Функция split() модуля re в python

Методы добавления/удаления элементов в множестве

Для добавления
элемента в множество используется метод add:

b.add(7)

И, так как
множества – это изменяемый тип данных, то этот метод сразу добавит этот
элемент, если такого еще нет. То есть, если мы попробуем добавить 7 еще раз:

b.add(7)

то множество не
изменится.

Если необходимо
в множество добавить сразу несколько значений, то для этого можно
воспользоваться методом update:

b.update("a", "b", (1,2))

В качестве
аргумента мы должны указать итерируемый объект, например, список, значения
которого и будут добавлены в множество, разумеется, с проверкой их
уникальности. Или, так:

b.update("abrakadabra")

Строка – это
тоже итерируемый объект, и ее уникальные символы будут добавлены в множество. И
так далее, в качестве аргумента метода update можно указывать
любой перебираемый объект.

Для удаления
элемента по значению используется метод discard:

b.discard(2)

Если еще раз
попытаться удалить двойку:

b.discard(2)

то ничего не
произойдет и множество не изменится.

Другой метод для
удаления элемента по значению – remove:

b.remove(4)

но при повторном
таком вызове:

b.remove(4)

возникнет
ошибка, т.к. значение 4 в множестве уже нет. То есть, данный метод возвращает
ошибку при попытке удаления несуществующего значения. Это единственное отличие
в работе этих двух методов.

Также удалять
элементы можно и с помощью метода pop:

b.pop()

При этом он
возвращает удаляемое значение, а сам удаляемый элемент оказывается, в общем-то,
случайным, т.к. множество – это неупорядоченный список. Если вызвать этот метод
для пустого множества, то возникнет ошибка:

c=set()
c.pop()

Наконец, если
нужно просто удалить все элементы из множества, то используется метод:

b.clear()

На следующем занятии мы продолжим рассматривать множества и поговорим об операциях над них, а также о возможности их сравнения.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Мир регулярных выражений

Иногда непросто очистить текст с помощью определенных символов или фраз. Вместо этого нам необходимо использовать некоторые шаблоны. И здесь нам на помощь приходят регулярные выражения и соответствующий модуль Python.

Мы не будем обсуждать всю мощь регулярных выражений, а сосредоточимся на их применении — например, на разделении и замене данных. Да, эти задачи были описаны выше, но вот более мощная альтернатива.

Разделение по шаблону:

import re
test_punctuation = "  This &is  example? {of} string. with.? punctuation!!!!  "
re.split('\W+', test_punctuation)

Out: 

Замена по шаблону:

import re
test_with_numbers = "This is 1 string with 10 words for 9 digits 2 example"
re.sub('\d', '*', test_with_numbers)

Out: 'This is * string with ** words for * digits * example'

Strip и zfill

Еще одна важная функция — это возможность удалять из строки лишние начальные и конечные символы. Для этого у нас есть семейство функций :

  • Удалить пробелы по умолчанию.
  • Удалить пробелы слева или справа.
  • Удалить произвольные символы.
test_string_with_spaces = '     The quick brown fox jumps over the lazy dog    '
test_string_with_spaces.strip()

Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'

test_string_with_spaces.lstrip()

Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog    '

test_string_with_spaces.rstrip()

Out: '     The quick brown fox jumps over the lazy dog'

test_string.rstrip('g')

Out: 'The quick brown fox jumps over the lazy do'

Кроме того, есть полезная функция для дополнения чисел ведущими нулями:

'29'.zfill(10)

Out: '0000000029'

'xA1'.zfill(4)

Out: '0xA1'

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

Основные строковые функции

capitalize() Преобразует первый символ строки в верхний регистр str_name.capitalize()
casefold() Он преобразует любую строку в нижний регистр независимо от ее регистра str_name.casefold()
center() Используется для выравнивания строки по центру str_name.center (длина, символ)
count() Для подсчета количества раз, когда определенное значение появляется в строке. str_name.count (значение, начало, конец)
endswith() Проверяет, заканчивается ли строка указанным значением, затем возвращает True str_name.endswith (значение, начало, конец)
find() Используется для определения наличия указанного значения в строке str_name.find (значение, начало, конец)
index() Он используется для поиска первого вхождения указанного значения в строке str_name.index (значение, начало, конец)
isalnum() Проверяет, все ли символы являются буквенно-цифровыми, затем возвращает True str_name.isalnum()
isalpha() Проверяет, все ли символы являются алфавитными (az), затем возвращает True str_name.isalpha()
isdecimal() Проверяет, все ли символы являются десятичными (0-9), затем возвращает True str_name.isdecimal()
isdigit() Проверяет, все ли символы являются цифрами, затем возвращает True str_name.isdigit()
islower() Проверяет, все ли символы в нижнем регистре, затем возвращает True str_name.islower()
isnumeric() Проверяет, все ли символы являются числовыми (0-9), затем возвращает True str_name.isnumeric()
isspace() Проверяет, все ли символы являются пробелами, затем возвращает True str_name.isspace()
isupper() Проверяет, все ли символы в верхнем регистре, затем возвращает True str_name.isupper()
lower() Используется для преобразования всех символов в нижний регистр str_name.lower()
partition() Используется для разделения строки на кортеж из трех элементов. str_name.partition (значение)
replace() Используется для замены указанного слова или фразы другим словом или фразой в строке. str_name.replace (старое значение, новое значение, количество)
split() Используется для разделения строки на список str_name.split (разделитель, maxsplit)
splitlines() Используется для разделения строки и составления ее списка. Разбивается на разрыв строки. str_name.splitlines (keeplinebreaks)
startswith() Проверяет, начинается ли строка с указанного значения, затем возвращает True str_name.startswith (значение, начало, конец)
strip() Используется для удаления символов, указанных в аргументе, с обоих концов str_name.strip (символы)
swapcase() Используется для замены строки верхнего регистра на нижний регистр или наоборот. str_name.swapcase()
title() Преобразует начальную букву каждого слова в верхний регистр str_name.title()
upper() Он используется для преобразования всех символов в строке в верхний регистр str_name.upper()

Узнайте, какие встроенные методы Python используются в строковых последовательностях

Строка — это последовательность символов. Встроенный строковый класс в Python представлен строками, использующими универсальный набор символов Unicode. Строки реализуют часто встречающуюся последовательность операций в Python наряду с некоторыми дополнительными методами, которые больше нигде не встречаются. На картинке ниже показаны все эти методы:

Встроенные строковые функции в Python

Давайте узнаем, какие используются чаще всего

Важно заметить, что все строковые методы всегда возвращают новые значения, не меняя исходную строку и не производя с ней никаких действий

Код для этой статьи можно взять из соответствующего репозитория Github Repository.

1. center( )

Метод выравнивает строку по центру. Выравнивание выполняется с помощью заданного символа (пробела по умолчанию).

Синтаксис

, где:

  • length — это длина строки
  • fillchar—это символ, задающий выравнивание

Пример

2. count( )

Метод возвращает счёт или число появлений в строке конкретного значения.

Синтаксис

, где:

  • value — это подстрока, которая должна быть найдена в строке
  • start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
  • end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения

Пример

3. find( )

Метод возвращает наименьшее значение индекса конкретной подстроки в строке. Если подстрока не найдена, возвращается -1.

Синтаксис

, где:

  • value или подстрока, которая должна быть найдена в строке
  • start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
  • end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения

Пример

Метод возвращает копию строки, преобразуя все заглавные буквы в строчные, и наоборот. 

Синтаксис

Пример

5. startswith( ) and endswith( )

Метод возвращает True, если строка начинается с заданного значения. В противном случае возвращает False.

С другой стороны, функция возвращает True, если строка заканчивается заданным значением. В противном случае возвращает False.

Синтаксис

  • value — это искомая строка в строке
  • start — это начальное значение индекса в строке, где начинается поиск заданного значения
  • end — это конечное значение индекса в строке, где завершается поиск заданного значения

Пример

6. split( )

Метод возвращает список слов в строке, где разделителем по умолчанию является пробел.

Синтаксис

  • sep: разделитель, используемый для разделения строки. Если не указано иное, разделителем по умолчанию является пробел
  • maxsplit: обозначает количество разделений. Значение по умолчанию -1, что значит «все случаи»

Пример

7. Строка заглавными буквами

Синтаксис

Синтаксис

Синтаксис

Пример

8. ljust( ) и rjust( )

С помощью заданного символа (по умолчанию пробел) метод возвращает вариант выбранной строки с левым выравниванием. Метод rjust() выравнивает строку вправо.

Синтаксис

  • length: длина строки, которая должна быть возвращена
  • character: символ для заполнения незанятого пространства, по умолчанию являющийся пробелом

Пример

9. strip( )

Метод возвращает копию строки без первых и последних символов. Эти отсутствующие символы — по умолчанию пробелы.

Синтаксис

character: набор символов для удаления

  • : удаляет символы с начала строки.
  • : удаляет символы с конца строки.

10. zfill( )

Метод zfill() добавляет нули в начале строки. Длина возвращаемой строки зависит от заданной ширины.

Синтаксис

width: указывает длину возвращаемой строки. Нули не добавляются, если параметр ширины меньше длины первоначальной строки.

Пример

Заключение

В статье мы рассмотрели лишь некоторые встроенные строковые методы в Python. Есть и другие, не менее важные методы, с которыми при желании можно ознакомиться в соответствующей документации Python.

  • PEG парсеры и Python
  • Популярные лайфхаки для Python
  • Овладей Python, создавая реальные приложения. Часть 1

Перевод статьи Parul PandeyUseful String Method

Определение текущего потока

Использование аргументов для идентификации потока является трудоемким процессом. Каждый экземпляр Thread имеет имя со значением, присваиваемым по умолчанию. Оно может быть изменено, когда создается поток.

Именование потоков полезно в серверных процессах с несколькими служебными потоками, обрабатывающими различные операции.

import threading
import time

def worker():
    print threading.currentThread().getName(), 'Starting'
    time.sleep(2)
    print threading.currentThread().getName(), 'Exiting'

def my_service():
    print threading.currentThread().getName(), 'Starting'
    time.sleep(3)
    print threading.currentThread().getName(), 'Exiting'

t = threading.Thread(name='my_service', target=my_service)
w = threading.Thread(name='worker', target=worker)
w2 = threading.Thread(target=worker) # используем имя по умолчанию

w.start()
w2.start()
t.start()

Программа выводит имя текущего потока в каждой строке. «Thread-1» — это безымянный поток w2.

$ python -u threading_names.py

worker Thread-1 Starting
my_service Starting
Starting
Thread-1worker Exiting
 Exiting
my_service Exiting

Большинство программ не используют print для отладки. Модуль logging поддерживает добавление имени потока в каждое сообщение журнала с помощью % (threadName)s. Включение имен потоков в журнал облегчает отслеживание этих сообщений.

import logging
import threading
import time

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

def worker():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

def my_service():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(3)
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='my_service', target=my_service)
w = threading.Thread(name='worker', target=worker)
w2 = threading.Thread(target=worker) # use default name

w.start()
w2.start()
t.start()

Модуль logging также является поточно-ориентированным, поэтому сообщения из разных потоков сохранятся в выводимых данных.

$ python threading_names_log.py

 (worker    ) Starting
 (Thread-1  ) Starting
 (my_service) Starting
 (worker    ) Exiting
 (Thread-1  ) Exiting
 (my_service) Exiting

Как создать строку

Строки всегда создаются одним из трех способов. Вы можете использовать одинарные, двойные и тройные скобки. Давайте посмотрим

Python

my_string = «Добро пожаловать в Python!»
another_string = ‘Я новый текст тут…’

a_long_string = »’А это у нас
новая строка
в троичных скобках»’

1
2
3
4
5
6

my_string=»Добро пожаловать в Python!»

another_string=’Я новый текст тут…’

a_long_string=»’А это у нас

новая строка
в троичных скобках»’

Строка с тремя скобками может быть создана с использованием трех одинарных скобок или трех двойных скобок. Так или иначе, с их помощью программист может писать строки в нескольких линиях. Если вы впишете это, вы увидите, что выдача сохраняет разрыв строк. Если вам нужно использовать одинарные скобки в вашей строке, то впишите двойные скобки. Давайте посмотрим на пример:

Python

my_string = «I’m a Python programmer!»
otherString = ‘Слово «Python» обычно подразумевает змею’
tripleString = «»»В такой «строке» мы можем ‘использовать’ все.»»»

1
2
3

my_string=»I’m a Python programmer!»

otherString=’Слово «Python» обычно подразумевает змею’

tripleString=»»»В такой «строке» мы можем ‘использовать’ все.»»»

Данный код демонстрирует то, как вы можете вписать одинарные или двойные скобки в строку. Существует еще один способ создания строки, при помощи метода str. Как это работает:

Python

my_number = 123
my_string = str(my_number)

1
2

my_number=123

my_string=str(my_number)

Если вы впишете данный код в ваш интерпретатор, вы увидите, что вы изменили значение интегратора на строку и присвоили ее переменной my_string. Это называется кастинг, или конвертирование. Вы можете конвертировать некоторые типы данных в другие, например числа в строки. Но вы также заметите, что вы не всегда можете делать обратное, например, конвертировать строку вроде ‘ABC’ в целое число. Если вы сделаете это, то получите ошибку вроде той, что указана в этом примере:

Python

int(‘ABC’)

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ‘ABC’

1
2
3
4
5

int(‘ABC’)

Traceback(most recent call last)

File»<string>»,line1,in<fragment>

ValueErrorinvalid literal forint()withbase10’ABC’

Мы рассмотрели обработку исключений в другой статье, но как вы могли догадаться из сообщения, это значит, что вы не можете конвертировать сроки в цифры. Тем не менее, если вы вписали:

Python

x = int(«123»)

1 x=int(«123»)

То все должно работать

Обратите внимание на то, что строка – это один из неизменных типов Python. Это значит, что вы не можете менять содержимое строки после ее создания

Давайте попробуем сделать это и посмотрим, что получится:

Python

my_string = «abc»
my_string = «d»

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
TypeError: ‘str’ object does not support item assignment

1
2
3
4
5
6

my_string=»abc»

my_string=»d»

Traceback(most recent call last)

File»<string>»,line1,in<fragment>

TypeError’str’objectdoes notsupport item assignment

Здесь мы пытаемся изменить первую букву с «а» на «d«, в итоге это привело к ошибке TypeError, которая не дает нам сделать это. Теперь вы можете подумать, что присвоение новой строке то же значение и есть изменение строки. Давайте взглянем, правда ли это:

Python

my_string = «abc»
a = id(my_string)
print(a) # 19397208

my_string = «def»
b = id(my_string)
print(b) # 25558288

my_string = my_string + «ghi»
c = id(my_string)
print(c) # 31345312

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

my_string=»abc»

a=id(my_string)

print(a)# 19397208

my_string=»def»

b=id(my_string)

print(b)# 25558288

my_string=my_string+»ghi»

c=id(my_string)

print(c)# 31345312

Проверив id объекта, мы можем определить, что когда мы присваиваем новое значение переменной, то это меняет тождество

Обратите внимание, что в версии Python, начиная с 2.0, строки могут содержать только символы ASCII. Если вам нужен Unicode, тогда вы должны вписывать u перед вашей строкой

Пример:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
my_unicode_string = u»Это юникод!»

1
2

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

my_unicode_string=u»Это юникод!»

В Python, начиная с версии 3, все строки являются юникодом.

split String Example 2

The following set of examples help you understand the advanced split options in Python Programming Language. Here, we only Pass either two arguments or No argument to the String split function.

This split string statement was splitting the Str1 string based on the separator we specified (i.e., ‘,’) and prints the output. Here, the second argument restricts the split function to split one word only.

It split the Str1 string based on the separator we specified (i.e., ‘,’) and prints the output. Here, the second argument restricts the split function to split three words only.

Python String split count example 2

This time, we are splitting text using space for 5 times. Next, we used comma and space to split fruits, and it splits two times.

Daemon потоки non-daemon

До этого момента примеры программ ожидали, пока все потоки не завершат свою работу. Иногда программы порождают такой поток, как демон. Он работает, не блокируя завершение основной программы.

Использование демона полезно, если не удается прервать поток или завершить его в середине работы, не потеряв и не повредив при этом данные.

Чтобы пометить поток как demon, вызовите метод setDaemon() с логическим аргументом. По умолчанию потоки не являются «демонами», поэтому передача в качестве аргумента значения True включает режим demon.

import threading
import time
import logging

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

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

Обратите внимание, что в выводимых данных отсутствует сообщение «Exiting» от потока-демона. Все потоки, не являющиеся «демонами» (включая основной поток), завершают работу до того, как поток-демон выйдет из двухсекундного сна

$ python threading_daemon.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting

Чтобы дождаться завершения работы потока-демона, используйте метод join().

import threading
import time
import logging

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

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

d.join()
t.join()

Метод join() позволяет demon вывести сообщение «Exiting».

$ python threading_daemon_join.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting
(daemon    ) Exiting

Также можно передать аргумент задержки (количество секунд, в течение которых поток будет неактивным).

import threading
import time
import logging

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

def daemon():
    logging.debug('Starting')
    time.sleep(2)
    logging.debug('Exiting')

d = threading.Thread(name='daemon', target=daemon)
d.setDaemon(True)

def non_daemon():
    logging.debug('Starting')
    logging.debug('Exiting')

t = threading.Thread(name='non-daemon', target=non_daemon)

d.start()
t.start()

d.join(1)
print 'd.isAlive()', d.isAlive()
t.join()

Истекшее время ожидания меньше, чем время, в течение которого поток-демон спит. Поэтому поток все еще «жив» после того, как метод join() продолжит свою работу.

$ python threading_daemon_join_timeout.py

(daemon    ) Starting
(non-daemon) Starting
(non-daemon) Exiting
d.isAlive() True

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

Методы join в Python, split() и функция replace Python 3

Метод join Python объединяет две строки и разделяет их указанным символом.

Давайте создадим строку:

balloon = "Sammy has a balloon."

Теперь используем метод join в питоне, чтобы добавить пробел к этой строке. Мы можем сделать так:

" ".join(balloon)

Если мы выведем это:

print(" ".join(balloon))

то увидим, что в новой возвращаемой строке добавлены пробелы между символами правой части строки.

Вывод:

S a m m y   h a s   a   b a l l o o n .

Функция join python также может использоваться для возврата строки, которая является перевернутой исходной строкой:

print("".join(reversed(balloon)))

Вывод:

.noollab a sah ymmaS

Метод str.join() также полезен для объединения списка строк в новую единственную строку.

Создадим разделенную запятыми строку из списка строк:

print(",".join())

Вывод:

sharks,crustaceans,plankton

Если нужно добавить запятую и пробел между строковыми значениями в, можно просто переписать выражение с пробелом после запятой: «,

".join().

Также можно и разбивать строки. Для этого используется метод str.split():

print(balloon.split())

Вывод:

Метод str.split() возвращает список строк, разделенных пробелами, если никакой другой параметр не задан.

Также можно использовать str.split() для удаления определенных частей строки. Например, давайте удалим из строки букву a:

print(balloon.split("a"))

Вывод:

Теперь буква a удалена, и строки разделены там, где она располагалась.

Метод str.replace() применять для замены части строки. Допустим, что  шарик, который был у Сэмми, потерян. Поскольку у Сэмми больше нет этого шарика, изменим подстроку «has» на новую строку «had»:

print(balloon.replace("has","had"))

В скобках первая подстрока — это то, что мы хотим заменить, а вторая подстрока — это то, на что мы заменяем первую подстроку.

Вывод:

Sammy had a balloon.

Методы строк Python str.join(), str.split() и str replace Python позволяют более эффективно управлять строками в Python.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector