Python 정규 표현식 - r 접두사
어떤 사람들은 r 접두사가 없어도 다음 정규 표현식이 작동하는 이유를 궁금해할 수 있습니다.
<code class="python">import re print (re.sub('\s+', ' ', 'hello there there'))</code>
일반적으로 다음과 같습니다. 이스케이프 시퀀스를 사용할 때마다 r 접두사가 필요하다고 생각했지만 이 예는 이에 모순되는 것 같습니다.
이스케이프 시퀀스와 원시 문자열
r 접두사는 "원시 문자열"을 생성하는 데 사용됩니다. , 이는 문자열의 이스케이프 시퀀스가 특수 문자로 해석되지 않음을 의미합니다. 이는 백슬래시()와 같이 일반적으로 이스케이프 시퀀스로 해석되는 문자를 사용하려는 경우 유용할 수 있습니다.
위의 예에서 이스케이프 시퀀스 s는 하나 이상의 공백과 일치하는 데 사용됩니다. 문자. r 접두사가 없으면 이 이스케이프 시퀀스는 탭 문자(t)로 해석됩니다. 그러나 r 접두사가 사용되기 때문에 이스케이프 시퀀스는 문자 그대로 해석되어 하나 이상의 공백 문자와 일치합니다.
규칙 예외
이스케이프 시퀀스가 규칙에 적용되는 몇 가지 예외가 있습니다. r 접두사와 함께 사용해야 합니다. 한 가지 예외는 개행 문자를 나타내는 데 사용되는 n 이스케이프 시퀀스입니다. 다음 예와 같이 이 이스케이프 시퀀스는 r 접두사 없이 사용할 수 있습니다.
<code class="python">print '\n'</code>
또 다른 예외는 백슬래시 문자를 나타내는 데 사용되는 \ 이스케이프 시퀀스입니다. 다음 예에 표시된 것처럼 이 이스케이프 시퀀스는 r 접두사 없이 사용할 수도 있습니다.
<code class="python">print '\'</code>
결론
Python에서 이스케이프 시퀀스를 사용할 때 r 접두사가 항상 필요한 것은 아닙니다. 그러나 일반적으로 혼란이나 예상치 못한 동작을 피하기 위해 r 접두사를 사용하는 것이 좋습니다.
위 내용은 Python의 정규식에 r 접두사가 항상 필요하지 않은 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

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forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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