从字符串中获取多个令牌的更好方法？（Python 2）

如果我有一个字符串：

“敏捷的棕色狐狸跳过了懒狗！”

我将经常使用split（）函数来标记字符串

testString = "The quick brown fox jumps over the lazy dog!"
testTokens = testString.split(" ")

这将给我一个列表：

['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog!']

如果我想删除第一个令牌并保持其余令牌的完整性，我将执行以下操作使其成为一行：

newString = " ".join(testTokens.split(' ')[1:]) # "quick brown fox jumps over the lazy dog!"

或者，如果我想要某个范围：

newString = " ".join(testTokens.split(' ')[2:4]) # "brown fox"
newString = " ".join(testTokens.split(' ')[:3]) # "The quick brown"

当然，我可能希望在空间之外的其他方面进行拆分：

testString = "So.long.and.thanks.for.all.the.fish!"
testTokens = testString.split('.')

newString = ".".join(testTokens.split('.')[3:]) # "thanks.for.all.the.fish!"

这是实现这一目标的最佳方式吗？或者有更有效或更可读的方法吗？

注意，可以采用可选的第二个参数，表示应进行的最大拆分数：

>>> testString.split(' ', 1)[1]
'quick brown fox jumps over the lazy dog!'

这比

“”.join（testTokens.split（“”）[1:]）

好得多，只要可以应用它

感谢@abarnert指出

.split（“”，1）[1]

在没有空格的情况下引发异常。看看这是否构成了一个问题

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此外，还有一种方法，因此您可以使用：

>>> testString.rsplit(' ', 6)[0]
'The quick brown'

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而不是

“”.join（testTokens.split（“”）[:3]）

您当前的方法非常好。通过限制拆分的数量，可以获得非常轻微的性能提升。例如：

>>> ' '.join(testString.split(' ', 4)[2:4])
'brown fox'
>>> ' '.join(testString.split(' ', 3)[:3])
'The quick brown'
>>> ' '.join(testString.split(' ', 1)[1:])
'quick brown fox jumps over the lazy dog!'

请注意，对于较小的字符串，差异可以忽略不计，因此您可能应该坚持使用更简单的代码。以下是最小定时差的示例：

In [2]: %timeit ' '.join(testString.split(' ', 4)[2:4])
1000000 loops, best of 3: 752 ns per loop

In [3]: %timeit ' '.join(testString.split(' ')[2:4])
1000000 loops, best of 3: 886 ns per loop

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我觉得这个不错。您的问题到底是什么？我认为您不希望在第一个示例之后的所有示例中使用

testTokens.split（“”）

testTokens

已经是

testString.split（“”

），所以您只想按原样使用它。如果您在空间上进行拆分，为什么不使用

testString.split（）

？它将把连续的空格作为一个单独的空格来处理（尽管我想您可能希望保留连续的空格）。

.split（“”，1）[1]

的唯一问题是，如果没有空格，它会引发异常；如果这是一个问题，您可以使用

.partition（“”）[-1]

。@abarnert谢谢，我用

rsplit

将其添加到了answerNice中。我不确定这是一个绝对最好的例子，但我相信OP可以从你的解释和链接中找出它的作用和用途。这很好用-不知道第二个论点。它适用于我正在使用的大多数情况，并为我保存了

join（）

操作！时间上的观点很好。另外，请注意，在现实生活中，他可能会将行拆分一次（就像他在最顶端所做的那样），然后多次使用列表，在这种情况下，在所有用途中找到最大拆分次数的好处会更小，简化的成本会更高。