mwparserfromhell 라이브러리에서 반환된 위키 링크에서 데이터를 추출하고 싶습니다. 예를 들어 다음 문자열을 구문 분석하고 싶습니다.
으아악캐릭터를 사용한다면 |
分割字符串,则它不起作用,因为图像描述中也有一个使用 |
的链接: [[玛丽亚·斯克沃多夫斯卡-居里博物馆|出生地]]
.
정규식을 사용하여 먼저 문자열의 모든 링크를 바꾼 다음 분할했습니다. (이 경우) 작동하지만 깔끔한 느낌은 아닙니다(아래 코드 참조). 이와 같은 문자열에서 정보를 추출하는 더 좋은 방법이 있습니까?
[[file:warszawa, ul. freta 16 20170516 002.jpg|thumb|upright=1.18|[[maria skłodowska-curie museum|birthplace]] of marie curie, at 16 freta street, in [[warsaw]], [[poland]].]]
정답
.filter_wikilinks()
返回的链接是 wikilink
类,该类具有 title
和 text
속성입니다.
-
title
返回链接的标题:file:warszawa, ul。弗雷塔16 20170516 002.jpg
-
text
返回链接的其余部分:thumb|upright=1.18|[[maria skłodowska-curie museum|birthplace]] 玛丽·居里 (marie curie),地址:16 freta street,[[华沙]],[[波兰]]。
이것들은 wikicode
개체로 반환됩니다.
실제 텍스트는 항상 마지막 조각이므로 먼저 다음 정규식을 사용하여 다른 조각을 찾아야 합니다.
([^[]|]*|)+
-
(
)
: 그룹-
[^[]|]*
: 대괄호나 세로 막대가 아닌 문자 0개 이상 -
|
: 텍스트 파이프라인
-
-
+
: 1개 이상
마지막으로 일치하는 끝 인덱스부터 문자열 끝까지의 모든 것이 마지막 조각입니다.
으아악위 내용은 위키 링크에서 데이터를 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

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


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