從一段指定的字符串中，取得指望的數據，正常人都會想到正則表達式吧？
python
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。git
可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，別覺得這段正則是你寫的就能夠駕馭它，過個一個月你可能就不認識它了。web
徹底能夠說，天下苦正則久矣。正則表達式
今天給你介紹一個好東西，可讓你擺脫正則的噩夢，那就是 Python 中一個很是冷門的庫 -- parse 。小程序
1. 真實案例
拿一個最近使用 parse 的真實案例來舉例說明。微信
下面是 ovs 一個條流表，如今我須要收集提取一個虛擬機（網口）裏有多少流量、多少包流經了這條流表。也就是每一個 in_port 對應的 n_bytes、n_packets 的值 。cookie
cookie=0x9816da8e872d717d, duration=298506.364s, table=0, n_packets=480, n_bytes=20160, priority=10,ip,in_port="tapbbdf080b-c2" actions=NORMAL
若是是你，你會怎麼作呢？app
先以逗號分隔開來，再以等號分隔取出值來？編輯器
你不防能夠嘗試一下，寫出來的代碼應該和我想象的同樣，沒有一絲美感而言。函數
我來給你展現一下，我是怎麼作的？
能夠看到，我使用了一個叫作 parse 的第三方包，是須要自行安裝的
$ python -m pip install parse
從上面這個案例中，你應該能感覺到 parse 對於解析規範的字符串，是很是強大的。
2. parse 的結果
parse 的結果只有兩種結果：
-
沒有匹配上，parse 的值爲None
>>> parse("halo", "hello") is None
True
>>>
-
若是匹配上，parse 的值則 爲 Result 實例
>>> parse("hello", "hello world")
>>> parse("hello", "hello")
<Result () {}>
>>>
若是你編寫的解析規則，沒有爲字段定義字段名，也就是匿名字段， Result 將是一個 相似 list 的實例，演示以下：
>>> profile = parse("I am {}, {} years old, {}", "I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result ('Jack', '27', 'male') {}>
>>> profile[0]
'Jack'
>>> profile[1]
'27'
>>> profile[2]
'male'
而若是你編寫的解析規則，爲字段定義了字段名， Result 將是一個 相似 字典 的實例，演示以下：
>>> profile = parse("I am {name}, {age} years old, {gender}", "I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result () {'gender': 'male', 'age': '27', 'name': 'Jack'}>
>>> profile['name']
'Jack'
>>> profile['age']
'27'
>>> profile['gender']
'male'
3. 重複利用 pattern
和使用 re 同樣，parse 一樣支持 pattern 複用。
>>> from parse import compile
>>>
>>> pattern = compile("I am {}, {} years old, {}")
>>> pattern.parse("I am Jack, 27 years old, male")
<Result ('Jack', '27', 'male') {}>
>>>
>>> pattern.parse("I am Tom, 26 years old, male")
<Result ('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，能夠在提取的時候就按照咱們的類型進行轉換呢？
你能夠這樣寫。
>>> from parse import parse
>>> profile = parse("I am {name}, {age:d} years old, {gender}", "I am Jack, 27 years old, male")
>>> profile
<Result () {'gender': 'male', 'age': 27, 'name': 'Jack'}>
>>> type(profile["age"])
<type 'int'>
除了將其轉爲 整型，還有其餘格式嗎？
內置的格式還有不少，好比
匹配時間
>>> parse('Meet at {:tg}', 'Meet at 1/2/2011 11:00 PM')
<Result (datetime.datetime(2011, 2, 1, 23, 0),) {}>
更多類型請參考官方文檔：
| Type | Characters Matched | Output |
|---|---|---|
| l | Letters (ASCII) | str |
| w | Letters, numbers and underscore | str |
| W | Not letters, numbers and underscore | str |
| s | Whitespace | str |
| S | Non-whitespace | str |
| d | Digits (effectively integer numbers) | int |
| D | Non-digit | str |
| n | Numbers with thousands separators (, or .) | int |
| % | Percentage (converted to value/100.0) | float |
| f | Fixed-point numbers | float |
| F | Decimal numbers | Decimal |
| e | Floating-point numbers with exponent e.g. 1.1e-10, NAN (all case insensitive) | float |
| g | General number format (either d, f or e) | float |
| b | Binary numbers | int |
| o | Octal numbers | int |
| x | Hexadecimal numbers (lower and upper case) | int |
| ti | ISO 8601 format date/time e.g. 1972-01-20T10:21:36Z (「T」 and 「Z」 optional) | datetime |
| te | RFC2822 e-mail format date/time e.g. Mon, 20 Jan 1972 10:21:36 +1000 | datetime |
| tg | Global (day/month) format date/time e.g. 20/1/1972 10:21:36 AM +1:00 | datetime |
| ta | US (month/day) format date/time e.g. 1/20/1972 10:21:36 PM +10:30 | datetime |
| tc | ctime() format date/time e.g. Sun Sep 16 01:03:52 1973 | datetime |
| th | HTTP log format date/time e.g. 21/Nov/2011:00:07:11 +0000 | datetime |
| ts | Linux system log format date/time e.g. Nov 9 03:37:44 | datetime |
| tt | Time e.g. 10:21:36 PM -5:30 | time |
5. 提取時去除空格
去除兩邊空格
>>> parse('hello {} , hello python', 'hello world , hello python')
<Result (' world ',) {}>
>>>
>>>
>>> parse('hello {:^} , hello python', 'hello world , hello python')
<Result ('world',) {}>
去除左邊空格
>>> parse('hello {:>} , hello python', 'hello world , hello python')
<Result ('world ',) {}>
去除右邊空格
>>> parse('hello {:<} , hello python', 'hello world , hello python')
<Result (' 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 是同樣的。
若是你須要區分大小寫，那能夠加個參數，演示以下：
>>> parse('SPAM', 'spam')
<Result () {}>
>>> parse('SPAM', 'spam') is None
False
>>> parse('SPAM', 'spam', case_sensitive=True) is None
True
7. 匹配字符數
精確匹配：指定最大字符數
>>> parse('{:.2}{:.2}', 'hello') # 字符數不符
>>>
>>> parse('{:.2}{:.2}', 'hell') # 字符數相符
<Result ('he', 'll') {}>
模糊匹配：指定最小字符數
>>> parse('{:.2}{:2}', 'hello')
<Result ('h', 'ello') {}>
>>>
>>> parse('{:2}{:2}', 'hello')
<Result ('he', 'llo') {}>
若要在精準/模糊匹配的模式下，再進行格式轉換，能夠這樣寫
>>> parse('{:2}{:2}', '1024')
<Result ('10', '24') {}>
>>>
>>>
>>> parse('{:2d}{:2d}', '1024')
<Result (10, 24) {}>
8. 三個重要屬性
Parse 裏有三個很是重要的屬性
-
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，帶你瞭解他們之間有什麼不一樣
>>> 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，會作爲參數傳入對應的函數
好比咱們以前講過的，將字符串轉整型
>>> parse("I am {:d}", "I am 27")
<Result (27,) {}>
>>> type(_[0])
<type 'int'>
>>>
其等價於
>>> def myint(string):
... return int(string)
...
>>>
>>>
>>> parse("I am {:myint}", "I am 27", dict(myint=myint))
<Result (27,) {}>
>>> type(_[0])
<type 'int'>
>>>
利用它，咱們能夠定製不少的功能，好比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))
<Result ('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 去寫正則開發效率不知道高几個 level，用它寫出來的代碼富有美感，可讀性高，後期維護起代碼來一點壓力也沒有，推薦你使用。
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