内容摘要：从一段指定的字符串中，取得期望的数据，正常人都会想到正则表达式吧?写过正则表达式的人都知道，正则表达式入门不难，写起来也容易。但是正则表达式几乎没有可读性可言，维护起来，真的会让人抓狂，别以为这段正则

 

从一段指定的再见字符串中，取得期望的正则数据，正常人都会想到正则表达式吧?表达

写过正则表达式的人都知道，正则表达式入门不难，再见写起来也容易。正则

但是表达正则表达式几乎没有可读性可言，维护起来，再见真的正则会让人抓狂，别以为这段正则是表达你写的就可以驾驭它，过个一个月你可能就不认识它了。再见

完全可以说，正则天下苦正则久矣。表达

今天给你介绍一个好东西，再见可以让你摆脱正则的正则噩梦，那就是表达 Python 中一个非常冷门的库 -- parse 。

1. 真实案例

拿一个最近使用 parse 的真实案例来举例说明。

下面是 ovs 一个条流表，现在我需要收集提取一个虚拟机(网口)里有多少流量、多少包流经了这条流表。也就是每个 in_port 对应的 n_bytes、网站模板n_packets 的值 。

cookie=0x9816da8e872d717d, duration=298506.364s, table=0, n_packets=480, n_bytes=20160, priority=10,ip,in_port="tapbbdf080b-c2" actions=NORMAL 

如果是你，你会怎么做呢?

先以逗号分隔开来，再以等号分隔取出值来?

你不防可以尝试一下，写出来的代码应该和我想象的一样，没有一丝美感而言。

我来给你展示一下，我是怎么做的?

可以看到，我使用了一个叫做 parse 的第三方包，是需要自行安装的

$ python -m pip install parse 

从上面这个案例中，你应该能感受到 parse 对于解析规范的字符串，是非常强大的。

2. parse 的结果

parse 的结果只有两种结果：

没有匹配上，parse 的值为None

>>> parse("halo", "hello") is None True >>> 

如果匹配上，parse 的值则 为 Result 实例

>>> parse("hello", "hello world") >>> parse("hello", "hello") <Result () { }> >>>  

如果你编写的解析规则，没有为字段定义字段名，亿华云也就是匿名字段， Result 将是一个 类似 list 的实例，演示如下：

>>> profile = parse("I am { }, { } years old, { }", "I am Jack, 27 years old, male") >>> profile <Result (Jack, 27, male) { }> >>> profile[0] Jack >>> profile[1] 27 >>> profile[2] male 

而如果你编写的解析规则，为字段定义了字段名， Result 将是一个 类似 字典 的实例，演示如下：

>>> profile = parse("I am { name}, { age} years old, { gender}", "I am Jack, 27 years old, male") >>> profile <Result () { gender: male, age: 27, name: Jack}> >>> profile[name] Jack >>> profile[age] 27 >>> profile[gender] male 

3. 重复利用 pattern

和使用 re 一样，parse 同样支持 pattern 复用。

>>> from parse import compile >>>  >>> pattern = compile("I am { }, { } years old, { }") >>> pattern.parse("I am Jack, 27 years old, male") <Result (Jack, 27, male) { }> >>>  >>> pattern.parse("I am Tom, 26 years old, male") <Result (Tom, 26, male) { }> 

4. 类型转化

从上面的例子中，你应该能注意到，parse 在获取年龄的时候，变成了一个"27" ，这是一个字符串，有没有一种办法，可以在提取的时候就按照我们的类型进行转换呢?

你可以这样写。

>>> from parse import parse >>> profile = parse("I am { name}, { age:d} years old, { gender}", "I am Jack, 27 years old, male") >>> profile <Result () { gender: male, age: 27, name: Jack}> >>> type(profile["age"]) <type int> 

除了将其转为 整型，还有其他格式吗?

内置的格式还有很多，比如

匹配时间

>>> parse(Meet at { :tg}, Meet at 1/2/2011 11:00 PM) <Result (datetime.datetime(2011, 2, 1, 23, 0),) { }> 

更多类型请参考官方文档：

Type Characters Matched Output l Letters (ASCII) str w Letters, numbers and underscore str W Not letters, numbers and underscore str s Whitespace str S Non-whitespace str d Digits (effectively integer numbers) int D Non-digit str n Numbers with thousands separators (, or .) int % Percentage (converted to value/100.0) float f Fixed-point numbers float F Decimal numbers Decimal e Floating-point numbers with exponent e.g. 1.1e-10, NAN (all case insensitive) float g General number format (either d, f or e) float b Binary numbers int o Octal numbers int x Hexadecimal numbers (lower and upper case) int ti ISO 8601 format date/time e.g. 1972-01-20T10:21:36Z (“T” and “Z” optional) datetime te RFC2822 e-mail format date/time e.g. Mon, 20 Jan 1972 10:21:36 +1000 datetime tg Global (day/month) format date/time e.g. 20/1/1972 10:21:36 AM +1:00 datetime ta US (month/day) format date/time e.g. 1/20/1972 10:21:36 PM +10:30 datetime tc ctime() format date/time e.g. Sun Sep 16 01:03:52 1973 datetime th HTTP log format date/time e.g. 21/Nov/2011:00:07:11 +0000 datetime ts Linux system log format date/time e.g. Nov 9 03:37:44 datetime tt Time e.g. 10:21:36 PM -5:30 time

5. 提取时去除空格

去除两边空格

>>> parse(hello { } , hello python, hello     world    , hello python) <Result (    world   ,) { }> >>>  >>>  >>> parse(hello { :^} , hello python, hello     world    , hello python) <Result (world,) { }> 

去除左边空格

>>> parse(hello { :>} , hello python, hello     world    , hello python) <Result (world   ,) { }> 

去除右边空格

>>> parse(hello { :<} , hello python, hello     world    , hello python) <Result (    world,) { }> 

6. 大小写敏感开关

Parse 默认是大小写不敏感的，你写 hello 和 HELLO 是一样的云服务器提供商。

如果你需要区分大小写，那可以加个参数，演示如下：

>>> parse(SPAM, spam) <Result () { }> >>> parse(SPAM, spam) is None False >>> parse(SPAM, spam, case_sensitive=True) is None True 

7. 匹配字符数

精确匹配：指定最大字符数

>>> parse({ :.2}{ :.2}, hello)  # 字符数不符 >>>  >>> parse({ :.2}{ :.2}, hell)   # 字符数相符 <Result (he, ll) { }> 

模糊匹配：指定最小字符数

>>> parse({ :.2}{ :2}, hello)  <Result (h, ello) { }> >>>  >>> parse({ :2}{ :2}, hello)  <Result (he, llo) { }> 

若要在精准/模糊匹配的模式下，再进行格式转换，可以这样写

>>> parse({ :2}{ :2}, 1024)  <Result (10, 24) { }> >>>  >>>  >>> parse({ :2d}{ :2d}, 1024)  <Result (10, 24) { }> 

8. 三个重要属性

Parse 里有三个非常重要的属性

fixed：利用位置提取的匿名字段的元组 named：存放有命名的字段的字典 spans：存放匹配到字段的位置

下面这段代码，带你了解他们之间有什么不同

>>> profile = parse("I am { name}, { age:d} years old, { }", "I am Jack, 27 years old, male") >>> profile.fixed (male,) >>> profile.named { age: 27, name: Jack} >>> profile.spans { 0: (25, 29), age: (11, 13), name: (5, 9)} >>>  

9. 自定义类型的转换

匹配到的字符串，会做为参数传入对应的函数

比如我们之前讲过的，将字符串转整型

>>> parse("I am { :d}", "I am 27") <Result (27,) { }> >>> type(_[0]) <type int> >>>  

其等价于

>>> def myint(string): ...     return int(string) ...  >>>  >>>  >>> parse("I am { :myint}", "I am 27", dict(myint=myint)) <Result (27,) { }> >>> type(_[0]) <type int> >>> 

利用它，我们可以定制很多的功能，比如我想把匹配的字符串弄成全大写

>>> def shouty(string): ...    return string.upper() ... >>> parse({ :shouty} world, hello world, dict(shouty=shouty)) <Result (HELLO,) { }> >>> 

10 总结一下

parse 库在字符串解析处理场景中提供的便利，肉眼可见，上手简单。

在一些简单的场景中，使用 parse 可比使用 re 去写正则开发效率不知道高几个 level，用它写出来的代码富有美感，可读性高，后期维护起代码来一点压力也没有，推荐你使用。

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