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这篇文章主要讲解了“怎么使用parse”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“怎么使用parse”吧！
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1. 真实案例
拿一个最近使用 parse 的真实案例来举例说明。
下面是 ovs 一个条流表，现在我需要收集提取一个虚拟机(网口)里有多少流量、多少包流经了这条流表。也就是每个 in_port 对应的 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，你会怎么做呢?
先以逗号分隔开来，再以等号分隔取出值来?
你不防可以尝试一下，写出来的代码应该和我想象的一样，没有一丝美感而言。
我来给你展示一下，我是怎么做的?
可以看到，我使用了一个叫做 parse 的第三方包，是需要自行安装的
$ python -m pip install parse
从上面这个案例中，你应该能感受到 parse 对于解析规范的字符串，是非常强大的。
2. parse 的结果
parse 的结果只有两种结果：
没有匹配上，parse 的值为None
>>> parse("halo", "hello") is None True >>>如果匹配上，parse 的值则 为 Result 实例
>>> parse("hello", "hello world") >>> parse("hello", "hello") >>> 如果你编写的解析规则，没有为字段定义字段名，也就是匿名字段， Result 将是一个 类似 list 的实例，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' 而如果你编写的解析规则，为字段定义了字段名， Result 将是一个 类似 字典 的实例，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. 重复利用 pattern
和使用 re 一样，parse 同样支持 pattern 复用。
>>> 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. 类型转化
从上面的例子中，你应该能注意到，parse 在获取年龄的时候，变成了一个"27" ，这是一个字符串，有没有一种办法，可以在提取的时候就按照我们的类型进行转换呢?
你可以这样写。
>>> 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"]) 除了将其转为 整型，还有其他格式吗?
内置的格式还有很多，比如
匹配时间
>>> parse('Meet at {:tg}', 'Meet at 1/2/2011 11:00 PM') 更多类型请参考官方文档：
| 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. 提取时去除空格
去除两边空格
>>> parse('hello {} , hello python', 'hello world , hello python') >>> >>> >>> parse('hello {:^} , hello python', 'hello world , hello python') 去除左边空格
>>> parse('hello {:>} , hello python', 'hello world , hello python') 去除右边空格
>>> parse('hello {:<} , hello python', 'hello world , hello python') 6. 大小写敏感开关
Parse 默认是大小写不敏感的，你写 hello 和 HELLO 是一样的。
如果你需要区分大小写，那可以加个参数，演示如下：
>>> parse('SPAM', 'spam') >>> parse('SPAM', 'spam') is None False >>> parse('SPAM', 'spam', case_sensitive=True) is None True 7. 匹配字符数
精确匹配：指定最大字符数
>>> parse('{:.2}{:.2}', 'hello') # 字符数不符 >>> >>> parse('{:.2}{:.2}', 'hell') # 字符数相符 模糊匹配：指定最小字符数
>>> parse('{:.2}{:2}', 'hello') >>> >>> parse('{:2}{:2}', 'hello') 若要在精准/模糊匹配的模式下，再进行格式转换，可以这样写
>>> parse('{:2}{:2}', '1024') >>> >>> >>> parse('{:2d}{:2d}', '1024') 8. 三个重要属性
Parse 里有三个非常重要的属性
fixed：利用位置提取的匿名字段的元组
named：存放有命名的字段的字典
spans：存放匹配到字段的位置
下面这段代码，带你了解他们之间有什么不同
>>> 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. 自定义类型的转换
匹配到的字符串，会做为参数传入对应的函数
比如我们之前讲过的，将字符串转整型
>>> parse("I am {:d}", "I am 27") >>> type(_[0]) >>> 其等价于
>>> def myint(string): ... return int(string) ... >>> >>> >>> parse("I am {:myint}", "I am 27", dict(myint=myint)) >>> type(_[0]) >>> 利用它，我们可以定制很多的功能，比如我想把匹配的字符串弄成全大写
>>> def shouty(string): ... return string.upper() ... >>> parse('{:shouty} world', 'hello world', dict(shouty=shouty)) >>> 感谢各位的阅读，以上就是“怎么使用parse”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么使用parse这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
