


Wie kann ich Trennzeichen beim Teilen von Zeichenfolgen in Python beibehalten?
Trennzeichen beim Aufteilen von Zeichenfolgen in Python beibehalten
Beim Aufteilen von Zeichenfolgen in Python werden die Trennzeichen standardmäßig verworfen. Es gibt jedoch Situationen, in denen die Beibehaltung dieser Trennzeichen von Vorteil sein kann.
Stellen Sie sich das folgende Szenario vor, in dem Sie eine Zeichenfolge tokenisieren, einige Operationen daran ausführen und dann die ursprüngliche Zeichenfolge wiederherstellen möchten. Um dies zu erreichen, ist die Beibehaltung der Trennzeichen von entscheidender Bedeutung.
Lösung: Verwendung von einfangenden Gruppen
Die Python-Funktion re.split bietet eine Möglichkeit, Trennzeichen durch die Verwendung von einfangenden Klammern zu erfassen das Muster. So können Sie es machen:
import re string = 'foo/bar spam\neggs' pattern = '(\W)' # Capture non-word characters in parentheses result = re.split(pattern, string) print(result)
Dies erzeugt die folgende Ausgabe:
['foo', '/', 'bar', ' ', 'spam', '\n', 'eggs']
Wie Sie sehen können, wurden die Trennzeichen als separate Elemente in der resultierenden Liste beibehalten.
Das Erfassen von Gruppen verstehen
Der Schlüssel zu dieser Lösung liegt in der Verwendung Erfassen von Gruppen im regulären Ausdrucksmuster. Erfassungsgruppen werden mithilfe von Klammern definiert und ermöglichen Ihnen die Erfassung des übereinstimmenden Textes. In diesem Fall stimmt die Erfassungsgruppe (W) mit jedem Nicht-Wort-Zeichen überein und der übereinstimmende Text wird in die resultierende Liste aufgenommen.
Mit dieser Technik können Sie eine Zeichenfolge effektiv teilen und dabei die Trennzeichen beibehalten. Diese Funktion kann in verschiedenen Szenarien nützlich sein, z. B. bei der Tokenisierung von Text, der Bearbeitung von Zeichenfolgen und deren Rekonstruktion nach dem Anwenden von Änderungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Trennzeichen beim Teilen von Zeichenfolgen in Python beibehalten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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 ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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.

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 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
