今天給你介紹一個好東西又跛，可以讓你擺脫正則的噩夢堵腹，那就是 Python 中一個非常冷門的庫 -- parse 查排。

1. 真實案例

下面是 ovs 一個條流表铜幽，現在我需要收集提取一個虛擬機（網口）里有多少流量、多少包流經了這條流表碟刺。也就是每個in_port 對應的 n_bytes锁保、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，你會怎么做呢爽柒？

先以逗號分隔開來吴菠，再以等號分隔取出值來？

from parse import parse

flow = 'cookie=0x9816da8e872d717d, duration=298506.364s, table=0, n_packets=480, n_bytes=20160, priority=10,ip,in_port="tapbbdf080b-c2" actions=NORMAL'

result = parse('cookie={cookie}, duration={duration}, table={table}, n_packets={n_packets}, n_bytes={n_bytes}, priority={priority},ip,in_port="{in_port}" actions={actions}',flow)

print(result['duration'])

可以看到霉赡，我使用了一個叫做 parse 的第三方包橄务，是需要自行安裝的

python -m pip install parse

從上面這個案例中，你應該能感受到 parse 對于解析規(guī)范的字符串穴亏，是非常強大的蜂挪。

2. parse 的結果

parse 的結果只有兩種結果：

1. 沒有匹配上，parse 的值為None

print(parse("halo", "hello"))

2. 如果匹配上嗓化，parse 的值則 為 Result 實例

print(parse("hello", "hello"))

如果你編寫的解析規(guī)則棠涮，沒有為字段定義字段名，也就是匿名字段刺覆， Result 將是一個 類似 list 的實例严肪，演示如下：

profile = parse("I am {}, {} years old, {}", "I am Jack, 27 years old, male")
print(profile)

print(profile[0])
print(profile[1])
print(profile[2])

而如果你編寫的解析規(guī)則，為字段定義了字段名谦屑， Result 將是一個 類似 字典 的實例驳糯，演示如下：

profile = parse("I am {name}, {age} years old, {gender}", "I am Jack, 27 years old, male")
print(profile)

print(profile['name'])
print(profile['age'])
print(profile['gender'])

3. 重復利用 pattern

和使用 re 一樣，parse 同樣支持 pattern 復用氢橙。

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. 類型轉化

從上面的例子中酝枢，你應該能注意到，parse 在獲取年齡的時候悍手，變成了一個"27" 帘睦，這是一個字符串，有沒有一種辦法坦康，可以在提取的時候就按照我們的類型進行轉換呢竣付？

你可以這樣寫。

from parse import parse
profile = parse("I am {name}, {age:d} years old, {gender}", "I am Jack, 27 years old, male")
print(profile)

print(type(profile["age"]))

除了將其轉為 整型滞欠，還有其他格式嗎古胆？

內置的格式還有很多，比如

匹配時間

parse('Meet at {:tg}', 'Meet at 1/2/2011 11:00 PM')

5. 提取時去除空格

去除兩邊空格

parse('hello {} , hello python', 'hello     world    , hello python')
parse('hello {:^} , hello python', 'hello     world    , hello python')

去除左邊空格

parse('hello {:>} , hello python', 'hello     world    , hello python')

去除右邊空格

parse('hello {:<} , hello python', 'hello     world    , hello python')

6. 大小寫敏感開關

Parse 默認是大小寫不敏感的筛璧，你寫 hello 和 HELLO 是一樣的赤兴。

如果你需要區(qū)分大小寫，那可以加個參數隧哮，演示如下：

parse('SPAM', 'spam')

parse('SPAM', 'spam') is None

parse('SPAM', 'spam', case_sensitive=True) is None

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

模糊匹配：指定最小字符數

parse('{:.2}{:2}', 'hello') 

parse('{:2}{:2}', 'hello')

若要在精準/模糊匹配的模式下，再進行格式轉換座舍，可以這樣寫

parse('{:2}{:2}', '1024') 

parse('{:2d}{:2d}', '1024') 

8. 三個重要屬性

Parse 里有三個非常重要的屬性

• 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

下面這段代碼沮翔，帶你了解他們之間有什么不同

profile = parse("I am {name}, {age:d} years old, {}", "I am Jack, 27 years old, male")
profile.fixed

profile.named

profile.spans

9. 自定義類型的轉換

匹配到的字符串，會做為參數傳入對應的函數

比如我們之前講過的，將字符串轉整型

parse("I am {:d}", "I am 27")

type(_[0])

其等價于

def myint(string):
    return int(string)

parse("I am {:myint}", "I am 27", dict(myint=myint))

type(_[0])

利用它采蚀，我們可以定制很多的功能疲牵，比如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))

10 總結一下

parse 庫在字符串解析處理場景中提供的便利，肉眼可見榆鼠，上手簡單纲爸。

在一些簡單的場景中，使用 parse 可比使用 re 去寫正則開發(fā)效率不知道高幾個 level妆够，用它寫出來的代碼富有美感识啦，可讀性高，后期維護起代碼來一點壓力也沒有神妹，推薦你使用颓哮。

學習來源