字符串到短语替换python答案

【问题标题】：String to phrase replacement python字符串到短语替换python
【发布时间】：2017-06-08 12:35:12
【问题描述】：

我有一个文本字符串，我想用一个单词替换两个单词。例如。如果单词是artificial intelligence，我想用artificial_intelligence 替换它。对于 200 个单词的列表和大小为 5 mb 的文本文件，需要执行此操作。我试过string.replace，但它只适用于一个元素，不适用于列表。

例子

Text='人工智能在深度学习的各种情况下都对我们有用。'

List a : list b
Artificial intelligence: artificial_intelligence
Deep learning: deep_ learning 
...

Text.replace('Artificial intelligence','Artificial_intelligence') 正在工作。但是

For I in range(len(Lista)):
 Text=Text.replace(Lista[I],List b[I])

没用。

【问题讨论】：

200字看起来不多，你试过用Sublime Text做一个简单的查找/替换吗？
其实我有98个这样的文件..手动更新所有文件太长了:)
好的，但这只是“一次性”替换？如果是这样，我仍然建议您使用 sublime text 并执行 Ctrl + Shift + F 并替换所有出现的地方。
@AartikaSethi 为什么不使用正则表达式搜索那个词然后替换它。
什么实际上不起作用？你收到错误信息吗？结果有误吗？

标签： python regex string string-matching

【解决方案1】：

我建议您使用 dict 代替您：

text = "Artificial intelligence is useful for us in every situation of deep learning."
replacements = {"Artificial intelligence" : "Artificial_intelligence",
                "deep learning" : "deep_learning"}

然后您的方法有效（尽管它区分大小写）：

>>> for rep in replacements:
        text = text.replace(rep, replacements[rep])
>>> print(text)
Artificial_intelligence is useful for us in every situation of deep_learning.

对于其他方法（如建议的正则表达式方法），请查看SO: Python replace multiple strings。

【讨论】：

【解决方案2】：

由于您的列表条目和字符串之间存在大小写问题，您可以使用带有IGNORECASE 标志的re.sub() 函数来获得您想要的：

import re

list_a = ['Artificial intelligence', 'Deep learning']
list_b = ['artificial_intelligence', 'deep_learning']
text = 'Artificial intelligence is useful for us in every situation of deep learning.'

for from_, to in zip(list_a, list_b):
    text = re.sub(from_, to, text, flags=re.IGNORECASE)

print(text)
# artificial_intelligence is useful for us in every situation of deep_learning.

注意zip() 函数的使用，它允许同时遍历两个列表。

还要注意 Christian 是对的，dict 会更适合您的替换数据。对于完全相同的结果，前面的代码将如下所示：

import re

subs = {'Artificial intelligence': 'artificial_intelligence',
        'Deep learning': 'deep_learning'}
text = 'Artificial intelligence is useful for us in every situation of deep learning.'

for from_, to in subs.items():
    text = re.sub(from_, to, text, flags=re.IGNORECASE)

print(text)

【讨论】：