，适用于专门的任务，但可移植性和熟悉性都建议只要可能就使用 string。如果您习惯于使用其它语言，也会有例外，但不如您想像的那样多。 string 模块包含了几种类型的事物，如函数、方法和类；它还包含了公共常量的字符串。例如：
string 用法例 1 >>> import string >>> string.whitespace '1112131415 ' >>> string.uppercase 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' 虽然可以用手写出这些常量，string 版本或多或少确保了常量对于运行 Python 脚本的国家语言和平台将是正确的。 string 还包括了以常见方式（可以结合这些方式来构成几种罕见的转换）转换字符串的函数。例如：
string 用法例 2 >>> import string >>> s = "mary had a little lamb" >>> string.capWords(s) 'Mary Had A Little Lamb' >>> string.replace(s, 'little', 'ferocious') 'mary had a ferocious lamb' 还有许多没有在这里具体说明的其它转换；可以在 Python 手册中查找详细信息。 还可以使用 string 函数来报告字符串属性，如子串的长度或位置，例如：
string 用法例 3 >>> import string >>> s = "mary had a little lamb" >>> string.find(s, 'had')5>>> string.count(s, 'a')4 最后，string 提供了非常 Python 化的奇特事物。.split() 和 .join() 对提供了在字符串和字节组之间转换的迅捷方法，您会发现它们非常有用。用法很简单：
string 用法例 4 >>> import string>>> s = "mary had a little lamb" >>> L = string.split(s) >>> L ['mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb'] >>> string.join(L, "-") 'mary-had-a-little-lamb' 当然，除了 .join() 之外，也许会利用列表来做其它事（如某些涉及我们熟悉的 for ... in ... 结构的事情）。
标准模块：re re 模块废弃了在老的 Python 代码中使用的 regex 和 regsub 模块。虽然相对于 regex 仍然有几个有限的优点，不过这些优点微不足道，不值得在新代码中使用。过时的模块可能会从未来的 Python 发行版中删除，并且 1.6 版可能有一个改进的接口兼容的 re 模块。所以，规则表达式仍将使用 re 模块。 规则表达式很复杂。也许有人会撰写关于这个主题的书，但实际上，已经有许多人这样做了！本文尝试捕捉规则表达式的“完全形态”，让读者可以掌握它。 规则表达式是一种很简练方法，用于描述可能在文本中出现的模式。是否会出现某些字符？是否按特定顺序出现？子模式是否会重复一定次数？其它子模式是否会排除在匹配之外？从概念上说，似乎不能用自然语言了直观地描述模式。诀窍是使用规则表达式的简洁语法来编码这种描述。 当处理规则表达式时，将它作为它自己的编程问题来处理，即使只涉及一或两行代码；这些行有效地构成了一个小程序。 从最小处着手。从最基本上看，任何规则表达式都涉及匹配特定的“字符类”。最简单的字符类就是单个字符，它在模式中只是一个字。通常，您希望匹配一类字符。可以通过将类括在方括号内来表明这是一个类；在括号中，可以有一组字符或者
[1] [2] 下一页
（出处：http://www.sheup.com）
上一页 [1] [2]