Python的string模块中的Template类字符串模板用法
string.Template()
string.Template()内添加替换的字符, 使用"$"符号, 或 在字符串内, 使用"${}"; 调用时使用string.substitute(dict)函数.
可以通过继承"string.Template", 覆盖变量delimiter(定界符)和idpattern(替换格式), 定制不同形式的模板.
代码:
# -*- coding: utf-8 -*- import string template_text = ''''' Delimiter : %% Replaced : %with_underscore Ingored : %notunderscored ''' d = {'with_underscore' : 'replaced', 'notunderscored' : 'not replaced'} class MyTemplate(string.Template): delimiter = '%' idpattern = '[a-z]+_[a-z]+' t = MyTemplate(template_text) print('Modified ID pattern: ') print(t.safe_substitute(d))
输出:
Modified ID pattern: Delimiter : % Replaced : replaced Ingored : %notunderscored
注意: 定界符(delimiter)为"%", 替换模式(idpattern)必须包含下划线, 所以第2个没有进行替换.
正则替换
string.Template的pattern是一个正则表达式, 可以通过覆盖pattern属性, 定义新的正则表达式.
如: 使用新的定界符"{{", 把{{var}}作为变量语法.
代码:
import string t = string.Template('$var') print(t.pattern.pattern) class MyTemplate(string.Template): delimiter = '{{' pattern = r''''' \{\{(?: (?P<escaped>\{\{) | # Escape sequence of two delimiters (?P<named>[_a-z][_a-z0-9]*)\}\} | # delimiter and a Python identifier {(?P<braced>[_a-z][_a-z0-9]*)}\}\} | # delimiter and a braced identifier (?P<invalid>) # Other ill-formed delimiter exprs ) ''' t2 = MyTemplate(''''' {{{{ {{var}} ''') print('MATCHES: ', t2.pattern.findall(t2.template)) print('SUBSTITUTED: ', t2.safe_substitute(var='replacement'))
输出:
\$(?: (?P<escaped>\$) | # Escape sequence of two delimiters (?P<named>[_a-z][_a-z0-9]*) | # delimiter and a Python identifier {(?P<braced>[_a-z][_a-z0-9]*)} | # delimiter and a braced identifier (?P<invalid>) # Other ill-formed delimiter exprs ) MATCHES: [('{{', '', '', ''), ('', 'var', '', '')] SUBSTITUTED: {{ replacement
字符串模板的安全替换(safe_substitute)
字符串模板(sting.Template), 替换时, 使用substitute(), 未能提供模板所需的全部参数值时, 会发生异常.
如果使用safe_substitute(), 即安全替换, 则会替换存在的字典值, 保留未存在的替换符号.
代码:
import string values = {'var' : 'foo'} t = string.Template('''''$var is here but $ missing is not provided! ''') try: print 'substitute() : ', t.substitute(values) except ValueError as err: print 'Error:', str(err) print 'safe_substitude() : ', t.safe_substitute(values)
输出:
substitute() : Error: Invalid placeholder in string: line 1, col 18 safe_substitude() : foo is here but $ missing is not provided!

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Um eine Warteschlange aus Redis zu lesen, müssen Sie den Warteschlangenname erhalten, die Elemente mit dem Befehl LPOP lesen und die leere Warteschlange verarbeiten. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: Holen Sie sich den Warteschlangenname: Nennen Sie ihn mit dem Präfix von "Warteschlange:" wie "Warteschlangen: My-Queue". Verwenden Sie den Befehl LPOP: Wischen Sie das Element aus dem Kopf der Warteschlange aus und geben Sie seinen Wert zurück, z. B. die LPOP-Warteschlange: my-queue. Verarbeitung leerer Warteschlangen: Wenn die Warteschlange leer ist, gibt LPOP NIL zurück, und Sie können überprüfen, ob die Warteschlange existiert, bevor Sie das Element lesen.

FRAGE: Wie kann man die Redis -Server -Version anzeigen? Verwenden Sie das Befehlszeilen-Tool-REDIS-CLI-Verssion, um die Version des angeschlossenen Servers anzuzeigen. Verwenden Sie den Befehl "Info Server", um die interne Version des Servers anzuzeigen, und muss Informationen analysieren und zurückgeben. Überprüfen Sie in einer Cluster -Umgebung die Versionskonsistenz jedes Knotens und können automatisch mit Skripten überprüft werden. Verwenden Sie Skripte, um die Anzeigeversionen zu automatisieren, z. B. eine Verbindung mit Python -Skripten und Druckversionsinformationen.

Zu den Schritten zum Starten eines Redis -Servers gehören: Installieren von Redis gemäß dem Betriebssystem. Starten Sie den Redis-Dienst über Redis-Server (Linux/macOS) oder redis-server.exe (Windows). Verwenden Sie den Befehl redis-cli ping (linux/macOS) oder redis-cli.exe ping (Windows), um den Dienststatus zu überprüfen. Verwenden Sie einen Redis-Client wie Redis-Cli, Python oder Node.js, um auf den Server zuzugreifen.

Die Einstellung der Redis -Speichergröße muss die folgenden Faktoren berücksichtigen: Datenvolumen und Wachstumstrend: Schätzen Sie die Größe und Wachstumsrate gespeicherter Daten. Datentyp: Verschiedene Typen (z. B. Listen, Hashes) belegen einen anderen Speicher. Caching -Richtlinie: Vollständige Cache, teilweise Cache und Phasen -Richtlinien beeinflussen die Speicherverwendung. Business Peak: Verlassen Sie genug Speicher, um mit Verkehrsspitzen umzugehen.

Die Wiederherstellung der Wiederherstellung nimmt zusätzlichen Speicher an, RDB erhöht vorübergehend die Speicherverwendung beim Generieren von Snapshots, und AOF nimmt beim Anhängen von Protokollen weiterhin Speicher auf. Einflussfaktoren umfassen Datenvolumen, Persistenzrichtlinien und Redis -Konfiguration. Um die Auswirkungen zu mildern, können Sie RDB -Snapshot -Richtlinien vernünftigerweise konfigurieren, die AOF -Konfiguration optimieren, die Hardware verbessern und Speicherverbrauch überwachen. Darüber hinaus ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Datensicherheit zu finden.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

** Der Kernparameter der Redis -Speicherkonfiguration ist MaxMemory, der die Menge an Speicher einschränkt, die Redis verwenden kann. Wenn diese Grenze überschritten wird, führt Redis eine Eliminierungsstrategie gemäß MaxMemory-Policy durch, einschließlich: Noeviction (direkt abgelehnt), Allkeys-LRU/Volatile-LRU (eliminiert von LRU), Allkeys-Random/Volatile-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random (eliminiert) und volatile TTL (eliminierte Zeit). Andere verwandte Parameter umfassen MaxMemory-Samples (LRU-Probenmenge), RDB-Kompression
