正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大。得益于这一点,在提供了正则表达式的语言里,正则表达式的语法都是一样的,区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同;但不用担心,不被支持的语法通常是不常用的部分。
Python正则表达式简介
正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。
Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式。
re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。
compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。
re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数,这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数。
以上说的都是给正文做铺垫的,下面看下python正则表达式如何匹配中文的。
# -*- coding: utf-8 -*- import re def findPart(regex, text, name): res=re.findall(regex, text) if res: print "There are %d %s parts:\n"% (len(res), name) for r in res: print "\t",r.encode("utf8") print text ="#who#helloworld#a中文x#" usample=unicode(text,'utf8') findPart(u"#[\w\u2E80-\u9FFF]+#", usample, "unicode chinese")
注:
几个主要非英文语系字符范围
2E80~33FFh:中日韩符号区。收容康熙字典部首、中日韩辅助部首、注音符号、日本假名、韩文音符,中日韩的符号、标点、带圈或带括符文数字、月份,以及日本的假名组合、单位、年号、月份、日期、时间等。
3400~4DFFh:中日韩认同表意文字扩充A区,总计收容6,582个中日韩汉字。
4E00~9FFFh:中日韩认同表意文字区,总计收容20,902个中日韩汉字。
A000~A4FFh:彝族文字区,收容中国南方彝族文字和字根。
AC00~D7FFh:韩文拼音组合字区,收容以韩文音符拼成的文字。
F900~FAFFh:中日韩兼容表意文字区,总计收容302个中日韩汉字。
FB00~FFFDh:文字表现形式区,收容组合拉丁文字、希伯来文、阿拉伯文、中日韩直式标点、小符号、半角符号、全角
( #!/usr/bin/python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import re message = u'天人合一'.encode('utf8') print(re.search(u'人'.encode('utf8'), message).group()) 交互模式下的例子 >>> import re >>> s='Phone No. 010-87654321' >>> >>> r=re.compile(r'(\d+)-(\d+)') >>> m=r.search(s) >>> m <_sre.SRE_Match object at 0x010EE218> )
以上所述是小编给大家介绍的Python正则表达式匹配中文的方法,希望对大家有所帮助!

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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