本文旨在提供一种使用 Python 正则表达式从特定格式的字符串中提取数据，并将其转换为所需格式的方法。我们将解析包含 "55=id|1007=symbol" 模式的字符串，最终生成 "symbol = id" 格式的输出，以便后续用于创建订单等操作。
数据解析与转换
假设我们有如下格式的字符串数据：
55=22395|1007=BTCUSD|1008=3|55=22396|1007=BTCEUR|1008=2|55=22397|1007=ETHUSD|1008=3|55=22398|1007=ETHEUR|1008=3|55=20009|1007=TELENET GROUP|1008=2|55=20011|1007=MAGNEGAS CORP|1008=2|55=20012|1007=CALUMET SPEC PRDCTS|1008=2|55=20013|1007=CBOE HLDG INC|1008=2|55=20014|1007=ELECTRONIC ARTS INC|1008=2|55=20015|1007=EXPRESS SCRIPTS INC|1008=2|55=20016|1007=ADVANCE AUTO PARTS|1008=2|55=20017|1007=CHINA FUND INC|
我们的目标是从中提取 id (对应于 55=) 和 symbol (对应于 1007=)，并将它们组织成 symbol = id 的形式。
使用正则表达式提取数据
Python 的 re 模块提供了强大的正则表达式功能。我们可以使用 re.findall() 函数来查找所有匹配特定模式的字符串。
以下代码演示了如何使用正则表达式提取 id 和 symbol：
import re
s = """55=22395|1007=BTCUSD|1008=3|55=22396|1007=BTCEUR|1008=2|55=22397|1007=ETHUSD|1008=3|55=22398|1007=ETHEUR|1008=3|55=20009|1007=TELENET GROUP|1008=2|55=20011|1007=MAGNEGAS CORP|1008=2|55=20012|1007=CALUMET SPEC PRDCTS|1008=2|55=20013|1007=CBOE HLDG INC|1008=2|55=20014|1007=ELECTRONIC ARTS INC|1008=2|55=20015|1007=EXPRESS SCRIPTS INC|1008=2|55=20016|1007=ADVANCE AUTO PARTS|1008=2|55=20017|1007=CHINA FUND INC|"""
for id_, symbol in re.findall(r"\b55=(\d+)\|\d+=([^|]+)", s):
print(f"{symbol:<30} {id_}")代码解释:
- import re: 导入 re 模块，用于正则表达式操作。
- s: 包含需要解析的字符串数据。
-
re.findall(r"\b55=(\d+)\|\d+=([^|]+)", s): 这是核心部分。
- re.findall() 函数用于查找所有匹配正则表达式的子字符串。
- r"\b55=(\d+)\|\d+=([^|]+)" 是正则表达式：
- \b: 匹配单词边界，确保 55 是一个完整的单词。
- 55=: 匹配字符串 "55="。
- (\d+): 匹配一个或多个数字，并将其捕获到第一个分组中。 这就是 id。
- \|: 匹配字符 "|" (需要转义)。
- \d+=: 匹配一个或多个数字后跟 "="。 匹配 "1007=" 或 "1008=" 等。
- ([^|]+): 匹配除 "|" 之外的一个或多个字符，并将其捕获到第二个分组中。 这就是 symbol。
- for id_, symbol in ...: 循环遍历 re.findall() 返回的列表，每次迭代将提取的 id 和 symbol 分配给对应的变量。
- print(f"{symbol:: 打印提取的 symbol 和 id，{symbol:
输出结果:
BTCUSD 22395 BTCEUR 22396 ETHUSD 22397 ETHEUR 22398 TELENET GROUP 20009 MAGNEGAS CORP 20011 CALUMET SPEC PRDCTS 20012 CBOE HLDG INC 20013 ELECTRONIC ARTS INC 20014 EXPRESS SCRIPTS INC 20015 ADVANCE AUTO PARTS 20016 CHINA FUND INC 20017
注意事项
- 正则表达式的准确性: 确保正则表达式能够准确匹配你数据的格式。 根据实际情况调整正则表达式，例如，如果 symbol 中可能包含空格，则需要修改 ([^|]+) 以允许空格。
- 数据清洗: 在提取数据后，可能需要进行进一步的数据清洗，例如去除字符串首尾的空格，或者将字符串转换为数字类型。
- 错误处理: 考虑添加错误处理机制，例如，如果 re.findall() 没有找到匹配项，则应该给出相应的提示，避免程序崩溃。
- 性能: 对于非常大的字符串，正则表达式的性能可能会成为瓶颈。 可以考虑使用更高效的字符串处理方法。
总结
通过使用 Python 的 re 模块，我们可以方便地从特定格式的字符串中提取数据，并将其转换为所需的格式。 正则表达式是一种强大的工具，但需要仔细设计和测试，以确保其能够准确匹配你的数据格式。 掌握正则表达式对于数据处理和文本分析非常有用。
