Python의 문자열에서 ANSI 이스케이프 시퀀스 제거
SSH 명령에서 얻은 문자열로 작업할 때 다음 작업을 방해하는 ANSI 이스케이프 시퀀스가 나타날 수 있습니다. 프로그램의 작동. 이러한 이스케이프 시퀀스를 제거하고 문자열에서 관련 정보를 추출하려면 Python의 정규식 모듈을 사용하여 다음 기술을 사용할 수 있습니다.
정규식 방법
다음 기술을 사용할 수 있습니다. 문자열에서 ANSI 이스케이프 시퀀스를 식별하고 제거하려면 다음 정규 표현식을 사용하세요.
import re # 7-bit C1 ANSI sequences ansi_escape = re.compile(r'\x1B(?:[@-Z\-_]|\[[0-?]*[ -/]*[@-~])') result = ansi_escape.sub('', sometext)
이 정규 표현식은 7비트와 7비트를 모두 대상으로 합니다. CSI(Control Sequence Introducers) 및 SGR(Select Graphic Rendition) 코드를 포함한 8비트 C1 ANSI 이스케이프 시퀀스.
예
ANSI 이스케이프가 포함된 다음 문자열을 고려하세요. 시퀀스:
'ls\r\n\x1b[00m\x1b[01;31mexamplefile.zip\x1b[00m\r\n\x1b[01;31m'
위 정규식을 적용하면 이스케이프가 제거됩니다.
ls\r\nexamplefile.zip\r\n
정규식 설명
- x1B: Escape 문자(ESC)에 대한 ASCII 코드와 일치합니다.
- [@-Z\-_]: 그렇지 않은 7비트 C1 이스케이프 시퀀스와 일치합니다. CSI.
- [[0-?]*[ -/]*[@-~]: CSI 이스케이프 시퀀스와 일치합니다.
- `?*: 이전 요소가 0개 이상 일치합니다. .
- .*: 이스케이프 시퀀스 뒤에 오는 모든 문자와 일치합니다.
이를 일치시키고 제거합니다. 이스케이프 시퀀스를 사용하면 문자열에서 원하는 텍스트를 효과적으로 추출할 수 있습니다.
위 내용은 Python의 문자열에서 ANSI 이스케이프 시퀀스를 어떻게 제거할 수 있습니까?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.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

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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