我敢以我的荣誉保证,用了它之后,你写代码的效率可以蹭蹭蹭地提升!
Pampy 是哪路神仙
首先普及一下模式匹配。
模式匹配即给定某种模式,用这种模式去检查序列或字符串是否符合这种模式,这种技术在自然语言处理中经常使用。
Pampy 是 Python 的一个模式匹配类库,一个只有150行的类库,该库优雅、高效值得广大Python的码农加入自己基本开发栈中。
无独有偶,该程序还有一个同名的 Pampy.js 的 JavaScript 版本库。
你如果有兴趣,可以阅读源码,将其照搬到更多的开发语言中。
安装这个库的方式也是老生常谈了:
- pip install pampy
Pampy 的花式秀
匹配单个字符
我们可以用 _ 来匹配单个字符:
from pampy import _,match a=['a',1,'b',2,'c',3,'d',4] patter = ['a',1,'b',_,'c',3,'d',4] action=lambda x: f'b is: {x}' print(match(a,patter,action))
运行结果是:
- b is: 2
从上面例子可以看出,实际上我们只是用 _ 充当一个占位符,当匹配的时候,找到这个占位符对应的元素即可。
匹配字典
我们可以匹配多层级的字典中的任意一个层级的 key 或者 value:
from pampy import _, match person = { 'address': {'province': '湖北', 'city': '武汉', 'district': '东湖高新'}, 'name': '闲欢' } patter = {_: {_: '武汉'}} action = lambda k1, k2: ({'k1': k1, 'k2': k2}) print(match(person, patter, action))
运行结果是:
- {'k1': 'address', 'k2': 'city'}
跟前一个例子类似,这里使用 _ 这个占位符占位,然后在 action 里面定位占位符,即可输出结果。
匹配开头和结尾
上面的例子,我们都是使用占位符来占位,但是占位符只能匹配一个字符,下面的例子,我们将用 HEAD 和 TAIL 这两个关键词来匹配开头和结尾,他们可以批评任意多个字符:
from pampy import _,match,HEAD,TAIL a=['a',1,'b',2,'c',3,'d',4] patter = [HEAD,_,'b',2,'c',3,TAIL] action=lambda h,m,t: ({'head':h,'middle':m,'tail':t}) print(match(a,patter,action))
运行上面例子,结果是:
- {'head': 'a', 'middle': 1, 'tail': ['d', 4]}
我们可以从结果看到,HEAD 匹配了一个字符,TAIL 匹配了两个字符,输出的时候,如果是多个字符,结果会以数组的方式给出。
总结
Pampy 的例子都很简单,大家一阅便知。通过看着几个例子,是不是有种感觉:哇,还有这等神器!
当然,Pampy 的模式匹配不止这么几种方式,还有更多方式有待大家去探索。
以上是这个Python神器,能让你摸半天鱼!的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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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