私はこのリストを得ました:
words = ['how', 'much', 'is[br]', 'the', 'fish[br]', 'no', 'really']
私が望むのは、[br]
を<br />
に似た素晴らしい値に置き換えて、新しいリストを取得することです。
words = ['how', 'much', 'is<br />', 'the', 'fish<br />', 'no', 'really']
words = [w.replace('[br]', '<br />') for w in words]
これは List Comprehensions と呼ばれます。
リスト内包表記のほかに、mapを試すことができます
>>> map(lambda x: str.replace(x, "[br]", "<br/>"), words)
['how', 'much', 'is<br/>', 'the', 'fish<br/>', 'no', 'really']
以下を使用できます。
words = [Word.replace('[br]','<br />') for Word in words]
さまざまなアプローチのパフォーマンスについて疑問がある場合は、いくつかのタイミングがあります。
In [1]: words = [str(i) for i in range(10000)]
In [2]: %timeit replaced = [w.replace('1', '<1>') for w in words]
100 loops, best of 3: 2.98 ms per loop
In [3]: %timeit replaced = map(lambda x: str.replace(x, '1', '<1>'), words)
100 loops, best of 3: 5.09 ms per loop
In [4]: %timeit replaced = map(lambda x: x.replace('1', '<1>'), words)
100 loops, best of 3: 4.39 ms per loop
In [5]: import re
In [6]: r = re.compile('1')
In [7]: %timeit replaced = [r.sub('<1>', w) for w in words]
100 loops, best of 3: 6.15 ms per loop
このような単純なパターンを見るとわかるように、受け入れられているリストの理解は最速ですが、以下を見てください。
In [8]: %timeit replaced = [w.replace('1', '<1>').replace('324', '<324>').replace('567', '<567>') for w in words]
100 loops, best of 3: 8.25 ms per loop
In [9]: r = re.compile('(1|324|567)')
In [10]: %timeit replaced = [r.sub('<\1>', w) for w in words]
100 loops, best of 3: 7.87 ms per loop
これは、より複雑な置換では、プリコンパイルされたreg-exp(9-10
のように)が(はるかに)高速になることを示しています。それは本当にあなたの問題と正規表現の最も短い部分に依存します。
Forループの例(リスト内包表記が好きです)。
a, b = '[br]', '<br />'
for i, v in enumerate(words):
if a in v:
words[i] = v.replace(a, b)
print(words)
# ['how', 'much', 'is<br/>', 'the', 'fish<br/>', 'no', 'really']