나는이 목록을 얻었다 :
words = ['how', 'much', 'is[br]', 'the', 'fish[br]', 'no', 'really']내가 원하는 것은 [br]비슷한 값 으로 대체 <br />하여 새로운 목록을 얻는 것입니다.
words = ['how', 'much', 'is<br />', 'the', 'fish<br />', 'no', 'really']답변
words = [w.replace('[br]', '<br />') for w in words]이것을 리스트 이해 라고 합니다.
답변
예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다.
words = [word.replace('[br]','<br />') for word in words]답변
목록 이해 외에, 당신은 지도 를 시도 할 수 있습니다
>>> map(lambda x: str.replace(x, "[br]", "<br/>"), words)
['how', 'much', 'is<br/>', 'the', 'fish<br/>', 'no', 'really']답변
다른 접근 방식의 성능에 대해 궁금한 경우 다음과 같은 타이밍이 있습니다.
In [1]: words = [str(i) for i in range(10000)]
In [2]: %timeit replaced = [w.replace('1', '<1>') for w in words]
100 loops, best of 3: 2.98 ms per loop
In [3]: %timeit replaced = map(lambda x: str.replace(x, '1', '<1>'), words)
100 loops, best of 3: 5.09 ms per loop
In [4]: %timeit replaced = map(lambda x: x.replace('1', '<1>'), words)
100 loops, best of 3: 4.39 ms per loop
In [5]: import re
In [6]: r = re.compile('1')
In [7]: %timeit replaced = [r.sub('<1>', w) for w in words]
100 loops, best of 3: 6.15 ms per loop이러한 간단한 패턴을 볼 수 있듯이 허용되는 목록 이해가 가장 빠르지 만 다음을보십시오.
In [8]: %timeit replaced = [w.replace('1', '<1>').replace('324', '<324>').replace('567', '<567>') for w in words]
100 loops, best of 3: 8.25 ms per loop
In [9]: r = re.compile('(1|324|567)')
In [10]: %timeit replaced = [r.sub('<\1>', w) for w in words]
100 loops, best of 3: 7.87 ms per loop이는보다 복잡한 대체를 위해 사전 컴파일 된 reg-exp (에서처럼 9-10)가 훨씬 빠를 수 있음을 보여줍니다 . 그것은 실제로 문제와 정규 표현식의 가장 짧은 부분에 달려 있습니다.
답변
for 루프가있는 예 (목록 이해를 선호합니다).
a, b = '[br]', '<br />'
for i, v in enumerate(words):
if a in v:
words[i] = v.replace(a, b)
print(words)
# ['how', 'much', 'is<br/>', 'the', 'fish<br/>', 'no', 'really']답변
