Python 正規表現 は、文字列が特定のパターンに一致するかどうかを簡単に確認するのに役立つ特殊な文字列です。この記事では、Python 正規表現について詳しく説明します教えてください正規表現 は、任意のマッチングを実行し、抽出したい情報と一致するため、Python でよく使用されます。 Python Regular に触れると、規則性の力がわかるでしょう。通常のライブラリがあります。プロジェクトによっては、マッチング関連の問題を解決するために通常のライブラリを呼び出すことがよくあります。
文字列はプログラミングで最も一般的に使用されるデータ構造であり、文字列を操作する必要がある場所はほとんどどこでもあります。たとえば、文字列が正当なメールアドレスかどうかを判断するには、@ の前後の部分文字列をプログラム的に抽出して、単語かドメイン名かを判断できますが、これは面倒なだけでなく、再利用も困難です。コード。
正規表現は、文字列を照合するために使用される強力な武器です。その設計思想は、記述言語を使用して文字列のルールを定義することです。ルールに準拠する文字列はすべて「一致」とみなされます。それ以外の場合、文字列は不正です。
したがって、文字列が正当な電子メールであるかどうかを判断する方法は次のとおりです:
1. 電子メールに一致する正規表現を作成します;
2. この正規表現を使用します。ユーザーの入力を照合して、それが合法かどうかを判断します。
正規表現は文字列でも表されるため、まず文字を使用して文字を記述する方法を理解する必要があります。
正規表現では、文字を直接指定すると完全一致となります。数字と一致させるには \d を使用し、文字または数字と一致させるには \w を使用します。つまり、
• '00\d' は '007' と一致しますが、'00A' と一致することはできません。
• '\d\d\d' は '010' と一致します;
• '\w\w\d' は一致します'py3' ;
.
は任意の文字に一致するため、
• 'py.' は 'pya'、'pyb'、'py!' などに一致します。
正規表現で可変長文字を一致させるには、任意の数の文字 (0 を含む) を表すには * を使用し、少なくとも 1 つの文字を表すには を使用し、0 または 1 文字を表すには ? を使用し、{ n } は n 文字を表し、{n,m} は n-m 文字を表します:
複雑な例を見てみましょう: \d{3}\s \d{3,8}。
左から右に解釈してみましょう:
1. \d{3} は、「010」などの 3 つの数字の一致を意味します。
2. \s はスペース (タブやその他の空白文字を含む) と一致するため、\s は ' '、' ' などに一致するなど、少なくとも 1 つのスペースがあることを意味します。 ##3.
\d{3,8}は、「1234567」などの 3 ~ 8 の数字を表します。 まとめると、上記の正規表現は、任意の数のスペースで区切られた市外局番を持つ電話番号を照合できます。
以上がPython 正規表現の詳しい説明、Python 正規表現とは何か教えてください。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。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

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