


So passen Sie verschachtelte Klammern in Strings an: Regex vs. Pyparsing
Verschachtelte Klammern mit Regex abgleichen
Beim Umgang mit Zeichenfolgen, die verschachtelte Klammern enthalten, kann die Verwendung regulärer Ausdrücke für den Abgleich eine Herausforderung darstellen. Während der bereitgestellte Code, der re.findall() verwendet, den äußersten Ausdruck erfolgreich abgleicht, kann er die verschachtelten nicht erfassen.
Warum reguläre Ausdrücke nicht ausreichen
Reguläre Ausdrücke sind aufgrund ihrer flachen Natur bei der Handhabung verschachtelter Strukturen von Natur aus eingeschränkt. Ihnen fehlt das Konzept der Rekursion oder des Backtracking, das für das Parsen komplexer Konstrukte wie verschachtelter Klammern von entscheidender Bedeutung ist.
Eine bessere Lösung: Pyparsing
Anstatt hierfür reguläre Ausdrücke zu verwenden Für diese Aufgabe ist es eine bessere Option, Pyparsing zu nutzen, eine Bibliothek, die speziell für das Parsen verschachtelter grammatikalischer Strukturen entwickelt wurde. Pyparsing stellt die Funktion „nestedExpr()“ bereit, mit der wir Grammatiken definieren können, die verschachtelte Konstrukte verarbeiten können.
Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie Pyparsing verwendet wird, um verschachtelte Klammern abzugleichen und zu analysieren:
<code class="python">import pyparsing # Define the elements of the expression thecontent = pyparsing.Word(pyparsing.alphanums) | '+' | '-' # Define the nested expression grammar parens = pyparsing.nestedExpr('(', ')', content=thecontent)</code>
Jetzt können Sie Parens verwenden, um eine Zeichenfolge zu analysieren, die verschachtelte Klammern enthält:
<code class="python">res = parens.parseString("((12 + 2) + 3)")</code>
Ausgabe:
[ [['12', '+', '2'], '+', '3'] ]
Die Ausgabe ist eine verschachtelte Liste, in der jede Die innere Liste stellt einen Teil des analysierten Ausdrucks dar.
Fazit
Während reguläre Ausdrücke für bestimmte Aufgaben zur Zeichenfolgenmanipulation nützlich sein können, weisen sie Einschränkungen auf, wenn mit komplexen, verschachtelten Ausdrücken gearbeitet wird Strukturen. In solchen Fällen bietet Pyparsing eine umfassendere, auf diese Szenarien zugeschnittene Lösung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo passen Sie verschachtelte Klammern in Strings an: Regex vs. Pyparsing. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

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Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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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.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
