


Wie kann ich überlappende Übereinstimmungen mit Pythons „re.findall()' finden?
Überlappende Übereinstimmungen in Regex verstehen
Standardmäßig erfasst die findall()-Methode im re-Modul von Python keine überlappenden Übereinstimmungen innerhalb einer Zeichenfolge . Dieses Verhalten kann verwirrend sein, insbesondere wenn Übereinstimmungen aus aufeinanderfolgenden Zeichen bestehen.
Betrachten Sie den folgenden Code:
match = re.findall(r'\w\w', 'hello') print(match)
Ausgabe:
['he', 'll']
Dieses Muster entspricht zwei aufeinanderfolgenden Zeichen Wortzeichen (w). Wie erwartet werden er und ich zurückgebracht. Allerdings werden el und lo nicht erfasst, obwohl sie in der Zeichenfolge erscheinen.
Überlappende Übereinstimmungen überwinden
Um überlappende Übereinstimmungen zu erfassen, können wir eine Lookahead-Behauptung (?=) verwenden ...). Diese Behauptung entspricht einem bestimmten Muster, verbraucht jedoch keine Zeichen aus der Zeichenfolge. Stattdessen wird geprüft, ob die folgenden Zeichen mit der Behauptung übereinstimmen.
Zum Beispiel:
match1 = re.findall(r'(?=(\w\w))', 'hello') print(match1)
Ausgabe:
['he', 'el', 'll', 'lo']
In diesem Fall (?=(ww )) findet jede Stelle, an der zwei aufeinanderfolgende Wortzeichen vorhanden sind, ohne diese tatsächlich zu verbrauchen. Dadurch kann findall() sowohl überlappende als auch nicht überlappende Übereinstimmungen zurückgeben.
Erklärung
Der reguläre Ausdruck /(?=(ww)) kann wie folgt aufgeschlüsselt werden :
- (?:...) ist eine nicht erfassende Gruppe, was bedeutet, dass der Inhalt der Gruppe dies nicht ist zurückgegeben.
- ww stimmt mit zwei aufeinanderfolgenden Wortzeichen überein.
- (?=...) ist die Lookahead-Behauptung, die sicherstellt, dass die Zeichenfolge ww an der aktuellen Position enthält, diese aber nicht verbraucht.
Mit diesem Ansatz können wir alle überlappenden Übereinstimmungen innerhalb einer Zeichenfolge effektiv erkennen, selbst wenn sie aus aufeinanderfolgenden Zeichen bestehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich überlappende Übereinstimmungen mit Pythons „re.findall()' finden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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