


Vergleich von re.match und re.search für Pattern Matching
Das re-Modul in Python bietet zwei wesentliche Funktionen: re.match und re .search für den Mustervergleich in Zeichenfolgen. Diese Funktionen unterscheiden sich in ihrem Verhalten, sodass Entwickler die für ihre spezifischen Anforderungen am besten geeignete auswählen können.
re.match: Matching nur am Anfang
re.match ist speziell für die Suche nach einem Muster am Anfang einer Zeichenfolge konzipiert. Es gibt ein MatchObject zurück, wenn das Muster am Anfang der Eingabezeichenfolge erfolgreich identifiziert wurde. Wenn keine Übereinstimmung gefunden wird, wird None zurückgegeben. Dieses „verankerte“ Verhalten stellt sicher, dass das Muster mit den Anfangszeichen der Zeichenfolge übereinstimmen muss, was für bestimmte Szenarien wie den Header-Abgleich oder die Validierung von Eingabedaten nützlich sein kann.
re.search: Scannen der gesamten Zeichenfolge
Im Gegensatz dazu durchsucht re.search die gesamte Eingabezeichenfolge, um das erste Vorkommen des angegebenen Musters zu finden. Im Gegensatz zu re.match ist es nicht erforderlich, dass das Muster am Anfang der Zeichenfolge beginnt. Dies macht re.search ideal für Situationen, in denen Sie irgendwo in der Zeichenfolge eine Teilzeichenfolge finden müssen, z. B. um ein bestimmtes Wort zu finden oder eine Textextraktion durchzuführen.
Überlegungen zur Leistung
Da re.match nur den Anfang der Zeichenfolge überprüft, ist es im Allgemeinen schneller als re.search. Für Muster, die irgendwo in der Zeichenfolge erscheinen können, ist re.search jedoch die bessere Wahl.
Umgang mit mehrzeiligen Zeichenfolgen
Unterstützung für re.match und re.search mehrzeilige Zeichenfolgen über das re.MULTILINE-Flag. Mit diesem Flag berücksichtigen diese Funktionen Zeilenumbruchzeichen als potenzielle Übereinstimmungspositionen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass re.match immer noch keine Übereinstimmung findet, es sei denn, das Muster beginnt unmittelbar nach einem Zeilenumbruch, während re.search irgendwo in der Zeichenfolge (nach einem Zeilenumbruch) eine Übereinstimmung findet, solange das Muster übereinstimmt.
Beispielcode
Betrachten Sie die folgende Zeichenfolge mit Zeilenumbrüchen:
string_with_newlines = """something someotherthing"""
Wenn wir verwenden Wenn Sie re.match nach „some“ suchen, wird eine Übereinstimmung gefunden, da „some“ am Anfang der Zeichenfolge steht. Wenn wir jedoch nach „someother“ suchen, findet keine Übereinstimmung statt, da das Muster nicht am Anfang der Zeichenfolge beginnt. Selbst die Verwendung von „^someother“ als Muster (das in regulären Ausdrücken mit dem Anfang einer Zeichenfolge übereinstimmt) funktioniert nicht, da re.match am tatsächlichen Anfang der Zeichenfolge und nicht am Zeilenanfang verankert ist.
Im Gegensatz dazu kann re.search „someother“ erfolgreich finden, da es die gesamte Zeichenfolge durchsucht und sie unabhängig von ihrer Position abgleichen kann.
Das Verständnis der Unterschiede zwischen re.match und re.search versetzt Entwickler in die Lage, reguläre Ausdrücke effektiv für den Mustervergleich in verschiedenen Szenarien zu verwenden. Unabhängig davon, ob Sie Kopfzeileninformationen validieren oder nach einer Teilzeichenfolge in einem Text suchen müssen, sorgt die Auswahl der geeigneten Funktion für optimale Leistung und genaue Ergebnisse.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonre.match vs. re.search: Wann sollte ich jedes in Python verwenden?. 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)

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

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

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

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

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

mPDF
mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)