Python でのマーカー間の部分文字列の一致
Python で文字列を操作する場合、2 つのマーカーの間にある特定の部分文字列を抽出する必要が生じる場合があります。既知のマーカー。このタスクは、パターン マッチングの強力なツールである正規表現を使用して実行できます。
正規表現を使用した解決策
Python でマーカー間の部分文字列を抽出するには、次の手順に従います。 :
- 正規表現用の re モジュールをインポートします
- re.search() メソッドを使用して、マーカーと対象の部分文字列に一致するパターンを検索します。
- パターンが見つかった場合は、グループを使用して一致した部分文字列を取得します。 () メソッド。
- 抽出された部分文字列を変数に代入して、さらに使用します。 use.
例
次のコード スニペットを考えてみましょう:
import re text = 'gfgfdAAA1234ZZZuijjk' m = re.search('AAA(.+?)ZZZ', text) if m: found = m.group(1) # found: '1234'
この例では、文字列 text には次の部分文字列が含まれています。これは、マーカー「AAA」と「ZZZ」の間にあります。 re.search() 関数を使用して、パターン「AAA(. ?)ZZZ」を検索します。
パターンが見つかった場合は、m.group(1) を使用して一致した部分文字列を取得します。ここで、1 は、最初のキャプチャ グループを示します。パターン。抽出された部分文字列は、見つかった変数に格納されます。
または、次のアプローチを使用することもできます。
import re text = 'gfgfdAAA1234ZZZuijjk' try: found = re.search('AAA(.+?)ZZZ', text).group(1) except AttributeError: # AAA, ZZZ not found in the original string found = '' # found: '1234'
このアプローチは、元の文字列でマーカーが見つからない場合に対処します。例外ブロックでデフォルトの動作を提供することによって。
以上がPython で正規表現を使用してマーカー間の部分文字列を抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1)iteenablesConstantTimeAccess、O(1)、DuetodirectAddresscalculation.2)itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3)itimplifieMememm

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

Dreamweaver Mac版
ビジュアル Web 開発ツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

ホットトピック









