楼主搞生物的？很像碱基对啊。replace是替换整串字符串的，但是这里不方便，因为你把AA替换成TT后，就变成TTTT，然后再替换，变为AAAA，没有达到效果，除非你用另外的字符代替，不过，这样就没有python的简洁优美了，所以这个问题用re最方便，下面是代码：
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# coding=utf-8
import re
astr = 'AATTCCGG'
charmap = {'AA':'TT','TT':'AA','CC':'GG','GG':'CC'}
new = re.sub(r'AA|TT|CC|GG', lambda x: charmap[x.group(0)], astr)
print(new)#python2为print new
01 Re概览
Re模块是python的内置模块，提供了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib）。主要提供了3大类字符串操作方法：
字符查找/匹配
字符替换
字符分割
由于是面向字符串类型的模块，就不得不提到字符串编码类型。re模块中，模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ，也可以是8位字节串 (bytes，2位16进制数字，例如\xe5) ， 但要求二者必须是同类型字符串。
02 字符串查找/匹配
预编译：compile
在介绍查找和匹配函数前，首先需要知道re的compile函数，该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型，以便后续快速匹配和复用
import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern) #re.Pattern
此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ，命名为pattern，用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时，即可使用pattern进行方法调用。
匹配：match
match函数用于从文本串的起始位置开始匹配，若匹配成功，则返回相应的匹配对象，此时可调用group()方法返回匹配结果，也可用span()方法返回匹配起止下标区间；否则返回None
import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.match(text1) print(res) # if res: print(res.group()) #this print(res.span()) #(0, 4) text2 = '是的, this is a re test' print(pattern.match(text2))#None
match函数还有一个变形函数fullmatch，当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时，返回一个匹配对象，否则返回None
搜索：search
match只提供了从文本串起始位置匹配的结果，如果想从任意位置匹配，则可调用search方法，与match方法类似，当任意位置匹配成功，则立即返回一个匹配对象，也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.search(text1) print(res) # if res: print(res.group()) #is print(res.span()) #(4, 7) pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2 = '是的,this is a re test' print(pattern2.search(text2))#None
match和search均用于匹配单个结果，唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配，而后者从任意位置匹配，匹配成功则返回一个match对象。
全搜索：findall/finditer
几乎是最常用的正则表达式函数，用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.findall(text1) print(res) #[' is', ' re', ' test']
findall返回的是一个列表对象类型，当无匹配对象时，返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存，可以调用finditer函数返回一个迭代器类型，其中每个迭代元素是一个match对象，可继续调用group和span方法获取相应结果
import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.finditer(text1) for r in res: print(r.group()) """ is re test """
当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时，上述所有方法也可直接调用re类函数，而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。
import re pattern = re.compile(r'\d{2,5}') text = 'this is re test' re.findall('[a-z]+', text) #['this', 'is', 're', 'test'] 03 字符串替换/分割
替换:sub/subn
当需要对文本串进行条件替换时，可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ，相应参数分别为模式串、替换格式、文本串，还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组，可实现字符串的格式化替换（类似字符串的format方法），以实现特定任务。
import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305' print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05' print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'
re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组，其中第一个元素为替换结果，第二个为替换次数
import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)
分割：split
还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表
import re text = 'today is a re test, what do you mind?' print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?'] 04 总结
python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式
常用的匹配函数：match/fullmatch
常用的搜索函数：search/findall/finditer
常用的替换函数：sub/subn
常用的切割函数：split
还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档
另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择
到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！
python中try...except函数可以用if..else函数代替。在while循环内部，fast指针每次向前走两步，这时候我们就要判断fast的next指针是否为None，不然对fast.next再调用next指针的时候就会报异常，这个异常出现也反过来说明链表不存在环，就可以returnFalse。所以可以把while代码放到一个try…except中，一旦出现异常就return。这是一个比较好的思路，在以后写代码的时候可以考虑替换某些if…else语句减少不必要的判断，也使得代码变的更简洁。
1、说明
可以使用find或者index来查询字符串，可以使用replace函数来替换字符串。
2、示例
1）查询
'abcdefg'.find('cde')
结果为2
'abcdefg'.find('acde')
结果为-1
'abcdefg'.index('cde')
结果为2
2）替换
'abcdefg'.replace('abc','cde')
结果为'cdedefg'
3、函数说明
1）find(...)
S.find(sub[, start[, end]]) - int
返回S中找到substring sub的最低索引，使得sub包含在S [start：end]中。 可选的 参数start和end解释为切片表示法。
失败时返回-1。
2）index(...)
S.index(sub[, start[, end]]) - int
与find函数类似，但是当未找到子字符串时引发ValueError。
3）replace(...)
S.replace(old, new[, count]) - str
返回S的所有出现的子串的副本旧换新。 如果可选参数计数为给定，只有第一个计数出现被替换。
python实现字符串替换时，可利用replace函数来实现，
具体代码为：stringold.replace（strfrom,strto），其中stringold就是需要更改的字符串，strfrom是需要替换的子字符串，strto是需要转换成的子字符串。Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，也是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本。随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的.大型项目的开发。Python语言具有简洁性.易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
这篇文章主要介绍了Python函数式编程指南(一)：函数式编程概述,本文讲解了什么是函数式编程概述、什么是函数式编程、为什么使用函数式编程、如何辨认函数式风格等核心知识,需要的朋友可以参考下1pareTo(o2))相信从这个小小的例子你也能感受到强大的生产效率：)封装控制结构的内置模板函数为了避开边界效应，函数式风格尽量避免使用变量，而仅仅为了控制流程而定义的循环变量和流程中产生的临时变量无疑是最需要避免的。假如我们需要对刚才的数集进行过滤得到所有的正数，使用指令式风格的代码应该像是这样：代码如下:lst2 = list()for i in range(len(lst)): #模拟经典for循环if lst[i] 0:lst2.append(lst[i])这段代码把从创建新列表、循环、取出元素、判断、添加至新列表的整个流程完整的展示了出来，俨然把解释器当成了需要手把手指导的傻瓜。然而，“过滤”这个动作是很常见的，为什么解释器不能掌握过滤的流程，而我们只需要告诉它过滤规则呢?在Python里，过滤由一个名为filter的内置函数实现。有了这个函数，解释器就学会了如何“过滤”，而我们只需要把规则告诉它：代码如下:lst2 = filter(lambda n: n 0, lst)这个函数带来的好处不仅仅是少写了几行代码这么简单。封装控制结构后，代码中就只需要描述功能而不是做法，这样的代码更清晰，更可读。因为避开了控制结构的干扰，第二段代码显然能让你更容易了解它的意图。另外，因为避开了索引，使得代码中不太可能触发下标越界这种异常，除非你手动制造一个。函数式编程语言通常封装了数个类似“过滤”这样的常见动作作为模板函数。唯一的缺点是这些函数需要少量的学习成本，但这绝对不能掩盖使用它们带来的好处。闭包(closure)闭包是绑定了外部作用域的变量(但不是全局变量)的函数。大部分情况下外部作用域指的是外部函数。闭包包含了自身函数体和所需外部函数中的“变量名的引用”。引用变量名意味着绑定的是变量名，而不是变量实际指向的对象;如果给变量重新赋值，闭包中能访问到的将是新的值。闭包使函数更加灵活和强大。即使程序运行至离开外部函数，如果闭包仍然可见，则被绑定的变量仍然有效;每次运行至外部函数，都会重新创建闭包，绑定的变量是不同的，不需要担心在旧的闭包中绑定的变量会被新的值覆盖。回到刚才过滤数集的例子。假设过滤条件中的 0 这个边界值不再是固定的，而是由用户控制。如果没有闭包，那么代码必须修改为：代码如下:class greater_than_helper:def __init__(self, minval):self.minval = minvaldef is_greater_than(self, val):return val self.minvaldef my_filter(lst, minval):helper = greater_than_helper(minval)return filter(helper.is_greater_than, lst)请注意我们现在已经为过滤功能编写了一个函数my_filter。如你所见，我们需要在别的地方(此例中是类greater_than_helper)持有另一个操作数minval。如果支持闭包，因为闭包可以直接使用外部作用域的变量，我们就不再需要greater_than_helper了：代码如下:def my_filter(lst, minval):return filter(lambda n: n minval, lst)可见，闭包在不影响可读性的同时也省下了不少代码量。函数式编程语言都提供了对闭包的不同程度的支持。在Python 2.x中，闭包无法修改绑定变量的值，所有修改绑定变量的行为都被看成新建了一个同名的局部变量并将绑定变量隐藏。Python 3.x中新加入了一个关键字 nonlocal 以支持修改绑定变量。但不管支持程度如何，你始终可以访问(读取)绑定变量。内置的不可变数据结构为了避开边界效应，不可变的数据结构是函数式编程中不可或缺的部分。不可变的数据结构保证数据的一致性，极大地降低了排查问题的难度。例如，Python中的元组(tuple)就是不可变的，所有对元组的操作都不能改变元组的内容，所有试图修改元组内容的操作都会产生一个异常。函数式编程语言一般会提供数据结构的两种版本(可变和不可变)，并推荐使用不可变的版本。递归递归是另一种取代循环的方法。递归其实是函数式编程很常见的形式，经常可以在一些算法中见到。但之所以放到最后，是因为实际上我们一般很少用到递归。如果一个递归无法被编译器或解释器优化，很容易就会产生栈溢出;另一方面复杂的递归往往让人感觉迷惑，不如循环清晰，所以众多最佳实践均指出使用循环而非递归。这一系列短文中都不会关注递归的使用。第一节完
