


So entfernen Sie Sonderzeichen, Satzzeichen und Leerzeichen aus einer Zeichenfolge in Python
Sonderzeichen, Satzzeichen und Leerzeichen aus einer Zeichenfolge entfernen
Die Aufgabe besteht darin, alle Sonderzeichen, Satzzeichen und Leerzeichen aus einer Zeichenfolge zu entfernen erfordert, dass nur Buchstaben und Zahlen übrig bleiben. Dies kann auf verschiedene Arten erreicht werden.
Nicht-Regex-Ansatz
Für einen alternativen Ansatz, der keine regulären Ausdrücke verwendet, können Sie eine Verständnisliste verwenden.
>>> string = "Special $#! characters spaces 888323" >>> ''.join(e for e in string if e.isalnum()) 'Specialcharactersspaces888323'
Die Methode str.isalnum() hilft bei der Identifizierung alphanumerischer Zeichen, und die Verständnisliste filtert diejenigen heraus, die es nicht sind.
Regex-Ansatz
Wenn Sie lieber reguläre Ausdrücke verwenden möchten, können Sie sich für Folgendes entscheiden:
<code class="python">import re string = "Special $#! characters spaces 888323" cleaned_string = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9]', '', string)</code>
Hier verwenden wir re.sub(), um alle nicht alphanumerischen Zeichen durch eine leere Zeichenfolge zu ersetzen.
Best-Practice-Empfehlung
Während Regex elegante Lösungen bieten kann, ist die Verwendung von Nicht-Regex-Ansätzen im Allgemeinen aus Gründen der Leistung und Einfachheit vorzuziehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo entfernen Sie Sonderzeichen, Satzzeichen und Leerzeichen aus einer Zeichenfolge in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
