Как заменить несколько подстрок строки?

Ответ 1

Вот краткий пример того, что нужно делать с регулярными выражениями:

import re

rep = {"condition1": "", "condition2": "text"} # define desired replacements here

# use these three lines to do the replacement
rep = dict((re.escape(k), v) for k, v in rep.iteritems()) 
#Python 3 renamed dict.iteritems to dict.items so use rep.items() for latest versions
pattern = re.compile("|".join(rep.keys()))
text = pattern.sub(lambda m: rep[re.escape(m.group(0))], text)

Например:

>>> pattern.sub(lambda m: rep[re.escape(m.group(0))], "(condition1) and --condition2--")
'() and --text--'

Ответ 2

Вы можете просто сделать хорошую маленькую функцию зацикливания.

def replace_all(text, dic):
    for i, j in dic.iteritems():
        text = text.replace(i, j)
    return text

где text - полная строка, а dic - словарь - каждое определение является строкой, которая заменит соответствие термину.

Примечание: в Python 3 iteritems() был заменен items()

Осторожно: словари Python не имеют надежного заказа для итерации. Это решение решает вашу проблему, только если:

• порядок замен не имеет значения
• это нормально для замены, чтобы изменить результаты предыдущих замен

Например:

d = { "cat": "dog", "dog": "pig"}
mySentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(mySentence, d)
print(mySentence)

Возможный вывод № 1:

"This is my pig and this is my pig."

Возможный вывод № 2

"This is my dog and this is my pig."

Одним из возможных исправлений является использование OrderedDict.

from collections import OrderedDict
def replace_all(text, dic):
    for i, j in dic.items():
        text = text.replace(i, j)
    return text
od = OrderedDict([("cat", "dog"), ("dog", "pig")])
mySentence = "This is my cat and this is my dog."
replace_all(mySentence, od)
print(mySentence)

Выход:

"This is my pig and this is my pig."

Осторожно # 2: неэффективно, если ваша text строка слишком велика или в словаре много пар.

Ответ 3

Вот вариант первого решения с использованием сокращения, если вам нравится быть функциональным.:)

repls = {'hello' : 'goodbye', 'world' : 'earth'}
s = 'hello, world'
reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), repls.iteritems(), s)

martineau даже лучшая версия:

repls = ('hello', 'goodbye'), ('world', 'earth')
s = 'hello, world'
reduce(lambda a, kv: a.replace(*kv), repls, s)

Ответ 4

Почему бы не одно решение как это?

s = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
for r in (("brown", "red"), ("lazy", "quick")):
    s = s.replace(*r)

#output will be:  The quick red fox jumps over the quick dog

Ответ 5

Это лишь краткий обзор отличных ответов FJ и MiniQuark. Все, что вам нужно для одновременной замены нескольких строк, это следующая функция:

def multiple_replace(string, rep_dict):
    pattern = re.compile("|".join([re.escape(k) for k in sorted(rep_dict,key=len,reverse=True)]), flags=re.DOTALL)
    return pattern.sub(lambda x: rep_dict[x.group(0)], string)

Использование:

>>>multiple_replace("Do you like cafe? No, I prefer tea.", {'cafe':'tea', 'tea':'cafe', 'like':'prefer'})
'Do you prefer tea? No, I prefer cafe.'

Если вы хотите, вы можете сделать свои собственные специальные функции замены, начиная с этой более простой.

Ответ 6

Я построил это на превосходном ответе F.J.

import re

def multiple_replacer(*key_values):
    replace_dict = dict(key_values)
    replacement_function = lambda match: replace_dict[match.group(0)]
    pattern = re.compile("|".join([re.escape(k) for k, v in key_values]), re.M)
    return lambda string: pattern.sub(replacement_function, string)

def multiple_replace(string, *key_values):
    return multiple_replacer(*key_values)(string)

Использование одного снимка:

>>> replacements = (u"café", u"tea"), (u"tea", u"café"), (u"like", u"love")
>>> print multiple_replace(u"Do you like café? No, I prefer tea.", *replacements)
Do you love tea? No, I prefer café.

Обратите внимание, что, поскольку замена выполняется всего за один проход, "кафе" меняется на "чай", но не возвращается к "café".

Если вам нужно сделать такую ​​же замену много раз, вы можете легко создать функцию замены:

>>> my_escaper = multiple_replacer(('"','\\"'), ('\t', '\\t'))
>>> many_many_strings = (u'This text will be escaped by "my_escaper"',
                       u'Does this work?\tYes it does',
                       u'And can we span\nmultiple lines?\t"Yes\twe\tcan!"')
>>> for line in many_many_strings:
...     print my_escaper(line)
... 
This text will be escaped by \"my_escaper\"
Does this work?\tYes it does
And can we span
multiple lines?\t\"Yes\twe\tcan!\"

Улучшения:

• превратил код в функцию
• добавлена ​​многострочная поддержка.
• исправлена ​​ошибка при экранировании
• легко создать функцию для определенной множественной замены

Наслаждайтесь!: -)

Ответ 7

Я хотел бы предложить использовать строковые шаблоны. Просто поместите строку, которая будет заменена в словаре, и все будет установлено! Пример из docs.python.org

>>> from string import Template
>>> s = Template('$who likes $what')
>>> s.substitute(who='tim', what='kung pao')
'tim likes kung pao'
>>> d = dict(who='tim')
>>> Template('Give $who $100').substitute(d)
Traceback (most recent call last):
[...]
ValueError: Invalid placeholder in string: line 1, col 10
>>> Template('$who likes $what').substitute(d)
Traceback (most recent call last):
[...]
KeyError: 'what'
>>> Template('$who likes $what').safe_substitute(d)
'tim likes $what'

Ответ 8

В моем случае мне потребовалась простая замена уникальных ключей именами, поэтому я подумал:

a = 'This is a test string.'
b = {'i': 'I', 's': 'S'}
for x,y in b.items():
    a = a.replace(x, y)
>>> a
'ThIS IS a teSt StrIng.'

Ответ 9

Здесь мои $ 0,02. Он основан на ответе Эндрю Кларка, немного яснее, и также охватывает случай, когда заменяемая строка является подстрокой другой заменяемой строки (более длинные строки выигрывают)

def multireplace(string, replacements):
    """
    Given a string and a replacement map, it returns the replaced string.

    :param str string: string to execute replacements on
    :param dict replacements: replacement dictionary {value to find: value to replace}
    :rtype: str

    """
    # Place longer ones first to keep shorter substrings from matching
    # where the longer ones should take place
    # For instance given the replacements {'ab': 'AB', 'abc': 'ABC'} against 
    # the string 'hey abc', it should produce 'hey ABC' and not 'hey ABc'
    substrs = sorted(replacements, key=len, reverse=True)

    # Create a big OR regex that matches any of the substrings to replace
    regexp = re.compile('|'.join(map(re.escape, substrs)))

    # For each match, look up the new string in the replacements
    return regexp.sub(lambda match: replacements[match.group(0)], string)

Именно в этой этой сути, не стесняйтесь изменять его, если у вас есть какие-либо предложения.

Ответ 10

Начиная Python 3.8 и вводя выражений присваивания (PEP 572) (оператор :=), мы можем применить замены в пределах понимания списка:

# text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
# replacements = [("brown", "red"), ("lazy", "quick")]
[text := text.replace(a, b) for a, b in replacements]
# text = 'The quick red fox jumps over the quick dog'

Ответ 11

Мне нужно решение, в котором строки, которые нужно заменить, могут быть регулярными выражениями, например, чтобы помочь в нормализации длинного текста, заменив несколько пробельных символов на один. Основываясь на цепочке ответов от других, включая MiniQuark и mmj, вот что я придумал:

def multiple_replace(string, reps, re_flags = 0):
    """ Transforms string, replacing keys from re_str_dict with values.
    reps: dictionary, or list of key-value pairs (to enforce ordering;
          earlier items have higher priority).
          Keys are used as regular expressions.
    re_flags: interpretation of regular expressions, such as re.DOTALL
    """
    if isinstance(reps, dict):
        reps = reps.items()
    pattern = re.compile("|".join("(?P<_%d>%s)" % (i, re_str[0])
                                  for i, re_str in enumerate(reps)),
                         re_flags)
    return pattern.sub(lambda x: reps[int(x.lastgroup[1:])][1], string)

Он работает для примеров, приведенных в других ответах, например:

>>> multiple_replace("(condition1) and --condition2--",
...                  {"condition1": "", "condition2": "text"})
'() and --text--'

>>> multiple_replace('hello, world', {'hello' : 'goodbye', 'world' : 'earth'})
'goodbye, earth'

>>> multiple_replace("Do you like cafe? No, I prefer tea.",
...                  {'cafe': 'tea', 'tea': 'cafe', 'like': 'prefer'})
'Do you prefer tea? No, I prefer cafe.'

Главное для меня, что вы можете использовать регулярные выражения, например, для замены только целых слов или для нормализации пробелов:

>>> s = "I don't want to change this name:\n  Philip II of Spain"
>>> re_str_dict = {r'\bI\b': 'You', r'[\n\t ]+': ' '}
>>> multiple_replace(s, re_str_dict)
"You don't want to change this name: Philip II of Spain"

Если вы хотите использовать ключи словаря как обычные строки, вы можете избежать их перед вызовом multiple_replace, например, эта функция:

def escape_keys(d):
    """ transform dictionary d by applying re.escape to the keys """
    return dict((re.escape(k), v) for k, v in d.items())

>>> multiple_replace(s, escape_keys(re_str_dict))
"I don't want to change this name:\n  Philip II of Spain"

Следующая функция может помочь в поиске ошибочных регулярных выражений среди ваших словарных клавиш (поскольку сообщение об ошибке из multiple_replace не очень важно):

def check_re_list(re_list):
    """ Checks if each regular expression in list is well-formed. """
    for i, e in enumerate(re_list):
        try:
            re.compile(e)
        except (TypeError, re.error):
            print("Invalid regular expression string "
                  "at position {}: '{}'".format(i, e))

>>> check_re_list(re_str_dict.keys())

Обратите внимание, что он не связывает замены, а выполняет их одновременно. Это делает его более эффективным, не сдерживая того, что он может сделать. Чтобы имитировать эффект цепочки, вам просто нужно добавить несколько пар заменяющих строку и обеспечить ожидаемое упорядочение пар:

>>> multiple_replace("button", {"but": "mut", "mutton": "lamb"})
'mutton'
>>> multiple_replace("button", [("button", "lamb"),
...                             ("but", "mut"), ("mutton", "lamb")])
'lamb'

Ответ 12

Здесь образец, который более эффективен для длинных строк со многими небольшими заменами.

source = "Here is foo, it does moo!"

replacements = {
    'is': 'was', # replace 'is' with 'was'
    'does': 'did',
    '!': '?'
}

def replace(source, replacements):
    finder = re.compile("|".join(re.escape(k) for k in replacements.keys())) # matches every string we want replaced
    result = []
    pos = 0
    while True:
        match = finder.search(source, pos)
        if match:
            # cut off the part up until match
            result.append(source[pos : match.start()])
            # cut off the matched part and replace it in place
            result.append(replacements[source[match.start() : match.end()]])
            pos = match.end()
        else:
            # the rest after the last match
            result.append(source[pos:])
            break
    return "".join(result)

print replace(source, replacements)

Дело в том, чтобы избежать многих конкатенаций длинных строк. Мы прерываем исходную строку до фрагментов, заменяя некоторые фрагменты по мере формирования списка, а затем присоединяем все это обратно к строке.

Ответ 13

Я не знаю о скорости, но это мое быстрое решение:

reduce(lambda a, b: a.replace(*b)
    , [('o','W'), ('t','X')] #iterable of pairs: (oldval, newval)
    , 'tomato' #The string from which to replace values
    )

... но мне нравится ответ # 1 regex выше. Примечание. Если одно новое значение является подстрокой другого, то операция не является коммутативной.

Ответ 14

Вы действительно не должны этого делать, но я просто считаю это слишком круто:

>>> replacements = {'cond1':'text1', 'cond2':'text2'}
>>> cmd = 'answer = s'
>>> for k,v in replacements.iteritems():
>>>     cmd += ".replace(%s, %s)" %(k,v)
>>> exec(cmd)

Теперь answer является результатом всех замен в свою очередь

это very хакки и не то, что вы должны регулярно использовать. Но просто приятно знать, что вы можете сделать что-то подобное, если вам когда-нибудь понадобится.

Ответ 15

Или просто для быстрого взлома:

for line in to_read:
    read_buffer = line              
    stripped_buffer1 = read_buffer.replace("term1", " ")
    stripped_buffer2 = stripped_buffer1.replace("term2", " ")
    write_to_file = to_write.write(stripped_buffer2)

Ответ 16

Вот еще один способ сделать это со словарем:

listA="The cat jumped over the house".split()
modify = {word:word for number,word in enumerate(listA)}
modify["cat"],modify["jumped"]="dog","walked"
print " ".join(modify[x] for x in listA)

Ответ 17

Начиная с драгоценного ответа Андрея, я разработал script, который загружает словарь из файла и разрабатывает все файлы в открытой папке для замены. script загружает сопоставления из внешнего файла, в который вы можете установить разделитель. Я новичок, но я нашел этот script очень полезным при выполнении нескольких замещений в нескольких файлах. Он загрузил словарь с более чем 1000 записей за считанные секунды. Это не изящно, но это сработало для меня.

import glob
import re

mapfile = input("Enter map file name with extension eg. codifica.txt: ")
sep = input("Enter map file column separator eg. |: ")
mask = input("Enter search mask with extension eg. 2010*txt for all files to be processed: ")
suff = input("Enter suffix with extension eg. _NEW.txt for newly generated files: ")

rep = {} # creation of empy dictionary

with open(mapfile) as temprep: # loading of definitions in the dictionary using input file, separator is prompted
    for line in temprep:
        (key, val) = line.strip('\n').split(sep)
        rep[key] = val

for filename in glob.iglob(mask): # recursion on all the files with the mask prompted

    with open (filename, "r") as textfile: # load each file in the variable text
        text = textfile.read()

        # start replacement
        #rep = dict((re.escape(k), v) for k, v in rep.items()) commented to enable the use in the mapping of re reserved characters
        pattern = re.compile("|".join(rep.keys()))
        text = pattern.sub(lambda m: rep[m.group(0)], text)

        #write of te output files with the prompted suffice
        target = open(filename[:-4]+"_NEW.txt", "w")
        target.write(text)
        target.close()

Ответ 18

Это мое решение проблемы. Я использовал его в чате, чтобы сразу заменить разные слова.

def mass_replace(text, dct):
    new_string = ""
    old_string = text
    while len(old_string) > 0:
        s = ""
        sk = ""
        for k in dct.keys():
            if old_string.startswith(k):
                s = dct[k]
                sk = k
        if s:
            new_string+=s
            old_string = old_string[len(sk):]
        else:
            new_string+=old_string[0]
            old_string = old_string[1:]
    return new_string

print mass_replace("The dog hunts the cat", {"dog":"cat", "cat":"dog"})

это станет The cat hunts the dog

Ответ 19

Другой пример: Список ввода

error_list = ['[br]', '[ex]', 'Something']
words = ['how', 'much[ex]', 'is[br]', 'the', 'fish[br]', 'noSomething', 'really']

Желаемый результат будет

words = ['how', 'much', 'is', 'the', 'fish', 'no', 'really']

Код:

[n[0][0] if len(n[0]) else n[1] for n in [[[w.replace(e,"") for e in error_list if e in w],w] for w in words]] 

Ответ 20

Я предлагаю, чтобы код был, например:

z = "My name is Ahmed, and I like coding "
print(z.replace(" Ahmed", " Dauda").replace(" like", " Love" ))

Он распечатает все изменения в соответствии с запросом.

Ответ 21

Вы можете использовать библиотеку pandas и функцию replace, которая поддерживает как точные совпадения, так и замены регулярных выражений. Например:

df = pd.DataFrame({'text': ['Billy is going to visit Rome in November', 'I was born in 10/10/2010', 'I will be there at 20:00']})

to_replace=['Billy','Rome','January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December', '\d{2}:\d{2}', '\d{2}/\d{2}/\d{4}']
replace_with=['name','city','month','time', 'date']

print(df.text.replace(to_replace, replace_with, regex=True))

И измененный текст:

0    name is going to visit city in month
1                      I was born in date
2                 I will be there at time

Вы можете найти пример здесь. Обратите внимание, что замены текста выполняются в порядке их появления в списках.