Python 문자열 분할에서 구분 기호 유지
Python에서 문자열을 분할할 때 기본 동작은 구분 문자를 삭제하는 것입니다. 그러나 이러한 구분 기호를 유지하는 것이 도움이 될 수 있는 상황이 있습니다.
문자열을 토큰화하고 여기에 몇 가지 작업을 수행한 다음 원래 문자열을 재구성하려는 다음 시나리오를 고려해보세요. 이를 달성하려면 구분 기호를 유지하는 것이 중요합니다.
해결책: 캡처 그룹 사용
Python re.split 함수는 캡처 괄호를 사용하여 구분 기호를 캡처하는 방법을 제공합니다. 패턴. 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
import re string = 'foo/bar spam\neggs' pattern = '(\W)' # Capture non-word characters in parentheses result = re.split(pattern, string) print(result)
다음과 같은 출력이 생성됩니다.
['foo', '/', 'bar', ' ', 'spam', '\n', 'eggs']
보시다시피 구분 기호는 결과 목록에서 별도의 요소로 보존되었습니다.
캡처 그룹 이해
핵심 이 솔루션의 해결책은 정규식 패턴에서 캡처링 그룹을 사용하는 것입니다. 캡처 그룹은 괄호를 사용하여 정의되며 이를 통해 일치하는 텍스트를 캡처할 수 있습니다. 이 경우 캡처 그룹(W)은 단어가 아닌 문자와 일치하고 일치하는 텍스트가 결과 목록에 포함됩니다.
이 기술을 사용하면 구분 기호를 유지하면서 문자열을 효과적으로 분할할 수 있습니다. 이 기능은 텍스트 토큰화, 문자열 조작, 변경 사항 적용 후 재구성 등 다양한 시나리오에서 유용할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 문자열을 분할할 때 구분 기호를 어떻게 보존할 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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