Python-Grundlagen: Reguläre Ausdrücke
正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大。下面这篇文章主要介绍了关于Python正则表达式基础的相关资料,需要的朋友可以参考下。
前言
之前有人提了一个需求,我一看此需求用正则表达式最合适不过。考虑到之前每次使用正则表达式,都是临时抱佛脚,于是这次我就一边完成任务一边系统的学习了一遍正则表达式。主要参考PyCon2016上的一个视频Regular Expressions。
我将分几篇文章对正则表达式进行总结。
以下是第一部分,基础:
基础部分
这里总结了正则表达式最基础的用法,其中大部分内容对我(以及大部分程序员)来说都是平时经常用到的,所以我就一笔带过了,只对其中的几处用例子说明。
. 除了换行之外的其他所有字符
^ 行首
$ 行尾
[abcd] abcd其中的一个字符
[^abcd] 除了abcd之外的任意字符
[a-d] 相当于[abcd]
[a-dz] 相当于[abcdz]
\b 单词边界
\w 字母数字或下划线 相当于[a-zA-Z0-9_]
\W 与\w相反
\d 数字,相当于[0-9]
\D 与\d相反
\s 空白字符,相当于[ \t\n\r\f\v]
\S 与\s相反
{5} 在此之前的正则表达式部分(下同)准确的出现5次
{2,5} ~出现2到5次
{2,} ~出现2次或多次
{,5} ~出现0到5次
* ~出现0次或多次
? ~出现0次或1次
+ ~出现1次或多次
ABC|DEF 匹配ABC或者DEF
\ 转义字符,如\表示匹配*,\$表示匹配$*
\b、 \用以下几个例子简单说明一下:
\b:
>>> re.search(r'\bhello\b', 'hello') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search(r'\bhello\b', 'hello world') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search(r'\bhello\b', 'hello,world') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search(r'\bhello\b', 'hello_world') >>>
其实这里,\b大体上和\W一支,但是\b可以匹配行首行尾等非显示类的字符,而\W不可以。
\:
>>> re.search(r'\$100', '$100') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='$100'> >>> re.search(r'$100', '$100') >>>
想要匹配那些在正则表达式中有特殊含义的字符,如$、^、*等,就需要用\进行转义。
raw string:
另外,前面例子中,模式字符串(pattern)前面都加了一个r,这个r的意思是raw string,后面所接的字符串,Pyhton解释器无需对其进行转义。因为,\在Python字符串中和正则表达式中都有特殊含义,所以如果不是raw string,那么要表达一个\字符,就需要四个\了(在Python解释器中先转义一次,2个\表示1个\,剩下2个\,在正则表达式中又转义一次,最终剩下一个\)。例如:
>>> re.search(r'\bhello\b', 'hello') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search('\bhello\b', 'hello') >>> re.search('\\bhello\\b', 'hello') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search('\\\\hello\\\\', '\\hello\\') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='\\hello\\'> >>> re.search(r'\\hello\\', '\\hello\\') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='\\hello\\'> >>> print('\\hello\\') \hello\
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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

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Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

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Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

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