


Extrahieren von Zahlen aus Strings in Python: Reguläre Ausdrücke vs. Isdigit()-Methode
Um Zahlen effizient aus einem String zu extrahieren, diskutieren Entwickler darüber Verwendung regulärer Ausdrücke (Regex) gegen die Methode isdigit(). Dieser Artikel untersucht beide Ansätze und bietet einen klaren Vergleich.
Reguläre Ausdrücke
Reguläre Ausdrücke sind ein leistungsstarkes Werkzeug zum Abgleichen von Mustern in Texten. Um Zahlen zu extrahieren, können wir den folgenden regulären Ausdruck verwenden:
r'\d+'
Dieser reguläre Ausdruck entspricht einer oder mehreren Ziffern nacheinander. Wenden Sie es beispielsweise mit re.findall() auf die Zeichenfolge „hello 12 hi 89“ an:
>>> re.findall(r'\d+', "hello 12 hi 89") ['12', '89']
Isdigit()-Methode
Die isdigit() Die Methode ist eine in Python integrierte Funktion, die „True“ zurückgibt, wenn die Zeichenfolge nur Ziffern enthält. Um es zur Zahlenextraktion zu verwenden, können wir die Zeichenfolgenzeichen durchlaufen und jedes einzelne mit isdigit() überprüfen.
Diese Methode weist jedoch Einschränkungen auf:
- Sie erfordert eine Iteration über die Zeichen für Zeichen, was bei großen Zeichenfolgen ineffizient sein kann.
- Fälle, in denen Zahlen durch Nicht-Leerzeichen getrennt sind, werden nicht behandelt Zeichen.
Vergleich
Im Allgemeinen werden reguläre Ausdrücke zum Extrahieren von Zahlen aus Zeichenfolgen bevorzugt. Sie bieten die folgenden Vorteile:
- Effizienz: Regexes können den Mustervergleich in einem einzigen Durchgang durchführen und so unnötige Iterationen vermeiden.
- Flexibilität: Sie unterstützen komplexe Muster, die unterschiedliche Arten der Formatierung von Zahlen verarbeiten können durch Trennzeichen.
- Prägnanz: Regexes sind oft prägnanter und lesbarer als Code, der die isdigit()-Methode verwendet.
Fazit
Während die Methode isdigit() zur Zahlenextraktion verwendet werden kann, sind reguläre Ausdrücke aufgrund ihrer Eigenschaften im Allgemeinen die bessere Wahl Effizienz, Flexibilität und Prägnanz. Durch die Nutzung regulärer Ausdrücke können Entwickler Zahlen präzise und effizient aus Zeichenfolgen extrahieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRegex vs. „isdigit()' in Python: Welche Methode extrahiert Zahlen am besten aus Strings?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Lösung für Erlaubnisprobleme beim Betrachten der Python -Version in Linux Terminal Wenn Sie versuchen, die Python -Version in Linux Terminal anzuzeigen, geben Sie Python ein ...

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

In dem Artikel werden beliebte Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, TensorFlow, Django, Flask und Anfragen erörtert, die ihre Verwendung in wissenschaftlichen Computing, Datenanalyse, Visualisierung, maschinellem Lernen, Webentwicklung und h beschreiben

Dieser Artikel führt die Python-Entwickler in den Bauen von CLIS-Zeilen-Schnittstellen (CLIS). Es werden mit Bibliotheken wie Typer, Click und ArgParse beschrieben, die Eingabe-/Ausgabemedelung betonen und benutzerfreundliche Designmuster für eine verbesserte CLI-Usabilität fördern.

Bei der Verwendung von Pythons Pandas -Bibliothek ist das Kopieren von ganzen Spalten zwischen zwei Datenrahmen mit unterschiedlichen Strukturen ein häufiges Problem. Angenommen, wir haben zwei Daten ...

Der Artikel erörtert die Rolle virtueller Umgebungen in Python und konzentriert sich auf die Verwaltung von Projektabhängigkeiten und die Vermeidung von Konflikten. Es beschreibt ihre Erstellung, Aktivierung und Vorteile bei der Verbesserung des Projektmanagements und zur Verringerung der Abhängigkeitsprobleme.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft