Python replace()方法

描述

Python replace() 方法把字符串中的 old(旧字符串) 替换成 new(新字符串),如果指定第三个参数max,则替换不超过 max 次。

语法

replace()方法语法:

str.replace(old, new[, max])

参数

  • old — 将被替换的子字符串。
  • new — 新字符串,用于替换old子字符串。
  • max — 可选字符串, 替换不超过 max 次

返回值

返回字符串中的 old(旧字符串) 替换成 new(新字符串)后生成的新字符串,如果指定第三个参数max,则替换不超过 max 次。

实例

以下实例展示了replace()函数的使用方法:

#!/usr/bin/python

str = "this is string example....wow!!! this is really string";
print str.replace("is", "was");
print str.replace("is", "was", 3);

以上实例输出结果如下:

thwas was string example....wow!!! thwas was really string
thwas was string example....wow!!! thwas is really string

转载:http://www.runoob.com/python/att-string-replace.html

多个相同行列文件的合并

#! /usr/bin/python
 
import glob

out_file1 = open(r"E:\\Git-2.11.1-64-bit\\Git\\localhost\\lianshou\\4WGCNA\\merge.txt", "w")
 
MyDiction = {}
 
def Readfile(File):
    file_obj = open(File)
    try:
        while True:
            line = file_obj.readline().strip("\n")
            if not line:
                break
            array = line.split("\t")
            if array[0] in MyDiction:
                MyDiction[array[0]].append(array[1])
            else:
                MyDiction[array[0]] = [array[1]]
    finally:
        file_obj.close()
    return MyDiction
 
def main():
    list_dirs = glob.glob("./*.txt")
    for i in list_dirs:
        Readfile(i)
    for gene_name in MyDiction:
        #print ("%s\t%s" %(gene_name, "\t".join(MyDiction[gene_name]))) 
        out_file1.write("%s\t%s%s" %(gene_name, "\t".join(MyDiction[gene_name]),"\n"))
 
if __name__ == '__main__':
    main()

脚本来自于生信技能树很实用,学习到了glob包的妙用。

GO功能富集

前几天实验室一个师兄给我一个质谱结果,让帮忙做下go的功能富集,数据格式大概是这样的:

由于之前做go和kegg时都是跑流程,像这种针对性的go富集还没做过,说到底,还是由于自己手上缺少数据,没有属于自己的项目,很多细节性的问题都没有经历过。但这不妨碍咱一颗求知的心,我们都是在学习中成长。由于没事的时候逛论坛逛的比较频繁,知道数据的第二列是UniPro数据库的accession,然后该怎么办呢?作为生信人,Google是少不了的,看到Google结果,瞬间明了。根据Google的指引我从网上下载了UniProt数据库里的idmapping.tb.gz文件(wget -c -t 10000 ftp://ftp.pir.georgetown.edu/databases/idmapping/idmapping.tb.gz),大概18G左右,数据结构如下:

一共有22列,依次分别是:UniProtKB accession,UniProtKB ID,EntrezGene,RefSeq,NCBI GI number,PDB,Pfam,GO,PIRSF,IPI,UniRef100,UniRef90,UniRef50,UniParc,PIR-PSD accession,NCBI taxonomy,MIM,UniGene,Ensembl,PubMed ID,EMBL/GenBank/DDBJ,EMBL protein_id;这就有意思了,数据的第八列就是我们想要的go信息。更有意思的是,有了这个数据库信息,我们就可以根据不同数据库的注释信息做go富集啦!

下面要做的是写一个脚本,根据师兄给的结果调出对应的go号,对于会编程的人来说,这点自然不在话下,代码如下:

import sys

USAGE = "\nusage: python %s idmapping.tb.gz blastout outputfile outputfile2\n" % sys.argv[0]

if len(sys.argv) != 5:
    print USAGE
    sys.exit()

def parseIDmapping(filename):
    UniProt_GO = {}
    with open(filename, 'r') as f:
        for line in f:
            lsplit = line.rstrip().split("\t")
            if lsplit[7]:
                UniProt_GO[lsplit[0]] = lsplit[7]
    return UniProt_GO

def parseBlastOut(filename):
    tab_res = []
    with open(filename, 'r') as f:
        for line in f:
            lsplit = line.strip('\n').split('\t')
            tab_res.append(lsplit[0])
    return tab_res


UniProtKB_GO = parseIDmapping(sys.argv[1])
BlastOut = parseBlastOut(sys.argv[2])
OUT = open(sys.argv[3], 'w')
OUT1 = open(sys.argv[4], 'w')

for i in BlastOut:
    if i in UniProtKB_GO.keys():
        print i 
        go = UniProtKB_GO[i]
        print go
        OUT.write(i+"\t"+go+"\n")
    else:
        OUT1.write(i+"\n")
   
OUT.close()
OUT1.close()

得到的结果是这样子:

由于使用软件的关系,这种格式貌似还不能达到要求,再写一脚本转换一下:

import re

file1 = open(r"C:\\Users\\wuchangsong\\Desktop\\11.txt")
out_file1 = open(r"C:\\Users\\wuchangsong\\Desktop\\12.txt", "w")

for line1 in file1:
    info1 = re.sub('; ','\t',line1)
    out_file1.write(info1)


file1.close()
out_file1.close()

结果长这样:
最终结果:
满满的成就感有么有^_^!

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我的Python之路

大概去年六七月份,那时还不懂什么是生物信息学,什么是编程,Python更是听都没听说过,稀里糊涂的就在老师的安排下跟着别的院一个师兄学习生信, 刚见面师兄就跟我讲解了什么是生物信息学,学生信的种种好处,什么不用做实验就能发文章啊,做的好的话读博能去一个不错的实验室啊之类的,当时我是处于懵逼状态,心想“这是一种怎样的操作?”  在师兄的推荐下,我掏了300大洋买了《DNA和蛋白质序列数据分析工具》《鸟哥的私房菜上下》三本书,用来了解和入门什么是生物信息学。说实话,到现在为止这三本书我都没怎么翻过,在我带入门的人里,我也不会推荐《鸟哥的私房菜》这种,这只会让他们望而却步,只要他们想学,我手里也有他们学不完的资源。好的是,师兄手把手的教了我一段时间。记得师兄说过,要想学生信,就必须学会一门编程语言,否则出门千万别说自己是搞生信的,丢人!所以我就又入了编程的坑,在师兄的强烈推荐下,我选择学习Python,师兄也帮我装上Python.2.7和编辑器,并装上Biopython包,然后扔给我一本全英的《Biopython》和一个脚本,说你要是一周之内不能把这个脚本弄懂,就不要学生信了,不适合。当时我差点就一口老血喷出来,心想“老哥,咱先不谈其他,你好歹也给个中文版本的吧,谁跟你这么强,硕士就到英国留学,毕业论文搞个全英的?”无奈,有总比没有强,还好后来我在网上搜到了这本书的中文版。

因此,在我对Python一无所知的情况下,首先学习了biopython,然后买了《python基础教程》《python核心编程》这两本书更进一步的学习。一但入了此坑就很难回头,尽管现在我主要跟着学习生信的老师和一些小伙伴都是Perl大神,也很难把我从这个坑里拉出来。可喜的是,现在python在生信上的应用越来越广,在机器学习方向,python也是处于领先地位,这更加给了我学下去的理由。当然,主学Python之余,R和Perl也是要懂一点的,用来做图和单行操作还是很必要的!

人生接触的第一个脚本:

import re
import sys, getopt
import operator
from Bio import SeqIO
from Bio.Seq import Seq
from Bio.SeqRecord import SeqRecord
from Bio.Alphabet import generic_nucleotide
import re
import sys, getopt
import operator

opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], “c:i:o:”)
blast_info = “”
out_file = “”
for op, value in opts:
if op ==”-o”: #ARG_pattern_MIN_7030.fasta or ARG_pattern_MAX_7030.fasta
out_file = open(value, “w”)
filename_pro = str (value)
name_item = filename_pro.strip().split(“.”)
filename = name_item[0]
if op == “-i”: # All_ARGcontig_remove_S_nr.fasta
blast_info = open(value, “r”)
if op == “-c”: #Contig_ARG_region_abstract_info_7030.out
location_info = open(value, “r”)

for record in SeqIO.parse(blast_info,”fasta”):
Pattern_star = 1 – 80
Pattern_end = 90
pattern_seq = record.seq[Pattern_star:Pattern_end]
Seq_len = str(len(pattern_seq))
pattern_ID = filename +”:”+Seq_len
New_record = SeqRecord(pattern_seq,id = pattern_ID, description = “”)
SeqIO.write(New_record, out_file,”fasta”)

blast_info.close()
out_file.close()

这个代码现在看来是不完美的,毕竟每次手动改起止位点还是比较麻烦