line = "this is the content" line.center(30) #產生一定數量的空格，並中心對齊一個給定的字串 line.ljust(30) #產生一定長度的空格並左對齊 line.rjust(30) #產生一定長度的空格並右對齊 "345".rjust(10,"0") #能以任意字元填充空格 "345".zfill(10) #在左邊填充一定數量的0

查詢和替換⼦字串

line = 'the quick brown fox jumped over a lazy dog'
line.find('fox')      #查詢子字串在字串中出現的索引，若搜尋不到子字串，會回傳-1
line.index('fox')     #查詢子字串在字串中出現的索引，若搜尋不到子字串，會回傳ValueError
line.rfind('fox')     #從尾部往前查詢子字串在字串中出現的索引
line.endswith('dog')         #檢查字串尾部的子字串
linie.startswith('fox')      #檢查字串頭部的子字串
line.replace('brown','red')  #以第2個參數替換子字串
拆分和分割字串
line.partition('fox')
#partition()會回傳3個tuple，分別是:目標子字串之前的子字串、目標子字串、目標子字串之後的子字串
line.rpartition('fox') #rpartition()從右向左搜尋字串
line.split()           #split()預設以空白作為分割依據，回傳所有單字
haiku = """matsushima-ya
aah matsushima-ya
matsushima-ya"""
haiku.splitlines()      #splitlines()對換行符號進行分割
'--'.join(['1', '2', '3'])   #撤銷split()的結果，用分割依據再組成一個字串
print("\n".join(['matsushima-ya', 'aah matsushima-ya',    #常見的用法是用換行符號還原成原字串
'matsushima-ya']))
■ 格式化字串
格式化字串
pi=3.14
"The value of pi is {}".format(pi)      #以{}代表將要插入字串格式化後的值
"""First letter: {0}. Last letter: {1}.""" .format('A', 'Z')
#{}中設定數字代表要插入的參數的索引
"""First letter: {first}. Last letter: {last}.""" .format(last='Z', first='A')
#若{}中包括了一個字串，則可以名稱指定要插入的值
"pi = {0:.3f}".format(pi)
#數字的插入，0代表要插入的參數的索引，:代表後面要跟著格式化的程式碼，.3f代表需要的精度資訊，小數點後保留3位小數的浮點數
■ 使用正則表達式靈活地匹配字串模式
正則表達式。Python ⽀援正則表達式的介⾯存放在內建的 re 模組中
line = 'the quick brown fox jumped over a lazy dog'
正則表達式的spilt()

我們編譯一個正則表達式，然後用它來分割字符串，和Python的spilt()一樣，返回了一個包含所有空格之間的子字   串的列表。
import re
regex = re.compile('\s+')    
regex.split(line) 
#\s是一個特殊的字元，匹配所有空白字元(包含空格、TAB字元、換行符號等)，+指名它在實體出現一次或多次。
正則表達式的match()，會回傳一個字串的開頭是否匹配了模式串
for s in [" ", "abc ", " abc"]:
     if regex.match(s):
         print(repr(s), "matches")
     else:
         print(repr(s), "does not match")
正則表示式的regex.search()，類似str.index()、str.find()，會搜尋子字串在字串中的索引
line = 'the quick brown fox jumped over a lazy dog'
regex = re.compile('fox')
match = regex.search(line)
match.start()
正則表達式的regex.sub()，類似str.replace()，會以第1個參數替換子字串
regex.sub('BEAR', line)
■ 一個更複雜的例子

既然使用原本的方法不是更為直覺更簡單嗎?為什麼要用比較複雜的正則表達式呢?因為正則表達式的優點不只是靈活性高而已。我們來想「匹配電子郵件地址」的問題吧，這邊示範的只是簡單的例子，無法用於實作上
如果有一行文字，可用正則表達式快速取得像是電子郵件地址的內容
text = "To email Guido, try guido@python.org or the older address "\
         "guido@google.com."
email = re.compile('\w+@\w+\.[a-z]{3}')
email.findall(text)
#我們可以進行進一步的操作，像是把電子郵件地址換成其他的字元串，達到保護個資的作用
email.sub('--@--.--', text)
正則表達式的語法基礎
簡單的字串直接匹配
regex = re.compile('ion')
regex.findall('Great Expectations')
有一些字元在正則表達式中是有特殊意義的，使用上需要用反斜線()跳脫他們，所以在正則表達式中
. ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( )
regex = re.compile(r'\$')      #r表明是一個原始字串(raw string)，\代表特殊的字元
regex.findall("the cost is $20")  
print('a\tb\tc')     #\t是代表tab作用  
print(r'a\tb\tc')    #在原始字串中不會作用
以下為常見的特殊字元，詳參(https://docs.python.org/3/library/re.html#re-syntax)
我們回到之前電子郵件地址匹配的正則表達式，現在可以理解下列的意思:我們需要⼀個或者多個數字或字母（\w+）   後跟 at 符號（@），然後接⼀個或者多個數字或字母（\w+），跟著⼀個句號（.，注意這裡需要⼀個反斜槓轉       義），最後跟恰好三個⼩寫字母（[a-z]{3}）。
email = re.compile(r'\w+@\w+\.[a-z]{3}')
接著，我們使用[]，就能夠匹配任意字母或數字或句號
email2 = re.compile(r'[\w.]+@\w+\.[a-z]{3}')
email2.findall('barack.obama@whitehouse.gov')
我們可再加上()進行分組提取
email3 = re.compile(r'([\w.]+)@(\w+)\.([a-z]{3})')
text = "To email Guido, try guido@python.org or the older address "\
"guido@google.com."
email3.findall(text)
可再進一步使用?P給提取的組命名
email4 = re.compile(r'(?P<user>[\w.]+)@(?P<domain>\w+)'\
                       '.(?P<suffix>[a-z]{3})')
match = email4.match('guido@python.org')
match.groupdict()
■ Refer to《Python 旋風之旅,[正體中文]Will保哥》的第15章