本篇文章给大家带来了关于Python的相关知识,主要介绍了python 正则表达式如何实现重叠匹配,具有很好的参考价值,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。
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正则表达式实现重叠匹配
import regex string = '100101010001' str_re = '101' print(regex.findall(str_re, string, overlapped=True))
普通的re库匹配,只能匹配一个’101’。
正则表达式与正则匹配
正则表达式
正则表达式可理解为对数据筛选的表达式,是有限个原子和元字符组成。
原子:基本组成单位,每个表达式至少有一个原子
普通字符组成原子 | |
---|---|
非打印字符组成原子 (不打印在输出台的字符) |
\n:换行 \t:tab退格符 |
通用字符组成原子 |
\w:匹配任意字母、数字、下划线 \W:与\w相反 \d:匹配任意十进制数 \D:与\d相反 \s:匹配任意空白字符,如空格、换行、缩进 \S:与\s相反 |
原子表组成原子 |
一组原子组成一个表,由[]声明 表内原子优先级相等,但内容只出现依次 若原子表以 ^ 开头,则表示取反 |
#普通字符组成原子 pat1 = "abcd" #非打印字符组成原子 pat2 = "\n" #通用字符做原子 pat3 = "\w" #原子表组成原子 pat4 = "py[abc]" #可以匹配pya,pyb,pyc,但匹配pyab等原子表重复出现的情况失败 #原子表开头带 ^ 表示取反 pat5 = "py[^abc]" #第三个位置匹配除了a,b,c外的任意一个字符
元字符:正则表达式中具有特殊含义的字符
. | 匹配任意字符,除了换行符 |
---|---|
^ | 匹配字符串开始的位置 |
$ | 匹配字符串结束的位置,当出现多组符合的匹配时,返回字符串最后的那组匹配 |
* | 匹配 0,1,n 次前面的原子【贪婪模式:尽可能多的匹配】 |
? | 匹配 0,1 次前面的原子【懒惰模式:精确匹配】 |
+ | 匹配 1,n 次前面的原子 |
{ j } | 前面的原子出现 j 次 |
{ j , } | 前面的原子至少出现 j 次 |
{ j , k } | 前面的原子至少出现 j 次,至多出现 k 次 |
i | j | 匹配 i 或 j ,若 i 与 j 同时出现,匹配 i |
( ) | 组,限制这组数据的组合如()内所描述一样,只返回符合括号内描述的内容 |
模式修正符
即函数中 flag 位置的参数,在不改变正则表达式的情况下改变其含义,调整匹配结果。
re.I | 匹配时忽略大小写 |
re.M | 多行匹配 |
re.L | 本地化识别匹配 |
re.U | 根据unicon字符匹配,影响\w \W |
re.S | 匹配包括换行符 |
正则匹配
正则表达式是对字符串进行模糊匹配,其中一个应用为正则匹配。正则匹配是python爬虫的一个使用技术,用于在爬取的文本信息中提取目标信息。
正则匹配常用的函数:(调用正则表达式模块re)
-
re.search(pat, str[, flag])
:扫描字符串str,返回pat的位置(第一次成功匹配的),flag用于控制正则表达式的匹配方式
import re str = 'python' pat = 'pytho[a-n]' print(re.search(pat, str))
-
re.match(pat, str[, flag])
:扫描字符串str开始的位置,返回pat的位置(第一次成功匹配的),flag用于控制正则表达式的匹配方式【若开始就不符合则结束,返回none】
import re str_1 = 'hello world' str_2 = 'world hello' pat = 'world' print(re.match(pat, str_1)) print(re.match(pat, str_2))
-
re.complie(pat[, flag])
:编译正则表达式pat,返回正则表达式对象 -
findall(str[, pos[, endpos]])
:匹配所有,用列表返回string中所有匹配到的子串【不止第一次】,pos和endpos可指定在string中的起始位置 -
re.complie(pat).findall(str)
:全局匹配函数,匹配str中所有符合pat的子串,装入一个列表返回结果
import re str = "hello world hello world hello world" pat = "hello" print(re.complie(pat).findall(str)) print(re.complie(pat).findall(str, 5, 15))
-
re.sub(pat, repl, str[, count[, flag]])
:替换字符串中的匹配项【清洗数据】,可用count指定最大替换次数
import re str = "400-823-823" pat = "-" #短横改空格,最大替换次数2 str_new = re.sub(pat, " ", str, count=2)
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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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