# 怎么用Python提取字符串中的数字 ## 目录 1. [引言](#引言) 2. [基础方法](#基础方法) - [2.1 使用isdigit()方法](#21-使用isdigit方法) - [2.2 遍历字符串](#22-遍历字符串) 3. [正则表达式方法](#正则表达式方法) - [3.1 re.findall()基础用法](#31-refindall基础用法) - [3.2 匹配不同数字格式](#32-匹配不同数字格式) 4. [处理复杂场景](#处理复杂场景) - [4.1 带符号的数字](#41-带符号的数字) - [4.2 科学计数法](#42-科学计数法) - [4.3 数字与单位组合](#43-数字与单位组合) 5. [性能优化](#性能优化) - [5.1 编译正则表达式](#51-编译正则表达式) - [5.2 方法选择建议](#52-方法选择建议) 6. [实战案例](#实战案例) - [6.1 日志文件分析](#61-日志文件分析) - [6.2 网页数据抓取](#62-网页数据抓取) 7. [常见问题](#常见问题) 8. [总结](#总结) ## 引言 在数据处理和文本分析中，从字符串中提取数字是一项常见但关键的任务。Python作为数据处理的首选语言，提供了多种高效的方法来完成这项工作。本文将全面介绍Python中提取字符串数字的各类方法，包括基础字符串操作、正则表达式高级技巧以及处理特殊场景的解决方案。 ## 基础方法 ### 2.1 使用isdigit()方法 `isdigit()`是字符串对象的内置方法，用于检测字符串是否只包含数字字符（0-9）： ```python text = "订单12345金额678元" digits = [char for char in text if char.isdigit()] result = ''.join(digits) print(result) # 输出: 12345678 注意事项： - 只能识别0-9的数字字符 - 无法识别负数符号、小数点等特殊字符 - 对于全角数字（如”１２３”）会返回False
手动遍历字符串是最基础的方法，适合简单场景：
text = "温度25.6℃ 湿度70%" numbers = [] current_num = "" for char in text: if char.isdigit() or char == '.': current_num += char elif current_num: numbers.append(float(current_num)) current_num = "" # 处理最后可能存在的数字 if current_num: numbers.append(float(current_num)) print(numbers) # 输出: [25.6, 70] 适用场景： - 数字格式简单且统一 - 不需要处理复杂符号 - 对性能要求不高的小规模数据处理
正则表达式是处理复杂模式匹配的利器：
import re text = "服务器内存使用率85%，CPU负载2.5" numbers = re.findall(r'\d+\.?\d*', text) print(numbers) # 输出: ['85', '2.5'] 模式说明： - \d+ 匹配1个或多个数字 - \.? 匹配0或1个小数点 - \d* 匹配0个或多个数字
扩展正则表达式以处理更多数字格式：
text = "收入:+123.45元 支出:-78.90 USD 科学计数:1.23e-4" pattern = r'[-+]?\d*\.?\d+(?:[eE][-+]?\d+)?' numbers = re.findall(pattern, text) print(numbers) # 输出: ['+123.45', '-78.90', '1.23e-4'] 模式解析： - [-+]? 可选的正负号 - \d*\.?\d+ 整数或小数部分 - (?:[eE][-+]?\d+)? 可选的科学计数法部分
处理包含货币符号、千位分隔符的数字：
text = "价格: $1,234.56 ¥789.00" pattern = r'[$¥]?[,\d]+\.?\d+' numbers = re.findall(pattern, text) cleaned = [num.replace('$', '').replace('¥', '').replace(',', '') for num in numbers] print(cleaned) # 输出: ['1234.56', '789.00'] 精确匹配科学计数法表示的数字：
text = "常量: 6.022e23 1.6E-19" pattern = r'[-+]?\d*\.?\d+(?:[eE][-+]?\d+)' numbers = re.findall(pattern, text) print(numbers) # 输出: ['6.022e23', '1.6E-19'] 提取带单位的数字并保留关联：
text = "距离: 5km 重量: 2.5kg" pattern = r'(\d+\.?\d*)\s*([a-zA-Z]+)' matches = re.findall(pattern, text) print(matches) # 输出: [('5', 'km'), ('2.5', 'kg')] 对于需要重复使用的模式，预编译可提升性能：
import re texts = ["数据1: 123", "数据2: 456", ...] * 1000 pattern = re.compile(r'\d+') # 单次编译多次使用 for text in texts: numbers = pattern.findall(text) 性能对比： - 编译后速度可提升2-5倍 - 在循环处理大量文本时效果显著
| 场景 | 推荐方法 | 时间复杂度 |
|---|---|---|
| 简单数字提取 | isdigit() | O(n) |
| 固定格式数字 | 字符串方法 | O(n) |
| 复杂模式匹配 | 正则表达式 | O(n) |
| 超大规模数据 | 编译后的正则 | O(n) |
处理服务器日志中的状态码和响应时间：
log = """ [2023-01-01 12:00:00] GET /api 200 345ms [2023-01-01 12:00:01] POST /login 404 210ms """ # 提取状态码和响应时间(毫秒) pattern = r'\b(\d{3})\s(\d+)ms' matches = re.findall(pattern, log) for status, time in matches: print(f"状态码: {status}, 响应时间: {time}ms") 从HTML中提取产品价格信息：
html = """ <div class="price">￥1,299.00</div> <span class="discount">8.5折</span> """ # 提取价格和折扣 price = re.search(r'￥([\d,]+\.\d{2})', html).group(1) discount = re.search(r'(\d\.\d)折', html).group(1) print(f"价格: {price.replace(',', '')}, 折扣: {float(discount)*10}%") Q1: 如何区分数字编号和真正需要计算的数值？ A: 结合上下文判断，或使用更精确的正则模式，例如：
# 只匹配特定格式的数值 pattern = r'\b\d+\.\d{2}\b' # 匹配xx.xx格式的价格 Q2: 处理混合编码文本时数字提取失败？ A: 先统一编码：
text = "数据：１２３".encode('utf-8').decode('unicode-escape') Q3: 超大文本内存不足怎么办？ A: 使用流式处理：
with open('large_file.txt') as f: for line in f: numbers = re.findall(pattern, line) process(numbers) Python提供了从简单到复杂的多种数字提取方案： 1. 对于简单需求，isdigit()和基本字符串操作足够高效 2. 正则表达式是处理复杂模式的终极武器 3. 性能关键场景应考虑预编译正则表达式 4. 特殊格式需要定制化解决方案
选择合适的方法需要综合考虑：数据规模、数字格式复杂度、性能要求和开发效率。掌握这些技术后，你将能轻松应对各类文本数据中的数字提取需求。
扩展学习： - 官方re模块文档：https://docs.python.org/3/library/re.html - 正则表达式可视化工具：https://regex101.com/ - Pandas文本处理：pd.Series.str.extract() “`
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