Python replace(): 7 приемов для эффективной работы со строками

строка.replace(старая_подстрока, новая_подстрока, [количество])

text = "Hello, world!"
new_text = text.replace("world", "Python")
print(text) # Выведет: Hello, world!
print(new_text) # Выведет: Hello, Python!

text = "Hello, world!"
new_text = text.replace("world", "Python")
# Результат: "Hello, Python!"

text = "Hello, world!"
text_without_commas = text.replace(",", "")
# Результат: "Hello world!"

text = "Hello, world!"
cleaned_text = text.replace(",", "").replace("!", "").replace(" ", "_")
# Результат: "Hello_world"

multiline_text = "Строка 1\nСтрока 2\nСтрока 3"
single_line = multiline_text.replace("\n", " ")
# Результат: "Строка 1 Строка 2 Строка 3"

html_text = "<p>Это параграф</p>"
escaped_html = html_text.replace("<", "&lt;").replace(">", "&gt;")
# Результат: "&lt;p&gt;Это параграф&lt;/p&gt;"

text = "abcabc"
# Эти два подхода дадут разные результаты:
result1 = text.replace("a", "x").replace("ab", "y") # Результат: "xbcxbc"
result2 = text.replace("ab", "y").replace("a", "x") # Результат: "ycyc"

строка.replace(старая_подстрока, новая_подстрока, count)

text = "один два один два один два"
# Заменить только первые два вхождения
result = text.replace("один", "1", 2)
print(result) # Выведет: "1 два 1 два один два"

def normalize_exclamations(text):
# Сначала заменяем все серии из 2+ восклицательных знаков на один
while "!!" in text:
text = text.replace("!!", "!")
return text

# Альтернативный способ с однократным вызовом replace
def normalize_exclamations_v2(text):
# Подсчитываем количество последовательностей !!
count_seq = text.count("!!")
# Заменяем все !! на ! ровно столько раз, сколько нашли последовательностей
return text.replace("!!", "!", count_seq)

def redact_credit_card(card_number):
# Оставляем только первые 4 и последние 4 цифры
visible_part = card_number[:4] + card_number[-4:]
masked_part = "X" * (len(card_number) – 8)
return card_number[:4] + masked_part + card_number[-4:]

# Улучшенная версия с использованием replace и count
def redact_credit_card_v2(text):
import re
# Находим все потенциальные номера карт (16 цифр)
card_pattern = r'\b\d{16}\b'
cards = re.findall(card_pattern, text)

# Для каждой найденной карты делаем редактирование
for card in cards:
masked = card[:4] + "X" * 8 + card[-4:] # Оставляем видимыми только первые и последние 4 цифры
# Заменяем только одно вхождение (конкретный номер карты)
text = text.replace(card, masked, 1)

return text

# Пример использования
message = "Платеж выполнен с карты 1234567890123456 на сумму 1000 руб."
safe_message = redact_credit_card_v2(message)
# Результат: "Платеж выполнен с карты 1234XXXXXXXX3456 на сумму 1000 руб."

text = "Hello World! Hello Python!"
# Заменяем все "hello" независимо от регистра
normalized_text = text.lower().replace("hello", "hi").capitalize()
# Результат: "Hi world! hi python!"

csv_data = "John,Doe,25,New York"
# Заменяем запятые на точки с запятой и разделяем на элементы
elements = csv_data.replace(",", ";").split(";")
# Результат: ['John', 'Doe', '25', 'New York']

user_input = " example@mail.com \n"
normalized_email = user_input.replace("\n", "").strip()
# Результат: "example@mail.com"

words = ["apple", "banana", "orange"]
# Объединяем слова, заменяя гласные на звездочки
result = ", ".join([word.replace("a", "*").replace("e", "*").replace("o", "*") for word in words])
# Результат: "*ppl*, b*n*n*, *r*ng*"

name = "Alice"
template = "Hello, {name}! Welcome to {platform}."
personalized = template.replace("{name}", name).replace("{platform}", "Python World")
# Результат: "Hello, Alice! Welcome to Python World."

def normalize_url(url):
"""Нормализует URL, удаляя лишние слеши и добавляя протокол при необходимости"""
# Удаляем начальные и конечные пробелы
url = url.strip()

# Добавляем протокол, если он отсутствует
if not url.startswith(("http://", "https://")):
url = "https://" + url

# Убираем лишние слеши в пути
while "//" in url[8:]: # Пропускаем протокол (https://)
url = url.replace("//", "/", 1)

# Заменяем 'http:/' на 'http://' если необходимо
url = url.replace("http:/", "http://").replace("https:/", "https://")

return url

# Примеры:
print(normalize_url("example.com")) # https://example.com
print(normalize_url("http://example.com//path//to//file")) # http://example.com/path/to/file

import re

def convert_markdown_links(text):
"""Конвертирует Markdown-ссылки [текст](url) в HTML <a> теги"""
# Находим все markdown-ссылки в тексте
links = re.findall(r'\[([^\]]+)\]\(([^)]+)\)', text)

# Заменяем каждую найденную ссылку
result = text
for link_text, url in links:
markdown_link = f"[{link_text}]({url})"
html_link = f'<a href="{url}">{link_text}</a>'
result = result.replace(markdown_link, html_link, 1)

return result

# Пример:
md_text = "Посетите [сайт Python](https://python.org) для получения дополнительной информации."
html_text = convert_markdown_links(md_text)
# Результат: "Посетите <a href="https://python.org">сайт Python</a> для получения дополнительной информации."

def normalize_phone_number(phone):
"""Приводит телефонные номера к единому формату: +7 (XXX) XXX-XX-XX"""
# Удаляем все нецифровые символы
digits_only = ''.join(c for c in phone if c.isdigit())

# Проверяем длину и корректируем при необходимости
if len(digits_only) == 10: # Номер без кода страны
digits_only = '7' + digits_only
elif len(digits_only) == 11 and digits_only[0] == '8': # Номер с 8
digits_only = '7' + digits_only[1:]

# Форматируем номер
if len(digits_only) == 11:
return f"+{digits_only[0]} ({digits_only[1:4]}) {digits_only[4:7]}-{digits_only[7:9]}-{digits_only[9:11]}"
else:
return phone # Возвращаем исходный номер, если не удалось нормализовать

# Примеры использования:
print(normalize_phone_number("8 (999) 123-45-67")) # +7 (999) 123-45-67
print(normalize_phone_number("9991234567")) # +7 (999) 123-45-67
print(normalize_phone_number("+7-999-123-45-67")) # +7 (999) 123-45-67

def strip_html_tags(html):
"""Удаляет HTML-теги из текста, оставляя только содержимое"""
import re

# Простой способ с replace() для базового удаления тегов
result = html
while '<' in result and '>' in result:
tag_start = result.find('<')
tag_end = result.find('>', tag_start)
if tag_end != -1:
result = result[:tag_start] + result[tag_end + 1:]
else:
break

# Заменяем специальные HTML-сущности
entities = {
'&amp;': '&',
'&lt;': '<',
'&gt;': '>',
'&quot;': '"',
'&apos;': "'"
}

for entity, char in entities.items():
result = result.replace(entity, char)

return result

# Более надёжный способ с использованием регулярных выражений
def strip_html_tags_regex(html):
import re
# Удаляем теги
text = re.sub(r'<[^>]+>', '', html)
# Заменяем специальные HTML-сущности
return re.sub(r'&[^;]+;', ' ', text)

# Пример:
html = "<p>Это <b>пример</b> HTML-текста с <a href='#'>ссылкой</a>.</p>"
print(strip_html_tags(html)) # Это пример HTML-текста с ссылкой.

def create_slug(title):
"""Создаёт URL-slug из заголовка статьи"""
# Приводим к нижнему регистру
slug = title.lower()

# Заменяем пробелы на дефисы
slug = slug.replace(' ', '-')

# Удаляем все символы, кроме букв, цифр и дефисов
import re
slug = re.sub(r'[^a-z0-9-]', '', slug)

# Удаляем дублирующиеся дефисы
while '--' in slug:
slug = slug.replace('--', '-')

# Удаляем начальные и конечные дефисы
slug = slug.strip('-')

return slug

# Пример:
title = "10 Способов Использования Python в 2023 году!"
print(create_slug(title)) # 10-способов-использования-python-в-2023-году

def mask_sensitive_data(text):
"""Маскирует персональные данные в тексте"""
import re

# Маскируем email адреса
email_pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
emails = re.findall(email_pattern, text)

for email in emails:
username, domain = email.split('@')
# Оставляем первую букву имени пользователя и заменяем остальное на *
masked_username = username[0] + '*' * (len(username) – 1)
masked_email = f"{masked_username}@{domain}"
text = text.replace(email, masked_email, 1)

# Маскируем номера телефонов (предполагаем формат +X (XXX) XXX-XX-XX)
phone_pattern = r'\+\d \(\d{3}\) \d{3}-\d{2}-\d{2}'
phones = re.findall(phone_pattern, text)

for phone in phones:
# Заменяем последние 4 цифры на X
masked_phone = phone[:-4] + 'XX-XX'
text = text.replace(phone, masked_phone, 1)

return text

# Пример:
data = "Клиент: Иван Петров, Email: ivan.petrov@example.com, Телефон: +7 (999) 123-45-67"
masked = mask_sensitive_data(data)
print(masked) # Клиент: Иван Петров, Email: i*********@example.com, Телефон: +7 (999) 123-XX-XX

def process_csv_line(line, delimiter=',', quote='"'):
"""Простой парсер строки CSV с учетом кавычек"""
result = []
current_field = ""
in_quotes = False

for char in line:
if char == quote:
in_quotes = not in_quotes
elif char == delimiter and not in_quotes:
result.append(current_field)
current_field = ""
else:
current_field += char

# Добавляем последнее поле
result.append(current_field)

# Удаляем кавычки вокруг значений
for i in range(len(result)):
if result[i].startswith(quote) and result[i].endswith(quote):
result[i] = result[i][1:-1]

# Заменяем двойные кавычки на одинарные (экранирование в CSV)
result[i] = result[i].replace(quote + quote, quote)

return result

# Пример:
csv_line = '"John Doe",john.doe@example.com,"123 Main St, Apt 4B",29'
print(process_csv_line(csv_line)) # ['John Doe', 'john.doe@example.com', '123 Main St, Apt 4B', '29']