リストの文字列表現をリストに変換する方法は？

私は最も簡単な方法は、変換することであるかと思ったstringに次のようなリストをlist：

x = u'[ "A","B","C" , " D"]'

ユーザーがカンマの間にスペースを入れ、引用符の中にスペースを入れる場合でも。私もそれを処理する必要があります：

x = ["A", "B", "C", "D"] 

Pythonで。

私は、split演算子を使用してスペースを削除しstrip()、split()アルファベット以外をチェックできることを知っています。しかし、コードは非常にぎこちなくなりました。気づかないクイック機能はありますか？

>>> import ast
>>> x = u'[ "A","B","C" , " D"]'
>>> x = ast.literal_eval(x)
>>> x
['A', 'B', 'C', ' D']
>>> x = [n.strip() for n in x]
>>> x
['A', 'B', 'C', 'D']

ast.literal_eval：

ast.literal_evalを使用すると、式ノードまたはPython式を含む文字列を安全に評価できます。提供される文字列またはノードは、文字列、数値、タプル、リスト、辞書、ブール値、およびNoneのPythonリテラル構造のみで構成されます。

jsonあるたびにモジュールがよりよい解決策である文字列化辞書のリストが。このjson.loads(your_data)関数を使用して、リストに変換できます。

>>> import json
>>> x = u'[ "A","B","C" , " D"]'
>>> json.loads(x)
[u'A', u'B', u'C', u' D']

同様に

>>> x = u'[ "A","B","C" , {"D":"E"}]'
>>> json.loads(x)
[u'A', u'B', u'C', {u'D': u'E'}]

これevalは危険です-ユーザー入力を実行しないでください。

2.6以降の場合は、evalの代わりにastを使用します。

>>> import ast
>>> ast.literal_eval('["A","B" ,"C" ," D"]')
["A", "B", "C", " D"]

それができたらstrip、ひも。

古いバージョンのPythonを使用している場合は、単純な正規表現で目的のものに非常に近づくことができます。

>>> x='[  "A",  " B", "C","D "]'
>>> re.findall(r'"\s*([^"]*?)\s*"', x)
['A', 'B', 'C', 'D']

これは、astソリューションほど良くありません。たとえば、文字列内のエスケープされた引用符を正しく処理しません。しかし、それは単純で、危険なevalは含まれていません。astのない古いPythonを使用している場合は、目的に十分対応できます。

import ast
l = ast.literal_eval('[ "A","B","C" , " D"]')
l = [i.strip() for i in l]

簡単な解決策があります：

x = eval('[ "A","B","C" , " D"]')

リスト要素の不要な空白は、次の方法で削除できます。

x = [x.strip() for x in eval('[ "A","B","C" , " D"]')]

ベースPythonパッケージで動作する上記の回答のいくつかに触発されて、いくつかのパフォーマンスを比較しました（Python 3.7.3を使用）。

方法1：ast

import ast
list(map(str.strip, ast.literal_eval(u'[ "A","B","C" , " D"]')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']

import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, ast.literal_eval(u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]')))", setup='import ast', number=100000)
# 1.292875313000195

方法2：json

import json
list(map(str.strip, json.loads(u'[ "A","B","C" , " D"]')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']

import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, json.loads(u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]')))", setup='import json', number=100000)
# 0.27833264000014424

方法3：インポートしない

list(map(str.strip, u'[ "A","B","C" , " D"]'.strip('][').replace('"', '').split(',')))
# ['A', 'B', 'C', 'D']

import timeit
timeit.timeit(stmt="list(map(str.strip, u'[ \"A\",\"B\",\"C\" , \" D\"]'.strip('][').replace('\"', '').split(',')))", number=100000)
# 0.12935059100027502

最悪の可読性を備えたメソッドが最高のパフォーマンスを備えたメソッドであると私が考えたのを見てがっかりしました...最も可読性の高いオプションを使用するときに考慮すべきトレードオフがあります...私が通常使用しているワークロードのタイプについてわずかにパフォーマンスの高いオプションでの値の読みやすさ。ただし、通常は状況によって異なります。

1次元のリストの場合は、何もインポートせずに実行できます。

>>> x = u'[ "A","B","C" , " D"]'
>>> ls = x.strip('[]').replace('"', '').replace(' ', '').split(',')
>>> ls
['A', 'B', 'C', 'D']

すべての入力がリストであり、入力内の二重引用符が実際には重要ではないと想定すると、これは単純な正規表現置換で実行できます。それは少しperl-yですが、魅力のように動作します。また、出力はユニコード文字列のリストになっていることにも注意してください。必要なことを指定していませんが、与えられたユニコード入力には意味があるようです。

import re
x = u'[ "A","B","C" , " D"]'
junkers = re.compile('[[" \]]')
result = junkers.sub('', x).split(',')
print result
--->  [u'A', u'B', u'C', u'D']

junkers変数には、不要なすべての文字のコンパイル済みの正規表現（速度のため）が含まれています。re.subはこれらすべての文字を何も置換せず、結果の文字列をコンマで分割します。

これにより、エントリu '["oh no"]' ---> [u'ohno ']内のスペースも削除されることに注意してください。これがあなたが望んだものでない場合、正規表現を少し上げる必要があります。

リストに引用符で囲まれた文字列のみが含まれていることがわかっている場合、このpyparsingの例では、ストリップされた文字列のリストが提供されます（元のUnicode性も保持されます）。

>>> from pyparsing import *
>>> x =u'[ "A","B","C" , " D"]'
>>> LBR,RBR = map(Suppress,"[]")
>>> qs = quotedString.setParseAction(removeQuotes, lambda t: t[0].strip())
>>> qsList = LBR + delimitedList(qs) + RBR
>>> print qsList.parseString(x).asList()
[u'A', u'B', u'C', u'D']

あなたのリストはより多くのデータ型を持っている、あるいはリスト内のリストを含めることができる場合は、より完全な文法が必要になります-のように、この1タプル、リスト、int型、浮動小数点数、および引用符で囲まれた文字列を処理するpyparsingのwikiに、。2.4に戻るPythonバージョンで動作します。

jsonを使用して@Ryanの回答をさらに完成させるために、ユニコードを変換する非常に便利な関数の1つは、ここに投稿されたものです：https ://stackoverflow.com/a/13105359/7599285

二重引用符または単一引用符付きの例：

>print byteify(json.loads(u'[ "A","B","C" , " D"]')
>print byteify(json.loads(u"[ 'A','B','C' , ' D']".replace('\'','"')))
['A', 'B', 'C', ' D']
['A', 'B', 'C', ' D']

regexを使用して、より直感的なパターン化ソリューションを提供したいと思います。以下の関数は、任意の文字列を含む文字列化されたリストを入力として受け取ります。

段階的な説明： すべてのwhitespacing、bracketing、およびvalue_separatorsを削除します（ただし、それらが抽出する値の一部ではない場合、正規表現をより複雑にします）。次に、クリーンアップされた文字列を一重引用符または二重引用符で分割し、空でない値（または設定に関係なく奇数のインデックス値）を取得します。

def parse_strlist(sl):
import re
clean = re.sub("[\[\],\s]","",sl)
splitted = re.split("[\'\"]",clean)
values_only = [s for s in splitted if s != '']
return values_only

testsample： "['21'、" foo "'6'、 '0'、" A "]"

純粋なpython-ライブラリをインポートしない

[x for x in  x.split('[')[1].split(']')[0].split('"')[1:-1] if x not in[',',' , ',', ']]

Pandas DataFrameとして保存されているスクレイピングデータを処理しているときに、このような問題に遭遇する可能性があります。

値のリストがテキストとして存在する場合、このソリューションはチャームのように機能します。

def textToList(hashtags):
    return hashtags.strip('[]').replace('\'', '').replace(' ', '').split(',')

hashtags = "[ 'A','B','C' , ' D']"
hashtags = textToList(hashtags)

Output: ['A', 'B', 'C', 'D']

外部ライブラリは必要ありません。

だから、すべての答えに従って、私は最も一般的な方法を計ることに決めました：

from time import time
import re
import json


my_str = str(list(range(19)))
print(my_str)

reps = 100000

start = time()
for i in range(0, reps):
    re.findall("\w+", my_str)
print("Regex method:\t", (time() - start) / reps)

start = time()
for i in range(0, reps):
    json.loads(my_str)
print("json method:\t", (time() - start) / reps)

start = time()
for i in range(0, reps):
    ast.literal_eval(my_str)
print("ast method:\t\t", (time() - start) / reps)

start = time()
for i in range(0, reps):
    [n.strip() for n in my_str]
print("strip method:\t", (time() - start) / reps)



    regex method:    6.391477584838867e-07
    json method:     2.535374164581299e-06
    ast method:      2.4425282478332518e-05
    strip method:    4.983267784118653e-06

結局、正規表現が勝利します！

リストの文字列表現から最初と最後の文字をスライスするだけで、.strip（）fcnを節約できます（以下の3行目を参照）

>>> mylist=[1,2,3,4,5,'baloney','alfalfa']
>>> strlist=str(mylist)
['1', ' 2', ' 3', ' 4', ' 5', " 'baloney'", " 'alfalfa'"]
>>> mylistfromstring=(strlist[1:-1].split(', '))
>>> mylistfromstring[3]
'4'
>>> for entry in mylistfromstring:
...     print(entry)
...     type(entry)
... 
1
<class 'str'>
2
<class 'str'>
3
<class 'str'>
4
<class 'str'>
5
<class 'str'>
'baloney'
<class 'str'>
'alfalfa'
<class 'str'>