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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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(jié)果

parse 的結(jié)果只有兩種結(jié)果：

沒有匹配上，parse 的值為None

 
 
 
 

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

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 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
>>> 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 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
>>> profile['name'] 
  
  
  
  
'Jack' 
  
  
  
  
>>> profile['age'] 
  
  
  
  
'27' 
  
  
  
  
>>> profile['gender'] 
  
  
  
  
'male' 
 
 
 
 

3. 重復(fù)利用 pattern

和使用 re 一樣，parse 同樣支持 pattern 復(fù)用。

 
 
 
 

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

4. 類型轉(zhuǎn)化

從上面的例子中，你應(yīng)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(zhuǎn)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 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
>>> type(profile["age"]) 
  
  
  
  
 
 
 
 
 

除了將其轉(zhuǎn)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') 
  
  
  
  
 
 
 
 
 

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

去除左邊空格

 
 
 
 

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

去除右邊空格

 
 
 
 

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

6. 大小寫敏感開關(guān)

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 
  
  
  
  
 
 
 
 
 

模糊匹配：指定最小字符數(shù)

 
 
 
 

  
  
  
  
>>> parse('{:.2}{:2}', 'hello')  
  
  
  
  
 
  
  
  
  
>>>  
  
  
  
  
>>> parse('{:2}{:2}', 'hello')  
  
  
  
  
 
 
 
 
 

若要在精準(zhǔn)/模糊匹配的模式下，再進行格式轉(zhuǎn)換，可以這樣寫

 
 
 
 

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

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(zhuǎn)換

匹配到的字符串，會做為參數(shù)傳入對應(yīng)的函數(shù)

比如我們之前講過的，將字符串轉(zhuǎn)整型

 
 
 
 

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

其等價于

 
 
 
 

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

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)) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
>>> 
 
 
 
 

10 總結(jié)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。

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