


Comment puis-je capturer des sous-modèles répétés dans les expressions régulières Python ?
Capture de sous-modèles répétés dans les expressions régulières Python
Lorsqu'ils tentent de capturer des sous-modèles répétitifs dans des expressions régulières Python, les utilisateurs peuvent rencontrer des limitations. Bien que l'opérateur permette la correspondance d'un ou de plusieurs modèles, il capture uniquement la correspondance finale. Par exemple, dans le cas de la capture du sous-modèle (.w ) dans une adresse e-mail, l'utilisation de (.w ) entraînera la capture de la dernière occurrence (.tr).
Pour remédier à cette limitation, Python Le module re ne prend pas en charge les captures répétées comme le fait les regex. Cela signifie que l'utilisateur ne peut pas.
Comme solution, les experts recommandent de diviser les sous-modèles répétés après la correspondance initiale. Cette approche garantit la simplicité et la lisibilité du code. Un exemple fourni est celui où la partie domaine d'une adresse e-mail est divisée et les sous-domaines sont ensuite capturés, comme le montre la réponse de @Li-aung Yip.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

TheScriptSrunning withthewrongpythonversionDuetOincorrectDefaultInterpretersettings.tofixThis: 1) vérifiez laefaultpythonversionusingpython - Versionorpython3 - Version.2)

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.


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