


Regex oder „isdigit()'? Welches eignet sich am besten zum Extrahieren von Zahlen aus Zeichenfolgen in Python?
Extrahieren von Zahlen aus Strings in Python
Das Extrahieren von Zahlen aus einem String kann entweder mithilfe regulärer Ausdrücke oder der Methode isdigit() erreicht werden. Vergleichen wir die Ansätze, um festzustellen, welcher für den Zweck besser geeignet ist.
Reguläre Ausdrücke
Reguläre Ausdrücke bieten ein leistungsstarkes Werkzeug zum Abgleichen von Mustern in Zeichenfolgen. Um Zahlen zu extrahieren, können Sie den folgenden regulären Ausdruck verwenden:
r'\d+'
Dieser Ausdruck gleicht Zeichenfolgen ab, die eine oder mehrere Dezimalstellen enthalten. Betrachten Sie zum Beispiel die Zeichenfolge „Hallo 23, Hallo 33“. Der folgende Code verwendet den regulären Ausdruck, um die Zahlen zu extrahieren:
import re line = "hello 23 hi 33" result = re.findall(r'\d+', line) print(result) # [23, 33]
isdigit()-Methode
Die isdigit()-Methode ist ein einfacherer Ansatz zum Testen, ob Ein Zeichen ist eine Dezimalziffer. Es bietet jedoch nicht die Möglichkeit, Zahlen als Ganzes zu extrahieren. Um isdigit() zu verwenden, müssten Sie die Zeichenfolge Zeichen für Zeichen durchlaufen:
line = "hello 23 hi 33" result = [] for char in line: if char.isdigit(): result.append(int(char)) print(result) # [2, 3, 3]
Vergleich
Letztendlich die Wahl zwischen regulären Ausdrücken und isdigit ()-Methode hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Reguläre Ausdrücke bieten mehr Flexibilität für den komplexen Mustervergleich und die Extraktion. Sie unterstützen auch Funktionen wie Wortgrenzen (b) für übereinstimmende Zahlen, die von Leerzeichen umgeben sind.
Für die einfache Extraktion von Zahlen aus einer Zeichenfolge kann die Methode isdigit() ausreichend sein. Für komplexere Fälle oder wenn die Extraktion von Zahlen als Ganzes erforderlich ist, bieten reguläre Ausdrücke jedoch eine umfassendere Lösung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRegex oder „isdigit()'? Welches eignet sich am besten zum Extrahieren von Zahlen aus Zeichenfolgen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











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 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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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
