


Wie ordne ich Punktzeichen in E-Mail-Adressen mithilfe regulärer Ausdrücke zu?
Verwenden regulärer Ausdrücke zur Identifizierung von Punktzeichen (.) in E-Mail-Adressen
In Datenanalyseszenarien ist es häufig erforderlich, bestimmte Elemente zu extrahieren aus Zeichenfolgen, z. B. E-Mail-Adressen. Reguläre Ausdrücke bieten ein leistungsstarkes Werkzeug für solche Aufgaben.
Übereinstimmung literaler Punktzeichen
Der Punkt (.) ist ein Metazeichen in regulären Ausdrücken, was bedeutet, dass er ein beliebiges Zeichen darstellt. Um jedoch mit einem Literalpunkt in einer Python-Rohzeichenfolge (gekennzeichnet durch r"" oder r'') übereinzustimmen, muss er als r" maskiert werden.
Betrachten Sie beispielsweise die folgende Zeichenfolge:
"blah blah blah [email protected] blah blah"
Um die E-Mail-Adresse zu extrahieren, die einen wörtlichen Punkt enthält, können wir den folgenden regulären Ausdruck verwenden:
r"\b\w+\.\w+@\w+\.\w+"
Aufschlüsselung des Regex:
- b: Entspricht einer Wortgrenze (d. h. dem Anfang oder Ende eines Wortes).
- w: Entspricht einem oder mehreren Wortzeichen (z. B. Buchstaben oder Ziffern).
- .: Entspricht a wörtlicher Punkt (Punkt).
- w: Entspricht erneut einem oder mehreren Wortzeichen.
- @: Entspricht dem at-Symbol (@) in E-Mail-Adressen.
- w: Entspricht ein oder mehrere Wortzeichen für den Domänennamen.
- .: Entspricht einem Literalpunkt (Punkt), der den Domänennamen und das Suffix trennt.
- w: Entspricht einem oder mehreren Wortzeichen für das Domänensuffix .
Mit diesem regulären Ausdruck können wir die E-Mail-Adresse aus der angegebenen Zeichenfolge extrahieren:
import re text = "blah blah blah [email protected] blah blah" email = re.findall(r"\b\w+\.\w+@\w+\.\w+", text) print(email) # Output: ['[email protected]']
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie ordne ich Punktzeichen in E-Mail-Adressen mithilfe regulärer Ausdrücke zu?. 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.

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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.

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.
