Wie extrahiere ich bestimmte Wörter aus Text mithilfe regulärer Ausdrücke in Python?

Verwenden regulärer Ausdrücke zum Extrahieren von Musterübereinstimmungen in Python

In Python bieten reguläre Ausdrücke (Regex) eine leistungsstarke Möglichkeit, Daten aus Zeichenfolgen abzugleichen und zu extrahieren. Ein häufiger Anwendungsfall besteht darin, bestimmte Wörter oder Muster in einem größeren Text zu identifizieren und abzurufen.

Betrachten Sie die Beispielzeichenfolge:

someline abc
someother line
name my_user_name is valid
some more lines

Unser Ziel ist es, das Wort „mein_Benutzername“ mithilfe von a zu extrahieren regulärer Ausdruck.

Übereinstimmung mit dem Muster

Der erste Schritt besteht darin, ein Regex-Muster zu erstellen, das mit dem gewünschten Muster übereinstimmt. In diesem Fall möchten wir Zeilen abgleichen, die mit „name“ beginnen, gefolgt von einer beliebigen Zeichenfolge und mit „is valid“ enden. Wir können den folgenden regulären Ausdruck verwenden:

"name .* is valid"

Hier entspricht „name“ dem wörtlichen Wort „name“, „.*“ entspricht einer beliebigen Zeichenfolge (einschließlich Leerzeichen) und „is valid“ entspricht dem Literale Zeichenfolge. Wir kompilieren das Muster mit re.compile(), wie unten gezeigt:

import re
s = """
someline abc
someother line
name my_user_name is valid
some more lines
"""
p = re.compile("name .* is valid")

Jetzt können wir das kompilierte Muster verwenden, um nach Übereinstimmungen in unserer Zeichenfolge zu suchen. Die p.match(s)-Methode gibt ein Objekt zurück, das die erste gefundene Übereinstimmung darstellt.

Extrahieren des Benutzernamens

Sobald wir ein Übereinstimmungsobjekt haben, können wir den gewünschten Text mithilfe der Gruppe( ) Methode. Die Zahl in den Klammern gibt an, welche Capture-Gruppe abgerufen werden soll. In unserem Fall gibt es nur eine Erfassungsgruppe, die mit Gruppe(1) bezeichnet wird:

match = p.match(s)  # finds the first match
print(match.group(1))  # prints "my_user_name"

Durch die Verwendung regulärer Ausdrücke und der Methode group() können wir bestimmte Wörter oder Muster effizient aus größeren Wörtern extrahieren Textdatensätze.

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