strip,lstrip,rstrip,sprit(字符串处理)

本文介绍了Python中字符串处理的实用技巧,包括使用strip()去除首尾指定字符,利用split()进行字符串切分。通过实例演示了如何在实际场景中应用这些方法,如密码输入和复杂字符串解析。
# strip() 移除首尾指定内容,默认移除空格
a = "abcbayabcyabc"
print(a.strip('abc')) #首尾依次被去除['a,'b','c']数组内的字符,直到字符在不数组内。所以,输出的结果为:yabcy

# lstrip用于去除左边的字符,rstrip用于去除右边的字符。
print(a.lstrip('abc')) #输出:yabcyabc
print(a.rstrip("abc")) #输出:abcbayabcy

# strip()应用场景,输密码时用户可能会手抖输入空格,用.strip()去队首尾的空格
pwd = input('password:')
if pwd.strip() == '123':
print('密码输入成功')


# "split分裂" split()以括号内容为指定界切分字符串,以列表形式输出
常规操作:
a = "abcgabcgabc"
print(a.split("g"))
输出:['abc', 'abc', 'abc']

实际应用:
c= "2423423432(like)2398742394"
print( c.split("(")[1].split(")")[0])
输出:like
 

转载于:https://www.cnblogs.com/likeye/p/11014907.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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