计算字符串中前导空格的 pythonic 方法是什么？

Question

我知道我可以用这个来计算字符串中的前导空格：

>>> a = "   foo bar baz qua   \n"
>>> print "Leading spaces", len(a) - len(a.lstrip())
Leading spaces 3
>>>

但是有没有更pythonic的方式？

Answer 1

你的方式是 pythonic 但不正确，它还会计算其他空白字符，只计算空格是显式a.lstrip(' ') ：

a = "   \r\t\n\tfoo bar baz qua   \n"
print "Leading spaces", len(a) - len(a.lstrip())
>>> Leading spaces 7
print "Leading spaces", len(a) - len(a.lstrip(' '))
>>> Leading spaces 3

Answer 2

你可以使用itertools.takewhile

sum( 1 for _ in itertools.takewhile(str.isspace,a) )

并证明它给出了与您的代码相同的结果：

>>> import itertools
>>> a = "    leading spaces"
>>> print sum( 1 for _ in itertools.takewhile(str.isspace,a) )
4
>>> print "Leading spaces", len(a) - len(a.lstrip())
Leading spaces 4

我不确定这段代码是否真的比你原来的解决方案更好。 它的优点是它不会创建更多的临时字符串，但这是非常小的（除非字符串真的很大）。 我没有发现任何一个版本都可以立即清楚地说明那行代码，所以如果您计划多次使用它（在任何一种情况下都带有适当的注释），我肯定会将它包装在一个很好命名的函数中。

Answer 3

只是为了多样性，理论上您可以使用正则表达式。 它比对len()的两次调用更短，看起来更好。

>>> import re
>>> a = "   foo bar baz qua   \n"
>>> re.search('\S', a).start() # index of the first non-whitespace char
3

或者：

>>> re.search('[^ ]', a).start() # index of the first non-space char
3

但我不推荐这样做； 根据我做的快速测试，它的效率比len(a)-len(lstrip(a)) 。

Answer 4

我最近有一个类似的计算缩进的任务，因此我想将制表符计算为四个空格：

def indent(string: str):
    return sum(4 if char is '\t' else 1 for char in string[:-len(string.lstrip())])

Answer 5

使用next和enumerate ：

next((i for i, c in enumerate(a) if c != ' '), len(a))

对于任何空格：

next((i for i, c in enumerate(a) if not c.isspace()), len(a))

Answer 6

您可以使用正则表达式：

def count_leading_space(s): 
    match = re.search(r"^\s*", s) 
    return 0 if not match else match.end()

In [17]: count_leading_space("    asd fjk gl")                                  
Out[17]: 4

In [18]: count_leading_space(" asd fjk gl")                                     
Out[18]: 1

In [19]: count_leading_space("asd fjk gl")                                      
Out[19]: 0

Answer 7

这看起来……对我来说很棒。 通常我会回答“X 是 Pythonic 吗？” 一些功能魔术的问题，但我认为这种方法不适合字符串操作。

如果有一个只返回前导空格的内置函数，并且取其中的len() ，我会说去做吧——但 AFAIK 没有， re和其他解决方案绝对是矫枉过正。