In diesem Artikel lernen wir etwas über reguläre Ausdrücke in Python. Einige Freunde sind möglicherweise gerade mit der Programmiersprache Python in Kontakt gekommen und haben kein besonderes Verständnis für diesen Aspekt die re.match-Funktion in python Die python re.match-Funktion ist eine häufig verwendete Funktion zur Verarbeitung regulärer Ausdrücke in Python. Beginnen wir ohne weitere Umschweife mit dem Artikel.
re.match-Funktion :
re.match versucht, ein Muster von der Startposition der Zeichenfolge abzugleichen. Wenn die Startposition nicht erfolgreich abgeglichen wird, match( ) Gib einfach keine zurück.
Funktionssyntax
re.match(pattern, string, flags=0)
Funktionsparameterbeschreibung:
Die re.match-Methode gibt eine Übereinstimmung zurück, wenn die Die Übereinstimmung ist ein erfolgreiches Objekt, andernfalls wird „None“ zurückgegeben.
Wir können die passende Objektfunktion „group(num)“ oder „groups()“ verwenden, um den passenden Ausdruck zu erhalten.
Das Beispiel ist wie folgt:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import re print(re.match('www', 'www.runoob.com').span()) # 在起始位置匹配 print(re.match('com', 'www.runoob.com')) # 不在起始位置匹配
Die Ausgabe ist wie folgt:
(0, 3)None
# !/usr/bin/python import re line = "Cats are smarter than dogs" matchObj = re.match(r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M | re.I) if matchObj: print "matchObj.group() : ", matchObj.group() print "matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1) print "matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2) else: print "No match!!"
Die Ausgabe des obigen Beispiels ist wie folgt :
matchObj.group() : Cats are smarter than dogs matchObj.group(1) : Cats matchObj.group(2) : smarter
Das Obige ist das. In diesem Artikel werden hauptsächlich die relevanten Kenntnisse der re.match-Funktion in Python vorgestellt. Ich hoffe, Sie können die Informationen verwenden, um den obigen Inhalt zu verstehen. Ich hoffe, dass das, was ich in diesem Artikel beschrieben habe, für Sie hilfreich ist und Ihnen das Erlernen von Python erleichtert.
Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der SpaltePython-Tutorial auf der chinesischen PHP-Website.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist die Python-Re.match-Funktion? (Beispielanalyse). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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