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如何用 Python 精确提取每行中“去扩展名后唯一”的文件名

聖光之護

聖光之護

发布时间:2025-12-30 13:02:02

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来源于php中文网

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如何用 Python 精确提取每行中“去扩展名后唯一”的文件名

本文详解如何正确处理多行管道分隔的文件名,逐行统计去除扩展名后的出现频次,仅保留出现恰好一次的原始文件名(含扩展名),并以相同格式输出。

在该挑战中,核心逻辑并非简单去重(set 去重会丢失频次信息),而是识别每行中“基础名(不含扩展名)出现次数为 1”的原始文件名。例如 wub.mp3|wub.txt|wub.png 去掉扩展名后均为 wub,出现 3 次 → 全部排除;而 quux.mp3|quux.txt|thud.mp3 中 quux 出现 2 次(排除两者),thud 出现 1 次(保留 thud.mp3)。

正确解法需两步:

  1. 按行分割,再按 | 拆分每行的文件名;
  2. 对每行内所有文件名执行:
      ✅ 提取基础名(filename.split('.')[0]);
      ✅ 统计各基础名的出现频次(推荐使用 collections.Counter);
      ✅ 筛选出频次为 1 的原始文件名;
      ✅ 按原顺序(非去重顺序!)拼接结果(注意:题目未要求保持输入顺序?但示例输出隐含保留原始位置顺序,故应遍历原列表筛选,而非依赖 Counter.keys())。

以下是健壮、可读性强的 Python 实现:

from collections import Counter

def find_unique_filenames(text):
    result = []
    for line in text.strip().split('\n'):
        if not line.strip():  # 跳过空行
            continue
        filenames = line.strip().split('|')
        # 提取所有基础名(不含扩展名)
        stems = [f.split('.')[0] for f in filenames]
        # 统计频次
        stem_count = Counter(stems)
        # 筛选:仅保留 stem 出现次数为 1 的原始 filename(保持原始顺序)
        unique_files = [f for f in filenames if stem_count[f.split('.')[0]] == 1]
        result.append('|'.join(unique_files))
    return '\n'.join(result)

# 测试验证
test_input = "foo.mp3|bar.txt|baz.mp3\nwub.mp3|wub.mp3|wub.mp3|wub.txt|wub.png\nquux.mp3|quux.txt|thud.mp3"
print(find_unique_filenames(test_input))

输出:

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

微信 WeLM
微信 WeLM

WeLM不是一个直接的对话机器人,而是一个补全用户输入信息的生成模型。

下载
foo.mp3|bar.txt|baz.mp3
thud.mp3

✅ 关键点说明:

  • 使用 Counter(stems) 高效统计频次,避免手动字典计数;
  • 筛选时遍历原始 filenames 列表,确保输出顺序与输入一致(如 foo.mp3|bar.txt|baz.mp3 三者基础名均唯一,全部保留且顺序不变);
  • 不依赖 set 或 dict.keys(),避免无序或丢失重复项判断逻辑;
  • 显式处理空行,增强鲁棒性;
  • 每行独立处理,完全符合题目“no logic carries forward”要求。

⚠️ 注意事项:

  • 文件名严格为“纯字母数字 + 单个点 + 扩展名”,因此 split('.')[0] 安全可靠(无需正则或 os.path.splitext);
  • 若某行无任何唯一文件名(如全为 a.txt|a.log|b.json|b.xml),对应输出为空字符串(即该行留空),符合逻辑;
  • 行长度 ≤100 字符、总行数 ≤500,本实现时间复杂度为 O(N×M),完全满足性能要求。

掌握频次统计与条件筛选的组合,是处理此类“基于重复性过滤”问题的核心能力。

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