正则表达式是Python程序设计中非常实用的功能,本文就常用的正则表达式做一汇总,供大家参考之用。具体如下:
一、字符串替换
1.替换所有匹配的子串
用newstring替换subject中所有与正则表达式regex匹配的子串
result, number = re.subn(regex, newstring, subject)
2.替换所有匹配的子串(使用正则表达式对象)
reobj = re.compile(regex) result, number = reobj.subn(newstring, subject)
二、字符串拆分
1.字符串拆分
result = re.split(regex, subject)
2.字符串拆分(使用正则表示式对象)
reobj = re.compile(regex) result = reobj.split(subject)
三、匹配
下面列出Python正则表达式的几种匹配用法:
1.测试正则表达式是否匹配字符串的全部或部分
regex=ur"..." #正则表达式 if re.search(regex, subject): do_something() else: do_anotherthing()
2.测试正则表达式是否匹配整个字符串
regex=ur"...\Z" #正则表达式末尾以\Z结束 if re.match(regex, subject): do_something() else: do_anotherthing()
3. 创建一个匹配对象,然后通过该对象获得匹配细节
regex=ur"..." #正则表达式 match = re.search(regex, subject) if match: # match start: match.start() # match end (exclusive): match.end() # matched text: match.group() do_something() else: do_anotherthing()
4.获取正则表达式所匹配的子串
(Get the part of a string matched by the regex) regex=ur"..." #正则表达式 match = re.search(regex, subject) if match: result = match.group() else: result = ""
5. 获取捕获组所匹配的子串
(Get the part of a string matched by a capturing group) regex=ur"..." #正则表达式 match = re.search(regex, subject) if match: result = match.group(1) else: result = ""
6. 获取有名组所匹配的子串
(Get the part of a string matched by a named group) regex=ur"..." #正则表达式 match = re.search(regex, subject) if match: result = match.group("groupname") else: result = ""
7. 将字符串中所有匹配的子串放入数组中
(Get an array of all regex matches in a string) result = re.findall(regex, subject)
8.遍历所有匹配的子串
(Iterate over all matches in a string) for match in re.finditer(r"<(.*?)\s*.*?/\1>", subject) # match start: match.start() # match end (exclusive): match.end() # matched text: match.group()
9.通过正则表达式字符串创建一个正则表达式对象
(Create an object to use the same regex for many operations) reobj = re.compile(regex)
10.用法1的正则表达式对象版本
(use regex object for if/else branch whether (part of) a string can be matched) reobj = re.compile(regex) if reobj.search(subject): do_something() else: do_anotherthing()
11.用法2的正则表达式对象版本
(use regex object for if/else branch whether a string can be matched entirely) reobj = re.compile(r"\Z") #正则表达式末尾以\Z 结束 if reobj.match(subject): do_something() else: do_anotherthing()
12.创建一个正则表达式对象,然后通过该对象获得匹配细节
(Create an object with details about how the regex object matches (part of) a string) reobj = re.compile(regex) match = reobj.search(subject) if match: # match start: match.start() # match end (exclusive): match.end() # matched text: match.group() do_something() else: do_anotherthing()
13.用正则表达式对象获取匹配子串
(Use regex object to get the part of a string matched by the regex) reobj = re.compile(regex) match = reobj.search(subject) if match: result = match.group() else: result = ""
14.用正则表达式对象获取捕获组所匹配的子串
(Use regex object to get the part of a string matched by a capturing group) reobj = re.compile(regex) match = reobj.search(subject) if match: result = match.group(1) else: result = ""
15.用正则表达式对象获取有名组所匹配的子串
(Use regex object to get the part of a string matched by a named group) reobj = re.compile(regex) match = reobj.search(subject) if match: result = match.group("groupname") else: result = ""
16.用正则表达式对象获取所有匹配子串并放入数组
(Use regex object to get an array of all regex matches in a string) reobj = re.compile(regex) result = reobj.findall(subject)
17.通过正则表达式对象遍历所有匹配子串
(Use regex object to iterate over all matches in a string) reobj = re.compile(regex) for match in reobj.finditer(subject): # match start: match.start() # match end (exclusive): match.end() # matched text: match.group()
感兴趣的读者可以动手调试一下本文实例代码,相信会有新的收获。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

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。


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