この記事では、Python の正規表現について詳しく説明します。一定の参考値があります。困っている友達は参考にしてください。お役に立てれば幸いです。
Regular
re = Regular experssion
re モジュールを使用すると、Python 言語ですべての正規表現関数を使用できるようになります。
コンパイル関数は、パターン文字列とオプションのフラグ パラメーターに基づいて正規表現オブジェクトを生成します。このオブジェクトには、正規表現の一致と置換のための一連のメソッドがあります。
機能: 文字列を処理するときに、文字列の内容が作成した正規表現と一致するかどうかをチェックします。
一致した場合は、一致した内容を取り出します。一致しない場合は、コンテンツの一致;
正規ルールの記述
パターン マッチング正規表現
string 一致させる文字列
3 つの検索方法
1). findall
import re str = 'hello sheen,hello cute.' pattern_1 = r'hello' pattern_2 = r'sheen' print(re.findall(pattern_1,str)) #['hello', 'hello'] print(re.findall(pattern_2,str)) #['sheen']
2).match
match は文字列の開始位置からの照合を試みます。
開始位置が正常に照合されなかった場合は、None が返されます。
開始位置が正常に一致した場合、オブジェクトが返されます;
import re str = 'hello sheen,hello cute.' pattern_1 = r'hello' pattern_2 = r'sheen' print(re.match(pattern_1,str)) #<_sre.sre_match> print(re.match(pattern_1,str).group()) #返回match匹配的字符串内容,hello print(re.match(pattern_2,str)) #None</_sre.sre_match>
3).search
検索は文字列全体をスキャンし、最初に一致したコンテンツのみを返します;
見つかった場合は、オブジェクトを返し、グループ メソッドを通じて対応する文字列を取得します。
##
import re str = 'hello sheen,hello cute.' pattern_1 = r'hello' pattern_2 = r'sheen' print(re.search(pattern_1,str)) #<_sre.sre_match> print(re.search(pattern_1,str).group()) #hello print(re.search(pattern_2,str)) #<_sre.sre_match> print(re.search(pattern_2,str).group()) #sheen</_sre.sre_match></_sre.sre_match>
特殊文字クラス
.: \n を除く任意の文字に一致します; [.\n]\d: digit--(number)、[0-9]
\ に相当する数字と一致します。 D: [^0-9]
\s: スペース (一般化されたスペース: スペース、\t、\n、\r) に相当する非数字文字と一致し、任意の 1 つの空白文字と一致します。
\ S: 単一の空白文字を除く任意の空白文字と一致します;
\w: 英数字またはアンダースコア、[a-zA-Z0-9_]
\W: 英数字またはアンダースコアを除く、[^a-zA- Z0-9_ ]
import re # . print(re.findall(r'.','sheen\nstar\n')) #['s', 'h', 'e', 'e', 'n', 's', 't', 'a', 'r'] #\d#\D print(re.findall(r'\d','当前声望30')) #['3', '0'] print(re.findall(r'\D','当前声望30')) #['当', '前', '声', '望'] #\s#\S print(re.findall(r'\s', '\n当前\r声望\t为30')) #['\n', '\r', '\t'] print(re.findall(r'\S', '\n当前\r声望\t为30')) #['当', '前', '声', '望', '为', '3', '0'] #\w#\W print(re.findall(r'\w','lucky超可爱!!')) #['l', 'u', 'c', 'k', 'y', '超', '可', '爱'] print(re.findall(r'\W','lucky超可爱!!')) #['!', '!']
文字の出現数を指定してください
一致する文字の出現数:*: 0 回または無限回出現する前の文字を表します; d*, .*
: 1 回または無限回出現する前の文字を表します; d
?: 1 回出現する前の文字を表しますtime または 0 回; 一部の文字を省略できることを前提として、省略しない場合は
{m, }: 前の文字は少なくとも m 回出現します; * == {0,}; ==={1,}
{m,n}: 前の文字は m ~ n 回出現します; ? = == {0 ,1}
import re #* 代表前一个字符出现0次或者无限次 print(re.findall(r's*','sheenstar')) #['s', '', '', '', '', 's', '', '', '', ''] print(re.findall(r's*','hello')) #['', '', '', '', '', ''] #+ 代表前一个字符出现一次或者无限次 print(re.findall(r's+','sheenstar')) #['s', 's'] print(re.findall(r's+','hello')) #[] # ? 代表前一个字符出现1次或者0次 print(re.findall(r'188-?', '188 6543')) #['188'] print(re.findall(r'188-?', '188-6543')) #['188-'] print(re.findall(r'188-?', '148-6543')) #[] # 匹配电话号码 pattern = r'\d{3}[\s-]?\d{4}[\s-]?\d{4}' print(re.findall(pattern,'188 0123 4567')) #['188 0123 4567'] print(re.findall(pattern,'188-0123-4567')) #['188-0123-4567'] print(re.findall(pattern,'18801234567')) #['188-0123-4567']
演習 -- IP のマッチング
インターネットから正規表現ジェネレーターを検索し、他の人が作成したルールを使用できます。そして自分でテストしてください。import re # | 表示或者 pattern = r'(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)$' print(re.findall(pattern,'172.25.254.34')) #[('172', '25', '254', '34')] matchObj_1 = re.match(pattern,'172.25.254.34') if matchObj_1: print('匹配项:',matchObj_1.group()) #172.25.254.34 else: print('未找到匹配项') matchObj_2 = re.match(pattern,'172.25.254.343') if matchObj_2: print('匹配项:',matchObj_2.group()) else: print('未找到匹配项')
以上がPython の正規表現の詳細な紹介の詳細内容です。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。

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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このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。
