


Wie können die regulären Ausdrücke von Python überlappende Übereinstimmungen finden?
Überlappende Übereinstimmungen mit regulären Ausdrücken in Python
Alle Vorkommen eines Musters zu finden, auch wenn sie sich überschneiden, kann eine Herausforderung sein. Mithilfe der Leistungsfähigkeit regulärer Ausdrücke können Sie dieses Problem jedoch mühelos lösen.
Angenommen, Sie müssen jede 10-stellige Zahlenreihe aus einer größeren numerischen Zeichenfolge extrahieren. Anstatt sich auf nicht überlappende Übereinstimmungen zu beschränken, können Sie Überschneidungen berücksichtigen, um eine vollständige Liste zu erstellen.
Um dies zu erreichen, besteht der Schlüssel darin, eine Erfassungsgruppe innerhalb eines Lookaheads einzusetzen. Der Lookahead erfasst die gewünschte Sequenz von Interesse, aber da die tatsächliche Übereinstimmung der Teilstring mit der Breite Null vor dem Lookahead ist, überlappen sich die Übereinstimmungen nicht.
import re s = "123456789123456789" matches = re.finditer(r'(?=(\d{10}))', s) results = [int(match.group(1)) for match in matches] print(results) # [1234567891, 2345678912, 3456789123, ...]
Dieser Ansatz ergibt eine Liste mit den Überlappungen stimmt überein, sodass Sie jede Instanz der angegebenen Ziffernfolge in der Originalzeichenfolge erfassen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können die regulären Ausdrücke von Python überlappende Übereinstimmungen 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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