再見，正則表達式

從一段指定的字符串中，取得期望的數(shù)據(jù)，正常人都會想到正則表達式吧？

寫過正則表達式的人都知道，正則表達式入門不難，寫起來也容易。

但是正則表達式幾乎沒有可讀性可言，維護起來，真的會讓人抓狂，別以為這段正則是你寫的就可以駕馭它，過個一個月你可能就不認識它了。

完全可以說，天下苦正則久矣。

今天給你介紹一個好東西，可以讓你擺脫正則的噩夢，那就是 Python 中一個非常冷門的庫 -- ?parse 。

1. 真實案例

拿一個最近使用 parse 的真實案例來舉例說明。

下面是 ovs 一個條流表，現(xiàn)在我需要收集提取一個虛擬機（網(wǎng)口）里有多少流量、多少包流經(jīng)了這條流表。也就是每個 in_port 對應的 n_bytes、n_packets 的值 。

cookie=0x9816da8e872d717d,?duration=298506.364s,?table=0,?n_packets=480,?n_bytes=20160,?priority=10,ip,in_port="tapbbdf080b-c2"?actions=NORMAL

如果是你，你會怎么做呢？

先以逗號分隔開來，再以等號分隔取出值來？

你不防可以嘗試一下，寫出來的代碼應該和我想象的一樣，沒有一絲美感而言。

我來給你展示一下，我是怎么做的？

可以看到，我使用了一個叫做 parse 的第三方包，是需要自行安裝的

$?python?-m?pip?install?parse

從上面這個案例中，你應該能感受到 parse 對于解析規(guī)范的字符串，是非常強大的。

2. parse 的結果

parse 的結果只有兩種結果：

1. 沒有匹配上，parse 的值為None

>>>?parse("halo",?"hello")?is?None
True
>>>

2. 如果匹配上，parse 的值則 為 Result 實例

>>>?parse("hello",?"hello?world")
>>>?parse("hello",?"hello")

>>>?

如果你編寫的解析規(guī)則，沒有為字段定義字段名，也就是匿名字段， Result 將是一個 類似 list 的實例，演示如下：

>>>?profile?=?parse("I?am?{},?{}?years?old,?{}",?"I?am?Jack,?27?years?old,?male")
>>>?profile
'Jack',?'27',?'male')?{}>
>>>?profile[0]
'Jack'
>>>?profile[1]
'27'
>>>?profile[2]
'male'

而如果你編寫的解析規(guī)則，為字段定義了字段名， Result 將是一個 類似 字典 的實例，演示如下：

>>>?profile?=?parse("I?am?{name},?{age}?years?old,?{gender}",?"I?am?Jack,?27?years?old,?male")
>>>?profile
'gender':?'male',?'age':?'27',?'name':?'Jack'}>
>>>?profile['name']
'Jack'
>>>?profile['age']
'27'
>>>?profile['gender']
'male'

3. 重復利用 pattern

和使用 re 一樣，parse 同樣支持 pattern 復用。

>>>?from?parse?import?compile
>>>?
>>>?pattern?=?compile("I?am?{},?{}?years?old,?{}")
>>>?pattern.parse("I?am?Jack,?27?years?old,?male")
'Jack',?'27',?'male')?{}>
>>>?
>>>?pattern.parse("I?am?Tom,?26?years?old,?male")
'Tom',?'26',?'male')?{}>

4. 類型轉化

從上面的例子中，你應該能注意到，parse 在獲取年齡的時候，變成了一個"27" ，這是一個字符串，有沒有一種辦法，可以在提取的時候就按照我們的類型進行轉換呢？

你可以這樣寫。

>>>?from?parse?import?parse
>>>?profile?=?parse("I?am?{name},?{age:d}?years?old,?{gender}",?"I?am?Jack,?27?years?old,?male")
>>>?profile
'gender':?'male',?'age':?27,?'name':?'Jack'}>
>>>?type(profile["age"])
'int'>

除了將其轉為 整型，還有其他格式嗎？

內(nèi)置的格式還有很多，比如

匹配時間

>>>?parse('Meet?at?{:tg}',?'Meet?at?1/2/2011?11:00?PM')
2011,?2,?1,?23,?0),)?{}>

更多類型請參考官方文檔：

5. 提取時去除空格

去除兩邊空格

>>>?parse('hello?{}?,?hello?python',?'hello?????world????,?hello?python')
'????world???',)?{}>
>>>?
>>>?
>>>?parse('hello?{:^}?,?hello?python',?'hello?????world????,?hello?python')
'world',)?{}>

去除左邊空格

>>>?parse('hello?{:>}?,?hello?python',?'hello?????world????,?hello?python')
'world???',)?{}>

去除右邊空格

>>>?parse('hello?{:<}?,?hello?python',?'hello?????world????,?hello?python')
'????world',)?{}>

6. 大小寫敏感開關

Parse 默認是大小寫不敏感的，你寫 hello 和 HELLO 是一樣的。

如果你需要區(qū)分大小寫，那可以加個參數(shù)，演示如下：

>>>?parse('SPAM',?'spam')

>>>?parse('SPAM',?'spam')?is?None
False
>>>?parse('SPAM',?'spam',?case_sensitive=True)?is?None
True

7. 匹配字符數(shù)

精確匹配：指定最大字符數(shù)

>>>?parse('{:.2}{:.2}',?'hello')??#?字符數(shù)不符
>>>?
>>>?parse('{:.2}{:.2}',?'hell')???#?字符數(shù)相符
'he',?'ll')?{}>

模糊匹配：指定最小字符數(shù)

>>>?parse('{:.2}{:2}',?'hello')?
'h',?'ello')?{}>
>>>?
>>>?parse('{:2}{:2}',?'hello')?
'he',?'llo')?{}>

若要在精準/模糊匹配的模式下，再進行格式轉換，可以這樣寫

>>>?parse('{:2}{:2}',?'1024')?
'10',?'24')?{}>
>>>?
>>>?
>>>?parse('{:2d}{:2d}',?'1024')?
10,?24)?{}>

8. 三個重要屬性

Parse 里有三個非常重要的屬性

• fixed：利用位置提取的匿名字段的元組
• named：存放有命名的字段的字典
• spans：存放匹配到字段的位置

下面這段代碼，帶你了解他們之間有什么不同

>>>?profile?=?parse("I?am?{name},?{age:d}?years?old,?{}",?"I?am?Jack,?27?years?old,?male")
>>>?profile.fixed
('male',)
>>>?profile.named
{'age':?27,?'name':?'Jack'}
>>>?profile.spans
{0:?(25,?29),?'age':?(11,?13),?'name':?(5,?9)}
>>>?

9. 自定義類型的轉換

匹配到的字符串，會做為參數(shù)傳入對應的函數(shù)

比如我們之前講過的，將字符串轉整型

>>>?parse("I?am?{:d}",?"I?am?27")
27,)?{}>
>>>?type(_[0])
'int'>
>>>?

其等價于

>>>?def?myint(string):
...?????return?int(string)
...?
>>>?
>>>?
>>>?parse("I?am?{:myint}",?"I?am?27",?dict(myint=myint))
27,)?{}>
>>>?type(_[0])
'int'>
>>>

利用它，我們可以定制很多的功能，比如我想把匹配的字符串弄成全大寫

>>>?def?shouty(string):
...????return?string.upper()
...
>>>?parse('{:shouty}?world',?'hello?world',?dict(shouty=shouty))
'HELLO',)?{}>
>>>

10 總結一下

parse 庫在字符串解析處理場景中提供的便利，肉眼可見，上手簡單。

在一些簡單的場景中，使用 parse 可比使用 re 去寫正則開發(fā)效率不知道高幾個 level，用它寫出來的代碼富有美感，可讀性高，后期維護起代碼來一點壓力也沒有，推薦你使用。

戀習Python
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