


Die Nuancen von re.match und re.search in Python
Einführung
Pythons Das re-Modul bietet zwei grundlegende Funktionen für den Abgleich regulärer Ausdrücke: re.match und re.search. Obwohl sie Ähnlichkeiten aufweisen, weisen sie unterschiedliche Merkmale auf. Das Verständnis dieser Unterschiede ist für einen effektiven Textmusterabgleich von entscheidender Bedeutung.
re.match: Am Anfang verankert
re.match verankert sich am Anfang der Zielzeichenfolge. Dies bedeutet, dass nach Übereinstimmungen gesucht wird, die mit dem Anfang der Eingabe übereinstimmen. Daher ist re.match nützlich für Aufgaben wie:
- Bestätigen, ob die Zeichenfolge mit einem bestimmten Muster beginnt
- Extrahieren von Informationen vom Anfang der Zeichenfolge
- Eingabeformate validieren
re.search: Das Ganze scannen Zeichenfolge
Im Gegensatz zu re.match durchsucht re.search die gesamte Zeichenfolge nach Übereinstimmungen. Es beschränkt sich nicht auf den Anfang der Zeichenfolge und eignet sich daher für Szenarios wie:
- Suchen mehrerer Vorkommen eines Musters innerhalb der Zeichenfolge
- Identifizieren von Teilzeichenfolgen, die bestimmte Kriterien erfüllen
- Übereinstimmende Ausdrücke ohne Berücksichtigung ihrer Position innerhalb der Zeichenfolge
Vergleich Punkte
Ankerpunkt: re.match wird am Anfang der Zeichenfolge verankert, während re.search die gesamte Zeichenfolge durchsucht.
Muster Position: re.match stimmt nur überein, wenn das Muster am Anfang der Zeichenfolge auftritt. re.search findet Übereinstimmungen an einer beliebigen Stelle innerhalb der Zeichenfolge.
Mehrzeiliger Abgleich: Beide Funktionen unterstützen den mehrzeiligen Abgleich mithilfe des re.MULTILINE-Flags. Allerdings verankert sich re.match immer noch am Anfang jeder Zeile, während re.search die gesamte Zeichenfolge unter Berücksichtigung von Zeilenumbrüchen durchsucht.
Effizienz: re.match ist im Allgemeinen schneller als re .search, weil es schnell feststellen kann, ob eine Übereinstimmung nicht am Anfang der Zeichenfolge steht.
Verwendung Überlegungen
Wählen Sie je nach Ihren Matching-Bedürfnissen die passende Funktion aus. Verwenden Sie re.match, wenn Sie sicherstellen möchten, dass Übereinstimmungen genau dem Anfang der Zeichenfolge folgen, z. B. bei der Prüfung auf gültige Eingabeformate oder bei der Überprüfung von Dateikopfzeilen. Nutzen Sie re.search, wenn Sie mehr Flexibilität benötigen, z. B. um alle Instanzen eines Musters zu finden oder Teilzeichenfolgen innerhalb eines größeren Textkörpers zu identifizieren.
Beispielcode
Das Folgende Code demonstriert die Unterschiede zwischen re.match und re.search:
import re string_with_newlines = """something someotherthing""" print(re.match("some", string_with_newlines)) # matches print(re.match("someother", string_with_newlines)) # no match print(re.search("someother", string_with_newlines)) # matches
In diesem Beispiel identifiziert re.match die Übereinstimmung korrekt Beginn der Zeichenfolge, während re.search das Vorkommen von „someother“ später in der Zeichenfolge findet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie unterscheiden sich „re.match' und „re.search' beim regulären Ausdrucksabgleich in Python?. 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

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.

Dreamweaver Mac
Visuelle Webentwicklungstools

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor