이 글에서는 Python 정규식의 사용법을 주로 소개합니다. 필요하신 분들은 참고하시면 됩니다.
Python의 정규식은 re 모듈에서 지원됩니다.
3개의 매칭 함수
match: 문자열의 처음부터만 시작 정규식과 일치합니다. 그렇지 않으면 아무 것도 반환되지 않습니다.
re.match(pattern, string, flags=0) ##flags 플래그 비트, 다음과 같은 정규식의 일치 방법을 제어하는 데 사용됩니다. 크기 쓰기, 여러 줄 일치 등을 구별합니다.
search: 문자열의 모든 문자열을 정규 표현식과 일치시키십시오. 모든 문자열이 성공적으로 일치하지 않으면 아무것도 반환하지 않고, 그렇지 않으면 matchobject를 반환합니다(re.search는 Perl의 기본 동작과 동일합니다)
findall 메서드는 주어진 표현식과 일치하는 모든 목록을 반환합니다.
mypatten = re.compile("规则") ##定义匹配的规则 myresult = mypatten.match("字符串") ##匹配结果
if myresult:
search는 match
mypatten = re.compile("规则") ##定义匹配的规则 myresult = mypatten.findall("字符串") ##返回的是个列表 如果里面有分组返回的是个二维列表
if myresult:
print myresult.group()와 동일합니다.
위 내용은 Python 정규식 적용 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

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numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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