


Pengekstrakan Substrands antara Penanda
Memandangkan rentetan dan sepasang penanda, tugasnya adalah untuk mengekstrak subrentetan antara penanda ini. Sebagai contoh, pertimbangkan rentetan 'gfgfdAAA1234ZZZuijjk'. Objektifnya adalah untuk mendapatkan bahagian '1234'.
Dalam Python, ungkapan biasa memberikan penyelesaian yang berkesan untuk masalah ini. Pertimbangkan coretan kod berikut:
import re text = 'gfgfdAAA1234ZZZuijjk' m = re.search('AAA(.+?)ZZZ', text) if m: found = m.group(1) # found: 1234
Ungkapan 'AAA(. ?)ZZZ' sepadan dengan mana-mana subrentetan antara 'AAA' dan 'ZZZ'. Tanda kurung dalam ungkapan menangkap subrentetan sebagai kumpulan, dan '. ?' pengkuantiti memastikan bahawa ia sepadan dengan mana-mana bilangan aksara tanpa tamak.
Fungsi re.search() mencari kejadian pertama corak dalam teks dan mengembalikan objek padanan, yang mengandungi kumpulan yang ditangkap . Kaedah kumpulan(1) mengekstrak subrentetan antara penanda dan menetapkannya kepada pembolehubah yang ditemui.
Sebagai alternatif, blok try-except boleh mengendalikan kemungkinan ralat:
import re text = 'gfgfdAAA1234ZZZuijjk' try: found = re.search('AAA(.+?)ZZZ', text).group(1) except AttributeError: # AAA, ZZZ not found in the original string found = '' # Your error handling here # found: 1234
Pendekatan ini menjamin bahawa program akan terus berjalan walaupun penanda tidak terdapat dalam teks, kerana ia mengendalikan AttributeError yang berlaku apabila kaedah kumpulan(1) gagal.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengekstrak Substrings Antara Penanda dalam Python Menggunakan Ungkapan Biasa?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th

Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel

Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej

Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p

Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene

Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan

Python, kegemaran sains dan pemprosesan data, menawarkan ekosistem yang kaya untuk pengkomputeran berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan selari dalam Python memberikan cabaran yang unik. Tutorial ini meneroka cabaran -cabaran ini, memberi tumpuan kepada Interprete Global

Tutorial ini menunjukkan mewujudkan struktur data saluran paip tersuai di Python 3, memanfaatkan kelas dan pengendali yang berlebihan untuk fungsi yang dipertingkatkan. Fleksibiliti saluran paip terletak pada keupayaannya untuk menggunakan siri fungsi ke set data, GE


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
