이 글에서는 정규식에 대한 고급 지식을 자세히 소개하고, 파이썬 프로그래밍에서 발생할 수 있는 정규식의 몇 가지 예를 제시하겠습니다.
첫 번째 고급 지식 포인트:
문자열 분할
정규식을 사용하여 문자열을 분할하는 것이 고정 문자를 사용하는 것보다 더 유연합니다. 일반 분할 코드를 참조하세요:
>>> 'a b c'.split(' ') ['a', 'b', '', '', 'c']
음, 연속 공백. 인식할 수 없습니다. 정규식을 사용해 보세요:
>>> re.split(r'\s+', 'a b c') ['a', 'b', 'c']
공백이 아무리 많아도 정상적으로 나눌 수 있습니다. 가입하려면 다음을 시도하세요.
>>> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c d') ['a', 'b', 'c', 'd']
다시 가입하세요.
>>> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c d') ['a', 'b', 'c', 'd']
사용자가 태그 세트를 입력하면 다음에 정규 표현식을 사용하여 불규칙한 입력을 올바른 배열로 변환해야 합니다.
그룹화
정규 표현식에는 단순히 일치 여부를 확인하는 것 외에도 하위 문자열을 추출하는 강력한 기능도 있습니다. ()로 표시되는 것은 추출할 그룹이다. 예:
^(d{3})-(d{3,8})$는 각각 두 개의 그룹을 정의하며, 일치하는 문자열에서 지역 번호와 지역 번호를 직접 추출할 수 있습니다.
>>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345' >>>> m.group(0) '010-12345' >>> m.group(1) '010' >>> m.group(2) '12345'
일반인 경우 표현식에 그룹이 정의되면 Match 개체의 group() 메서드를 사용하여 하위 문자열을 추출할 수 있습니다.
group(0)은 항상 원래 문자열이고, group(1), group(2)...는 첫 번째, 두 번째,... 하위 문자열을 나타냅니다.
하위 문자열 추출은 매우 유용합니다. 좀 더 잔인한 예를 살펴보겠습니다.
>>> t = '19:05:30' >>> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9] |2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t) >>> m.groups() ('19', '05', '30')
이 정규식은 법적 시간을 직접적으로 식별할 수 있습니다. 그러나 때로는 날짜 식별과 같이 정규식을 완전히 확인하는 데 사용할 수 없습니다.
'^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'
'2-30', '4-31'과 같은 잘못된 날짜의 경우 여전히 정규식을 사용하여 식별할 수 없습니다. 또는 말하고 쓰는 것이 매우 어려운 경우 프로그램이 인식에 협조해야 합니다.
위 내용은 이 글에 설명된 내용이 전부입니다. 이 글은 파이썬의 정규 표현식에 관련된 지식을 주로 소개합니다. 위 내용을 이해하는 데 참고하시기 바랍니다. 이 글에서 제가 설명한 내용이 여러분에게 도움이 되고 파이썬을 더 쉽게 배울 수 있기를 바랍니다.
더 많은 관련 지식을 알고 싶으시면 PHP 중국어 홈페이지의 Python tutorial 칼럼을 방문해 주세요.
위 내용은 Python 정규식에 대한 자세한 설명(예제 분석)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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