この記事では、Python の正規表現について学びます。友達の中には、プログラミング言語 Python に触れたばかりで、この側面について特に理解していない人もいるかもしれません。次の記事で、見てみましょうpython の re.match 関数 python re.match 関数は、Python で一般的に使用される正規表現処理関数です。早速、記事を始めましょう。
re.match 関数:
re.match は、文字列の開始位置からのパターンの照合を試行します。開始位置で照合が成功しない場合は、 match() 何も返さないだけです。
関数構文
re.match(pattern, string, flags=0)
関数パラメーターの説明:
re.match メソッドは、次の場合に一致を返します。一致した場合はオブジェクトが成功し、それ以外の場合は None が返されます。
group(num) または groups() マッチング オブジェクト関数を使用して、マッチング式を取得できます。
例は次のとおりです:
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import re print(re.match('www', 'www.runoob.com').span()) # 在起始位置匹配 print(re.match('com', 'www.runoob.com')) # 不在起始位置匹配
出力は次のとおりです:
(0, 3)None
# !/usr/bin/python import re line = "Cats are smarter than dogs" matchObj = re.match(r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M | re.I) if matchObj: print "matchObj.group() : ", matchObj.group() print "matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1) print "matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2) else: print "No match!!"
上記の例の出力は次のとおりです。 :
matchObj.group() : Cats are smarter than dogs matchObj.group(1) : Cats matchObj.group(2) : smarter
以上はこの記事で説明した内容です、この記事では主にpythonのre.match関数に関する関連知識を紹介します。上記の内容をご理解ください。この記事で説明したことがあなたのお役に立ち、Python の学習が容易になることを願っています。
関連知識の詳細については、php 中国語 Web サイトの Python チュートリアル 列を参照してください。
以上がPythonのre.match関数とは何ですか? (分析例)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。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。


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