現代社会において、電話番号は人々の日常生活とほぼ密接に関係しています。友人、家族、同僚に電話をかける場合でも、フォームやフォームに記入するときに電話番号を入力する場合でも、正しい電話番号を持っていることが重要です。 Python は強力なプログラミング言語であり、その機能の 1 つは正規表現のサポートです。この記事では、電話番号検証に Python 正規表現を使用して、送信した電話番号が正しい形式であることを確認する方法について説明します。
Python では、re モジュールを使用して正規表現を実装できます。正規表現は、文字列内の特定のパターンを識別して照合するのに役立つ一般的なパターン マッチング ツールです。電話番号の検証では、電話番号が正しい形式であるかどうかを判断する必要があり、正規表現は正しい形式であることを確認するのに役立ちます。
次は、単純な電話番号の正規表現の例です:
import re phone_pattern = re.compile(r'^d{3}-d{3}-d{4}$') phone_number = "123-456-7890" if phone_pattern.match(phone_number): print("电话号码格式正确") else: print("电话号码格式错误")
上記のコードでは、xxx-xxxx 形式の xxx- 電話番号に一致するphone_pattern という名前の正規表現を定義します。この正規表現は、^d{3}-d{3}-d{4}$ の 3 つの部分で構成されます。最初の部分 ^ は文字列の先頭を表し、d{3} は 3 つの数字を表し、- はコネクタを表し、また d{3} は 3 つの数字を表します (ここでは - 記号がエスケープされていることに注意してください)。最後に、d{4} は 4 つの数字を表し、$ は文字列の終わりを表します。
電話番号を別の形式で検証する必要がある場合は、正規表現を変更するだけです。たとえば、国際市外局番と括弧を含む電話番号を検証する別の正規表現を次に示します。
import re phone_pattern = re.compile(r'^(d{3}) d{3}-d{4}$') phone_number = "(123) 456-7890" if phone_pattern.match(phone_number): print("电话号码格式正确") else: print("电话号码格式错误")
上記のコードでは、r'^(d{3}) d{3} を使用します。 -d{4}$' は電話番号の正規表現を定義します。ここで、^(左括弧を表し、d{3} は 3 つの数字を表します) は右括弧を表し、- はコネクタを表し、d{3} は再び 3 つを表します最後に d{4} は 4 つの数字を表し、$ は文字列の終わりを表します。左右の括弧文字は を使用してエスケープされることに注意してください。
正規表現とその構文の詳細については、Python と他の一部のアプリケーションで使用される構文には違いがあります。公式の Python ドキュメントの数式部分にある re モジュールと正規表現を確認することをお勧めします。
この記事では、Python 正規表現を使用して電話番号を検証する基本について説明しました。正規表現を使用すると、電話番号が所定の形式に準拠していることを簡単に検証して、送信した電話番号が正しいことを確認できます。国内の電話番号を検証する必要がある場合でも、国際電話番号を検証する必要がある場合でも、正規表現をマスターすると非常に役立ちます。
以上が電話番号検証に Python 正規表現を使用する方法の詳細内容です。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。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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