


Eine kurze Einführung in reguläre Ausdrücke in Python (mit Code)
本篇文章给大家带来的内容是关于python中正则表达式的简单介绍(附代码),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个“规则字符串”,这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。
在python中正则表达式被封装到了re模块,通过引入re模块来使用正则表达式
re模块中有很多正则表达式处理函数,首先用findall函数介绍基本基本字符的含义
元字符有:. \ * + ? ^ $ | {} [] ()
findall函数
遍历匹配,可以获取字符串中所有匹配的字符串,返回一个列表
. 匹配任意除换行符"\n"外的字符
import re temp=re.findall("a.c","abcdefagch") print(temp)#['abc', 'agc']
* 匹配前一个字符0或多次
temp=re.findall("a*b","abcaaaaabcdefb") print(temp)#['ab', 'aaaaab', 'b']
+ 匹配前一个字符1次或无限次
temp=re.findall("a+b","abcaaaaabcdefb") print(temp)#['ab', 'aaaaab']
? 匹配前一个字符0次或1次
temp=re.findall("a?b","abcaaaaabcdefb") print(temp)#['ab', 'ab', 'b']
^ 匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头
temp=re.findall("^ab","abcaaaaabcdefb") print(temp)#['ab']
$ 匹配字符串末尾,在多行模式中匹配每一行的末尾
temp=re.findall("ab$","abcaaaaabcdefab") print(temp)#['ab']
| 或。匹配|左右表达式任意一个,从左到右匹配,如果|没有包括在()中,则它的范围是整个正则表达式
temp=re.findall("abc|def","abcdef") print(temp)#['abc', 'def']
{} {m}匹配前一个字符m次,{m,n}匹配前一个字符m至n次,若省略n,则匹配m至无限次
temp=re.findall("a{3}","aabaaacaaaad") print(temp)#['aaa', 'aaa'] temp=re.findall("a{3,5}","aaabaaaabaaaaabaaaaaa") print(temp)#['aaa', 'aaaa', 'aaaaa', 'aaaaa']在获取了3个a后,若下一个还是a,并不会得到aaa,而是算下一个a
[] 字符集。对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出,也可以给出范围,如[abc]或[a-c]。[^abc]表示取反,即非abc,所有特殊字符在字符集中都失去其原有的特殊含义。用\反斜杠转义恢复特殊字符的特殊含义。
temp=re.findall("a[bcd]e","abcdefagch") print(temp)#[]此时bcd为b或c或d temp=re.findall("a[a-z]c","abcdefagch") print(temp)#['abc', 'agc'] temp=re.findall("[^a]","aaaaabcdefagch") print(temp)#['b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'c', 'h'] temp=re.findall("[^ab]","aaaaabcdefagch") print(temp)#['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'c', 'h']a和b都不会被匹配
() 被括起来的表达式将作为分组,从表达式左边开始每遇到一个分组的左括号“(”,编号+1.分组表达式作为一个整体,可以后接数量词。表达式中的|仅在该组中有效。
temp=re.findall("(abc){2}a(123|456)c","abcabca456c") print(temp)#[('abc', '456')] temp=re.findall("(abc){2}a(123|456)c","abcabca456cbbabcabca456c") print(temp)#[('abc', '456'), ('abc', '456')] #这里有()的情况中,findall会将该规则的每个()中匹配到的字符创放到一个元组中
要想看到被完全匹配的内容,我们可以使用一个新的函数search函数
search函数
在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回,如果字符串没有匹配,则返回None
temp=re.search("(abc){2}a(123|456)c","abcabca456c") print(temp)#<re.Match object; span=(0, 11), match='abcabca456c'> print(temp.group())#abcabca456c
\ 转义字符,使后一个字符改变原来的意思
反斜杠后边跟元字符去除特殊功能;(即将特殊字符转义成普通字符)
temp=re.search("a\$","abcabca456ca$") print(temp)#<<re.Match object; span=(11, 13), match='a$'> print(temp.group())#a$
引用序号对应的字组所匹配的字符串。
即下面的\2为前边第二个括号中的内容,2代表第几个,从1开始
a=re.search(r'(abc)(def)gh\2','abcdefghabc abcdefghdef').group() print(a)#abcdefghdef
反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能;(即预定义字符)
预定义字符有:\d \D \s \S \w \W \A \Z \b \B
预定义字符在字符集中仍有作用
\d 数字:[0-9]
temp=re.search("a\d+b","aaa234bbb") print(temp.group())#a234b
\D 非数字:[^\d]
\s 匹配任何空白字符:[<空格>\t\r\n\f\v]
temp=re.search("a\s+b","aaa bbb") print(temp.group())#a b
\S 非空白字符:[^\s]
\w 匹配包括下划线在内的任何字字符:[A-Za-z0-9_]
\W 匹配非字母字符,即匹配特殊字符
temp=re.search("\W","$") print(temp.group())#$
\A 仅匹配字符串开头,同^
\Z 仅匹配字符串结尾,同$
\b 匹配\w和\W之间的边界
temp=re.search(r"\bas\b","a as$d") print(temp.group())#$as
\B [^\b]
下面介绍其他的re常用函数
compile函数
编译正则表达式模式,返回一个对象的模式
rule = re.compile("abc\d+\w") str = "aaaabc6def" temp = rule.findall(str) print(temp)#['abc6d']
match函数
在字符串刚开始的位置匹配,和^功能相同
temp=re.match("asd","asdfasd") print(temp.group())#asd
finditer函数
将所有匹配到的字符串以match对象的形式按顺序放到一个迭代器中返回
temp=re.finditer("\d+","as11d22f33a44sd") print(temp)#<callable_iterator object at 0x00000242EEEE9E48> for i in temp: print(i.group()) #11 #22 #33 #44
split函数
用于分割字符串,将分割后的字符串放到一个列表中返回
如果在字符串的首或尾分割,将会出现一个空字符串
temp=re.split("\d+","as11d22f33a44sd55") print(temp)#['as', 'd', 'f', 'a', 'sd', '']
使用字符集分割
如下先以a分割,再将分割后的字符串们以b分割,所以会出现3个空字符串
temp=re.split("[ab]","ab123b456ba789b0") print(temp)#['', '', '123', '456', '', '789', '0']
sub函数
将re匹配到的部分进行替换再返回新的字符串
temp=re.sub("\d+","_","ab123b456ba789b0") print(temp)#ab_b_ba_b_
后边还可以再加一个参数表示替换次数,默认为0表示全替换
subn函数
将re匹配到的部分进行替换再返回一个装有新字符串和替换次数的元组
temp=re.subn("\d+","_","ab123b456ba789b0") print(temp)#('ab_b_ba_b_', 4)
然后讲一下特殊分组
temp=re.search("(?P<number>\d+)(?P<letter>[a-zA-Z])","ab123b456ba789b0") print(temp.group("number"))#123 print(temp.group("letter"))#b
以?P
最后说一下惰性匹配和贪婪匹配
temp=re.search("\d+","123456") print(temp.group())#123456
此时为贪婪匹配,即只要符合就匹配到底
temp=re.search("\d+?","123456") print(temp.group())#1
在后面加一个?变为惰性匹配,即只要匹配成功一个字符就结束匹配
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Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

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.

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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