A complete guide to the python split function

Python NumPy

NumPy IntroNumPy Getting StartedNumPy Creating ArraysNumPy Array IndexingNumPy Array SlicingNumPy Data TypesNumPy Copy vs ViewNumPy Array ShapeNumPy Array ReshapeNumPy Array IteratingNumPy Array JoinNumPy Array SplitNumPy Array SearchNumPy Array SortNumPy Array FilterNumPy Random
Random Intro
Data Distribution
Random Permutation
Seaborn Module
Normal Distribution
Binomial Distribution
Poisson Distribution
Uniform Distribution
Logistic Distribution
Multinomial Distribution
Exponential Distribution
Chi Square Distribution
Rayleigh Distribution
Pareto Distribution
Zipf Distribution

NumPy ufunc
ufunc Intro
ufunc Create Function
ufunc Simple Arithmetic
ufunc Rounding Decimals
ufunc Logs
ufunc Summations
ufunc Products
ufunc Differences
ufunc Finding LCM
ufunc Finding GCD
ufunc Trigonometric
ufunc Hyperbolic
ufunc Set Operations

Создает строку из списка строк.

Описание:

Метод возвращает строку, которая является конкатенацией (объединением) всех элементов строк итерируемого объекта .

В итоговой строке элементы объединяются между собой при помощи строки-разделителя .

Если в последовательности есть какие-либо НЕ строковые значения, включая байтовые строки , то поднимается исключение .

Примеры создания строки из списка строк.

>>> x = 'возвращает',  'строку',  'которая', 
         'является', 'конкатенацией'

# объединение списка строк с разделителем "пробел"
>>> line =  ' '.join(x)
>>> line
# 'возвращает строку которая является конкатенацией'

# в качестве разделителя символ новой строки '\n'
>>> line = '\n'.join(x)
>>> line
# 'возвращает\nстроку\nкоторая\nявляется\nконкатенацией'
>>> print(line)
# возвращает
# строку
# которая
# является
# конкатенацией

Очень часто метод используется для формирования какого то итогового сообщения, в зависимости от условий в программе. В начале кода определяется пустой список, а по ходу программы, в результате проверок, добавляются части выходного сообщения (например при проверке корректности заполнения полей формы).

В примере будем использовать словарь из двух списков — (для ошибок) и (для итогового сообщения):

# здесь поступают какие то данные, пускай 
# num - должно быть целым числом
# name - имя, которое должно быть не менее 3-х букв

content = {'message' [], 'error' []}
# далее идет код проверок например:
if num
    if type(num) is int
        content'message'.append(f'  - Введено число {num}')
    else
        content'error'.append(f'  - {num} - это не целое число')
else
    content'error'.append('  - Вы не ввели число')

if name
    if len(name) > 3
        content'message'.append(f'  - Введено имя: {name}')
    else
        content'error'.append('  - Имя не должно быть короче 3-х букв')
else
    content'error'.append('  - Вы не ввели имя')

# в конце кода итоговые проверки и вывод сообщения
if content'error']:
    # если есть какие-то ошибки
    content'error'.insert(, 'При вводе данных возникли ошибки:\n')
    result_message = '\n'.join(content'error'])
else
    # если все хорошо.
    content'message'.insert(, 'Результаты ввода данных:\n')
    result_message = '\n'.join(content'message'])

print(result_message)

Как добавить/соединить существующую строку со списком строк.

Очень просто. Необходимо существующую строку добавить в начало списка методом изменяющихся последовательностей , а затем применить метод .

# начальная строка
>>> line = 'Состав корзины покупателя:'
# список строк, которые нужно добавить
>>> lst_line = '- картошка', '- морковь', '- лук', '- чеснок', '- свекла'
# вставляем начальную строку по индексу 0 в список
>>> lst_line.insert(, line)
# объединяем список строк по разделителю '\n'
>>> rez = '\n'.join(lst_line)
>>> print(rez)
# Состав корзины покупателя:
# - картошка
# - морковь
# - лук
# - чеснок
# - свекла

Конечно данную операцию можно осуществить другим способом, при помощи оператора присваивания на месте . Но такой код будет работать значительно дольше и потреблять больше памяти, особенно это заметно, когда строк очень много.

>>> line = 'Состав корзины покупателя:'
# список строк, которые нужно добавить
>>> lst_line = '- картошка', '- морковь', '- лук', '- чеснок', '- свекла'
>>> for add_line in lst_line
...     line += f'\n{add_line}'
...
print(line)
# Состав корзины покупателя:
# - картошка
# - морковь
# - лук
# - чеснок
# - свекла

Python split String Syntax

The syntax of the Python String split function is

• String_Value: A valid String variable, or you can use the String directly.
• Separator (Optional arg): If you forget this argument, the python split string function uses Empty Space as the separator.
• Max_Split: This argument is optional. If you specify this value then, split function restricts the list of words.

Python split function returns a List of words. For example, If we have X*Y*Z and If we use * as a separator, split function search for * from left to right. Once the split function finds *, Python returns the string before the * symbol as List Item 1 (X) so on and so forth.

If you add Max_Split argument to the above example, X*Y*Z.split(‘*’, 1), python split function search for *. Once it finds *, the split function returns the string before the * symbol as List Item 1 (X) and returns the remaining string as list item 2.

Метод split¶

Метод разбивает строку на части, используя как
разделитель какой-то символ (или символы) и возвращает список строк:

In 53]: string1 = 'switchport trunk allowed vlan 10,20,30,100-200'

In 54]: commands = string1.split()

In 55]: print(commands)
'switchport', 'trunk', 'allowed', 'vlan', '10,20,30,100-200'

В примере выше разбивает строку по пробельным символам
и возвращает список строк. Список записан в переменную commands.

По умолчанию в качестве разделителя используются пробельные символы
(пробелы, табы, перевод строки), но в скобках можно указать любой разделитель:

In 56]: vlans = commands-1.split(',')

In 57]: print(vlans)
'10', '20', '30', '100-200'

В списке commands последний элемент это строка с вланами, поэтому используется индекс -1.
Затем строка разбивается на части с помощью split .
Так как, как разделитель указана запятая, получен такой список .

Пример разделения адреса на октеты:

In 10]: ip = "192.168.100.1"

In 11]: ip.split(".")
Out11]: '192', '168', '100', '1'

Полезная особенность метода split с разделителем по умолчанию — строка не только разделяется
в список строк по пробельным символам, но пробельные символы также удаляются в начале и
в конце строки:

In 58]: string1 = '  switchport trunk allowed vlan 10,20,30,100-200\n\n'

In 59]: string1.split()
Out59]: 'switchport', 'trunk', 'allowed', 'vlan', '10,20,30,100-200'

У метода есть ещё одна хорошая особенность: по умолчанию
метод разбивает строку не по одному пробельному символу, а по любому количеству.
Это будет, например, очень полезным при обработке команд show:

In 60]: sh_ip_int_br = "FastEthernet0/0       15.0.15.1    YES manual up         up"

In 61]: sh_ip_int_br.split()
Out61]: 'FastEthernet0/0', '15.0.15.1', 'YES', 'manual', 'up', 'up'

А вот так выглядит разделение той же строки, когда один пробел
используется как разделитель:

In 62]: sh_ip_int_br.split(' ')
Out62]:
'FastEthernet0/0', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '15.0.15.1', '', '', '', '', '', '', 'YES', 'manual', 'up', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'up'

Нумерация потоков

Можно не сохранять дескрипторы всех потоков-демонов, чтобы убедиться в их завершении до выхода из основного процесса. enumerate() возвращает список активных экземпляров Thread. Список включает в себя текущий поток. Но присоединение к текущему потоку не разрешено (это приводит к ситуации взаимной блокировки), его необходимо пропустить.

import random
import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def worker():
    """thread worker function"""
    t = threading.currentThread()
    pause = random.randint(1,5)
    logging.debug('sleeping %s', pause)
    time.sleep(pause)
    logging.debug('ending')
    return

for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.setDaemon(True)
    t.start()

main_thread = threading.currentThread()
for t in threading.enumerate():
    if t is main_thread:
        continue
    logging.debug('joining %s', t.getName())
    t.join()

Поскольку worker спит в течение случайного отрезка времени, выходные данные программы могут отличаться. Это должно выглядеть примерно так:

$ python threading_enumerate.py

(Thread-1  ) sleeping 3
(Thread-2  ) sleeping 2
(Thread-3  ) sleeping 5
(MainThread) joining Thread-1
(Thread-2  ) ending
(Thread-1  ) ending
(MainThread) joining Thread-3
(Thread-3  ) ending
(MainThread) joining Thread-2

Специфичные для потока данные

Некоторые ресурсы должны быть заблокированы, чтобы их могли использовать сразу несколько потоков. А другие должны быть защищены от просмотра в потоках, которые не «владеют» ими. Функция local() создает объект, способный скрывать значения для отдельных потоков.

import random
import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )

def show_value(data):
    try:
        val = data.value
    except AttributeError:
        logging.debug('No value yet')
    else:
        logging.debug('value=%s', val)


def worker(data):
    show_value(data)
    data.value = random.randint(1, 100)
    show_value(data)

local_data = threading.local()
show_value(local_data)
local_data.value = 1000
show_value(local_data)

for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(local_data,))
    t.start()

Обратите внимание, что значение local_data.value не доступно ни для одного потока, пока не будет установлено

$ python threading_local.py

(MainThread) No value yet
(MainThread) value=1000
(Thread-1  ) No value yet
(Thread-1  ) value=34
(Thread-2  ) No value yet
(Thread-2  ) value=7

Чтобы все потоки начинались с одного и того же значения, используйте подкласс и установите атрибуты с помощью метода __init __() .

import random
import threading
import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )


def show_value(data):
    try:
        val = data.value
    except AttributeError:
        logging.debug('No value yet')
    else:
        logging.debug('value=%s', val)

def worker(data):
    show_value(data)
    data.value = random.randint(1, 100)
    show_value(data)

class MyLocal(threading.local):
    def __init__(self, value):
        logging.debug('Initializing %r', self)
        self.value = value

local_data = MyLocal(1000)
show_value(local_data)

for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(local_data,))
    t.start()

__init __() вызывается для каждого объекта (обратите внимание на значение id()) один раз в каждом потоке

$ python threading_local_defaults.py

(MainThread) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(MainThread) value=1000
(Thread-1  ) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(Thread-1  ) value=1000
(Thread-2  ) Initializing <__main__.MyLocal object at 0x100514390>
(Thread-1  ) value=81
(Thread-2  ) value=1000
(Thread-2  ) value=54

Ограничение одновременного доступа к ресурсам

Как разрешить доступ к ресурсу нескольким worker одновременно, но при этом ограничить их количество. Например, пул соединений может поддерживать фиксированное число одновременных подключений, или сетевое приложение может поддерживать фиксированное количество одновременных загрузок. Semaphore является одним из способов управления соединениями.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='%(asctime)s (%(threadName)-2s) %(message)s',
                    )

class ActivePool(object):
    def __init__(self):
        super(ActivePool, self).__init__()
        self.active = []
        self.lock = threading.Lock()
    def makeActive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.append(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)
    def makeInactive(self, name):
        with self.lock:
            self.active.remove(name)
            logging.debug('Running: %s', self.active)

def worker(s, pool):
    logging.debug('Waiting to join the pool')
    with s:
        name = threading.currentThread().getName()
        pool.makeActive(name)
        time.sleep(0.1)
        pool.makeInactive(name)

pool = ActivePool()
s = threading.Semaphore(2)
for i in range(4):
    t = threading.Thread(target=worker, name=str(i), args=(s, pool))
    t.start()

В этом примере класс ActivePool является удобным способом отслеживания того, какие потоки могут запускаться в данный момент. Реальный пул ресурсов будет выделять соединение для нового потока и восстанавливать значение, когда поток завершен. В данном случае он используется для хранения имен активных потоков, чтобы показать, что только пять из них работают одновременно.

$ python threading_semaphore.py

2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (1 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,629 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,629 (2 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (3 ) Waiting to join the pool
2013-02-21 06:37:53,630 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,730 (0 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,731 (1 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,732 (3 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,831 (2 ) Running: 
2013-02-21 06:37:53,833 (3 ) Running: []

Understanding Python string join() method

Python String has various in-built functions to deal with the string type of data.

The method basically is used to join the input string by another set of separator/string elements. It accepts iterables such as set, list, tuple, string, etc and another string(separable element) as parameters.

The join() function returns a string that joins the elements of the iterable with the separator string passed as an argument to the function.

Syntax:

separator-string.join(iterable)

Example 1:

inp_str='JournalDev'
insert_str='*'
res=insert_str.join(inp_str)
print(res)

Output:

J*o*u*r*n*a*l*D*e*v

Example 2:

inp_str='PYTHON'
insert_str='#!'
res=insert_str.join(inp_str)
print(res)

Output:

P#!Y#!T#!H#!O#!N

Hey, Folks! The most important point to be taken into consideration is that the join() function operates only on string type input values. If we input any of the parameters of non-string type, it raises a .

Example:

inp_str=200  #non-string type input
insert_str='S' 
res=insert_str.join(inp_str)
print(res)

In the above example, the separator string i.e. insert_str has been assigned an integer value. Thus, it would raise a TypeError exception.

Output:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-11-ef2dcbcf6abf> in <module>
      1 inp_str=200  #non-string type input
      2 insert_str='S'
----> 3 res=insert_str.join(inp_str)
      4 print(res)

TypeError: can only join an iterable

Python string join() method with as an iterable:

Syntax:

separator-string.join(list)

Example:

inp_lst=
sep='@@'
res=sep.join(inp_lst)
print(res)

In the above example, the separator string “@@” gets joined to every element of the input list i.e. inp_lst.

Output:

10@@20@@30@@40

Python join() method with an iterable:

Syntax:

separator-string.join(set)

Example:

inp_set=('10','20','30','40')
sep='**'
sep1='<'
res=sep.join(inp_set)
print(res)
res1=sep1.join(inp_set)
print(res1)

In the above example, the separator string “**” and “<” gets joined to each element of the input set.

Output:

10**20**30**40
10<20<30<40

Python join() method with as an iterable:

Python string join() method can also be applied to the dictionary as an iterable.

But, the important thing to note is that the join() method works only on the keys of the dictionary data structure and not the values associated with the keys.

Syntax:

separator-string.join(dict)

Example 1:

inp_dict={'Python':'1','Java':'2','C++':'3'}
sep='##'
res=sep.join(inp_dict)
print(res)

As seen in the above example, the join() method only considers the keys of the dict for manipulation. It completely neglects the values of the dict.

Output:

Python##Java##C++

Example 2:

inp_dict={'Python':1,'Java':2,'C++':3}
sep='##'
res=sep.join(inp_dict)
print(res)

In the above example, the values in the dict are of non-string type. Still, it would cause no error to the execution of the code because join() method deals only with the keys of the dictionary.

Output:

Python##Java##C++

Example 3:

inp_dict={1:'Python',2:'Java',3:'C++'}
sep='##'
res=sep.join(inp_dict)
print(res)

The above code returns a TypeError because, the key values associated with the dictionary are of non-string type.

Output:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-bb7356c41bc8> in <module>
      1 inp_dict={1:'Python',2:'Java',3:'C++'}
      2 sep='##'
----> 3 res=sep.join(inp_dict)
      4 print(res)

TypeError: sequence item 0: expected str instance, int found

Контроль доступа к ресурсам

Помимо синхронизации операций с потоками, также важно иметь возможность контролировать доступ к общим ресурсам, чтобы предотвратить повреждение данных. Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т

д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock

Встроенные в Python структуры данных (списки, словари и т. д.) являются поточно-ориентированными. Другие структуры данных, реализованные в Python, и более простые типы (целые числа и числа с плавающей запятой) имеют такой защиты. Для защиты от одновременного доступа к объекту используйте объект Lock.

import logging
import random
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
class Counter(object):
    def __init__(self, start=0):
        self.lock = threading.Lock()
        self.value = start
    def increment(self):
        logging.debug('Waiting for lock')
        self.lock.acquire()
        try:
            logging.debug('Acquired lock')
            self.value = self.value + 1
        finally:
            self.lock.release()

def worker(c):
    for i in range(2):
        pause = random.random()
        logging.debug('Sleeping %0.02f', pause)
        time.sleep(pause)
        c.increment()
    logging.debug('Done')

counter = Counter()
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(counter,))
    t.start()

logging.debug('Waiting for worker threads')
main_thread = threading.currentThread()
for t in threading.enumerate():
    if t is not main_thread:
        t.join()
logging.debug('Counter: %d', counter.value)

В этом примере функция worker() увеличивает экземпляр Counter, который управляет Lock, чтобы два потока не могли одновременно изменить свое внутреннее состояние. Если Lock не использовался, можно пропустить изменение значения атрибута.

$ python threading_lock.py

(Thread-1  ) Sleeping 0.47
(Thread-2  ) Sleeping 0.65
(MainThread) Waiting for worker threads
(Thread-1  ) Waiting for lock
(Thread-1  ) Acquired lock
(Thread-1  ) Sleeping 0.90
(Thread-2  ) Waiting for lock
(Thread-2  ) Acquired lock
(Thread-2  ) Sleeping 0.11
(Thread-2  ) Waiting for lock
(Thread-2  ) Acquired lock
(Thread-2  ) Done
(Thread-1  ) Waiting for lock
(Thread-1  ) Acquired lock
(Thread-1  ) Done
(MainThread) Counter: 4

Чтобы выяснить, применил ли другой поток блокировку, не задерживая текущий поток, передайте значение False аргументу blocking функции acquire().

В следующем примере worker() пытается применить блокировку три раза и подсчитывает, сколько попыток нужно сделать. А lock_holder() выполняет циклическое переключение между снятием и запуском блокировки с короткими паузами в каждом состоянии, используемом для имитации загрузки.

import logging
import threading
import time

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG,
                    format='(%(threadName)-10s) %(message)s',
                    )
                    
def lock_holder(lock):
    logging.debug('Starting')
    while True:
        lock.acquire()
        try:
            logging.debug('Holding')
            time.sleep(0.5)
        finally:
            logging.debug('Not holding')
            lock.release()
        time.sleep(0.5)
    return
                    
def worker(lock):
    logging.debug('Starting')
    num_tries = 0
    num_acquires = 0
    while num_acquires < 3:
        time.sleep(0.5)
        logging.debug('Trying to acquire')
        have_it = lock.acquire(0)
        try:
            num_tries += 1
            if have_it:
                logging.debug('Iteration %d: Acquired',  num_tries)
                num_acquires += 1
            else:
                logging.debug('Iteration %d: Not acquired', num_tries)
        finally:
            if have_it:
                lock.release()
    logging.debug('Done after %d iterations', num_tries)


lock = threading.Lock()

holder = threading.Thread(target=lock_holder, args=(lock,), name='LockHolder')
holder.setDaemon(True)
holder.start()

worker = threading.Thread(target=worker, args=(lock,), name='Worker')
worker.start()

worker() требуется более трех итераций, чтобы применить блокировку три раза.

$ python threading_lock_noblock.py

(LockHolder) Starting
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Starting
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 1: Acquired
(Worker    ) Trying to acquire
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Iteration 2: Not acquired
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 3: Acquired
(LockHolder) Holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 4: Not acquired
(LockHolder) Not holding
(Worker    ) Trying to acquire
(Worker    ) Iteration 5: Acquired
(Worker    ) Done after 5 iterations

Как определяется длина строки Python?

Метод  len Python 3 возвращает количество символов в строке. Его можно использовать в тех случаях, когда необходимо установить минимальную или максимальную длину пароля. А также, если необходимо усечь длинные строки.

Чтобы продемонстрировать этот метод в действии, найдем длину предложения:

open_source = "Sammy contributes to open source."
print(len(open_source))

Вывод:

33

Мы инициализируем переменную open_source строковым значением «Sammy contributes to open source.». Затем передаем эту переменную в метод len() с помощью len(open_source). После этого используем  print() для вывода результата на экран.

Помните, что любой символ, заключенный в одинарные или двойные кавычки, будет учитываться методом len().

Join Two or More Tables

You can combine rows from two or more tables, based on a related column
between them, by using a JOIN statement.

Consider you have a «users» table and a «products» table:

users

{ id: 1, name: ‘John’, fav: 154},{ id:
2, name: ‘Peter’, fav: 154},{ id: 3, name: ‘Amy’, fav: 155},{ id: 4, name: ‘Hannah’, fav:},{ id: 5, name: ‘Michael’, fav:}

products

{ id: 154, name:
‘Chocolate Heaven’ },{ id: 155, name: ‘Tasty Lemons’ },{
id: 156, name: ‘Vanilla Dreams’ }

These two tables can be combined by using users’ field and products’
field.

Example

Join users and products to see the name of the users favorite product:

import mysql.connectormydb = mysql.connector.connect(  host=»localhost», 
user=»yourusername»,  password=»yourpassword»,  database=»mydatabase»)
mycursor = mydb.cursor()sql = «SELECT \  users.name AS user,
\  products.name AS favorite \  FROM users \  INNER JOIN
products ON users.fav = products.id»mycursor.execute(sql)
myresult = mycursor.fetchall()for x in myresult:  print(x)

Note: You can use JOIN instead of INNER JOIN. They will
both give you the same result.

Конкатенация строк

Конкатенация – это важный момент, это означает соединение или добавление двух объектов вместе. В нашем случае, нам нужно узнать, как добавить две строки вместе. Как вы можете догадаться, в Python эта операция очень простая:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-

string_one = «Собака съела »
string_two = «мою книгу!»
string_three = string_one + string_two

print(string_three) # Собака съела мою книгу!

1 2 3 4 5 6 7

# -*- coding: utf-8 -*-   string_one=»Собака съела « string_two=»мою книгу!» string_three=string_one+string_two print(string_three)# Собака съела мою книгу!

Оператор + конкатенирует две строки в одну