Python中将字符串转换为函数

这个问题的来源是在看python中的装饰器的时候，例子里给了这样一段代码：

#-*- coding: UTF-8 -*- 
import time    
def foo():
    print ''in foo()''  
# 定义一个计时器，传入一个，并返回另一个附加了计时功能的方法 

def timeit(func):
    # 定义一个内嵌的包装函数，给传入的函数加上计时功能的包装
    def wrapper():
        start = time.clock()
        func()
        end =time.clock()
        print ''used:'', end - start

    # 将包装后的函数返回
    return wrapper   
foo = timeit(foo) 
foo() 

上述代码实现了一个装饰器，但没有处理foo()函数带参数以及返回值的情况。为了改进这段代码，首先要理解的是python中参数传递*和**的问题。

如果在函数定义时候，按照如下定义的：

#代码段1
def foo(*a):
    pass

或者

#代码段2
def foo(**a):
    pass

这种定义方法相当与C语言中的不定参数，在定义的时候，函数将被传入的参数是未知的，运行的时候，代码段1 的代码 参数将会一tuple的形式组织起来，传入函数; 代码段2 的代码，参数将会以dictionary的形式传入

*和**除了在定义函数的时候有用，它的另一个功能就是对tuple和dict进行展开。

于是我们便可以利用这个运算符对最开始的代码进行改进：

#-*- coding: UTF-8 -*-
import time
def foo(a):
    print '' in foo() %s''%a
    return 100

def foo2():
    print '' in foo2()''
    return


#定义定时器，传入一个，并返回另一个附加了计时功能的方法

def timeit(func):  
    #定义一个内嵌的包装函数，给传入的函数加上计时的包装
    def wrapper(*args,**args2):   ######1#########
        start = time.clock()
        res=func(*args,**args2)  #########2###########
        end = time.clock()
        print ''used:'',end - start
        return res

    return wrapper

a=1
foo = timeit(foo)
print foo(a)
foo2 = timeit(foo2)
foo2()

相比于原代码，主要更改是标号的两行。 第一行在函数定义的时候，参数里添加了一个不定参数，以便接受原函数的参数，第二行利用了*运算符的第二个功能，将参数展开，传递给原函数。

Python中将字符串转换为列表的常用方法

大家好，我是涛哥，本文内容来自 涛哥聊Python ，转载请标原创。

在Python编程中，将字符串转换为列表是一项常见而有用的任务，这对于文本处理、数据解析以及各种编程任务都至关重要。Python提供了多种方法来实现这一目标，每种方法都具有其独特的用途和适用场景。

本文将详细介绍Python中将字符串转换为列表的八种常用方法，包括使用split()方法、列表解析、正则表达式、str()函数、map()函数、re.split()、re.finditer()和逐字符遍历。

方法一：使用split()方法

split()方法是将字符串分割为列表的最常见方法之一。它根据指定的分隔符将字符串分成多个部分，并将这些部分存储在一个列表中。

以下是一个示例：

text = "apple,banana,cherry"
fruits = text.split(",")
print(fruits)  # 输出：[''apple'', ''banana'', ''cherry'']

在这个示例中，使用逗号作为分隔符将字符串分割为三个部分，并将它们存储在名为fruits的列表中。

方法二：使用列表解析

列表解析是一种强大的工具，用于从字符串中创建列表，特别是当需要对字符串的每个字符或单词进行处理时。

以下是一个示例：

text = "Hello World"
characters = [char for char in text]
print(characters)  # 输出：[''H'', ''e'', ''l'', ''l'', ''o'', '' '', ''W'', ''o'', ''r'', ''l'', ''d'']

在这个示例中，使用列表解析将字符串中的每个字符存储在名为characters的列表中。

方法三：使用正则表达式

正则表达式是一种强大的模式匹配工具，可用于在字符串中查找和提取特定模式的文本。使用re模块，可以使用正则表达式将字符串转换为列表。

以下是一个示例：

import re

text = "The price of the product is $20 and the discount is $5."
prices = re.findall(r''\$\d+'', text)
print(prices)  # 输出：[''$20'', ''$5'']

在这个示例中，使用正则表达式\$\d+来匹配以美元符号$开头的数字，然后使用re.findall()函数提取所有匹配的文本，并将它们存储在名为prices的列表中。

方法四：使用str()函数

str()函数用于将其他数据类型转换为字符串，但它也可用于将字符串转换为列表。

下面是一个示例：

text = "Python is fun"
text_list = list(text)
print(text_list)  # 输出：[''P'', ''y'', ''t'', ''h'', ''o'', ''n'', '' '', ''i'', ''s'', '' '', ''f'', ''u'', ''n'']

在这个示例中，首先使用str()函数将字符串转换为一个包含字符串中每个字符的列表。

方法五：使用map()函数

map()函数可以将函数应用于可迭代对象的每个元素，并返回结果的迭代器。可以将list函数与map()一起使用来将字符串中的字符转换为列表。

以下是一个示例：

text = "Python"
text_list = list(map(str, text))
print(text_list)  # 输出：[''P'', ''y'', ''t'', ''h'', ''o'', ''n'']

在这个示例中，使用map()函数将str函数应用于字符串中的每个字符，并将结果转换为列表。

方法六：使用re.split()

re.split()方法可以使用正则表达式模式分割字符串。

以下是一个示例：

import re

text = "apple,banana;cherry"
fruits = re.split(r''[;,]'', text)
print(fruits)  # 输出：[''apple'', ''banana'', ''cherry'']

在这个示例中，使用正则表达式模式[;,]来匹配逗号和分号，然后使用re.split()函数将字符串分割为多个部分，并将它们存储在名为fruits的列表中。

方法七：使用re.finditer()

re.finditer()函数与正则表达式一起使用，用于在字符串中查找所有匹配的子字符串，并返回一个迭代器。

以下是一个示例：

import re

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
matches = [match.group() for match in re.finditer(r''\b\w+\b'', text)]
print(matches)  # 输出：[''The'', ''quick'', ''brown'', ''fox'', ''jumps'', ''over'', ''the'', ''lazy'', ''dog'']

在这个示例中，使用正则表达式\b\w+\b来匹配文本中的单词，并使用re.finditer()函数查找并存储所有匹配的单词。

方法八：逐字符遍历

最后一种方法是逐字符遍历字符串，并将每个字符添加到列表中。这是一种最基本的方法，但在某些情况下可能非常有用。

以下是一个示例：

text = "Python"
text_list = []
for char in text:
    text_list.append(char)
print(text_list)  # 输出：[''P'', ''y'', ''t'', ''h'', ''o'', ''n'']

在这个示例中，使用for循环逐字符遍历字符串，并将每个字符添加到名为text_list的列表中。

总结

本文介绍了Python中将字符串转换为列表的八种常用方法，包括split()方法、列表解析、正则表达式、str()函数、map()函数、re.split()、re.finditer()和逐字符遍历。

每种方法都有其适用场景，可以根据具体需求选择最合适的方法。无论是进行文本处理、数据解析还是其他编程任务，这些方法都将成为有力工具，帮助你更好地处理字符串数据。

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