在python中用通配符分隔字符串答案

【问题标题】：Separate a string by a wildcard in python在python中用通配符分隔字符串
【发布时间】：2013-12-31 05:29:10
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的文件

 12 MG   -5.000000000000E-01 -5.000000000000E-01  0.000000000000E+00
 16 S     1.558454815345E-01  1.558454815345E-01  2.500000000000E-01
  8 O     2.189546044408E-01 -1.271822846411E-01  4.012978695812E-01

我想从行的前面分离出数字，输出为

MG   -5.000000000000E-01 -5.000000000000E-01  0.000000000000E+00
S     1.558454815345E-01  1.558454815345E-01  2.500000000000E-01
O     2.189546044408E-01 -1.271822846411E-01  4.012978695812E-01

我有这个

for line in file:
    head, sep, tail = line.partition('wildcard')
    print tail

我应该为通配符输入什么？

【问题讨论】：

对我来说这看起来像是一种固定宽度的格式；你能确认第三行比前两行多了一个空格吗？

标签： python string partition

【解决方案1】：

您的格式看起来像固定列格式，其中每一列的宽度都是固定的。

如果是这样，请改用切片：

for line in file:
    print line[4:]

切掉前 4 个字符。

或者，在空白处拆分一次，将 None 参数传递给 str.split()：

for line in file:
    tail = line.split(None, 1)[-1]
    print tail

str.split(None) 跳过字符串开头的空格，并在第一列之后的第一个空格字符序列上分割。 [-1] 取最后一个元素；即使该行不超过一列，您也会得到结果。

演示：

>>> line = ' 16 S     1.558454815345E-01  1.558454815345E-01  2.500000000000E-01\n'
>>> line.split(None, 1)
['16', 'S     1.558454815345E-01  1.558454815345E-01  2.500000000000E-01\n']

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用，

head, sep, tail = line.strip().partition(" ")

整个程序变成这样

with open("Input.txt") as inFile:
    for line in inFile:
        print line.strip().partition(" ")[2]

输出

MG   -5.000000000000E-01 -5.000000000000E-01  0.000000000000E+00
S     1.558454815345E-01  1.558454815345E-01  2.500000000000E-01
O     2.189546044408E-01 -1.271822846411E-01  4.012978695812E-01

【讨论】：

【解决方案3】：

text = '''12 MG   -5.000000000000E-01 -5.000000000000E-01  0.000000000000E+00
 16 S     1.558454815345E-01  1.558454815345E-01  2.500000000000E-01
  8 O     2.189546044408E-01 -1.271822846411E-01  4.012978695812E-01'''


for line in text.splitlines():
    print line.split(None,1)[1]

结果

MG   -5.000000000000E-01 -5.000000000000E-01  0.000000000000E+00
S     1.558454815345E-01  1.558454815345E-01  2.500000000000E-01
O     2.189546044408E-01 -1.271822846411E-01  4.012978695812E-01

【讨论】：

【解决方案4】：

您也可以使用库来代替自己做：NumPy 的 I/O 例程 (loadtxt) 对于解析此类文件非常有用。

在您的情况下，您必须指定记录数据类型（dtype 参数，请参阅numpy.loadtxt）。

【讨论】：