


Comment puis-je trier naturellement les chaînes avec des nombres intégrés en Python ?
Tri naturel : l'art d'arranger des chaînes avec des nombres intégrés
Trier des chaînes avec des nombres peut être une tâche délicate, mais c'est essentiel pour beaucoup candidatures. Dans cette séance de questions-réponses, nous explorerons une solution qui permet d'obtenir des résultats de tri semblables à ceux d'un humain, vous permettant d'organiser des chaînes telles que "quelque chose1", "quelque chose2" et "quelque chose17" dans un ordre logique.
Le défi :
L'entrée donnée consiste en une liste de chaînes contenant des nombres. Cependant, la méthode sort() par défaut ne parvient pas à les organiser d’une manière logique pour les humains. Par exemple, la liste suivante :
something1 something12 something17 something2 something25 something29
serait triée comme :
something1 something12 something17 something2 something25 something29
La solution : les clés naturelles
La solution réside en utilisant des clés naturelles, une méthode de tri conçue pour la lisibilité humaine. Les clés naturelles traitent les nombres dans les chaînes comme des entités distinctes tout en conservant la structure globale de la chaîne.
Voici une implémentation Python utilisant la fonction natural_keys :
import re def natural_keys(text): return [int(c) if c.isdigit() else c for c in re.split(r'(\d+)', text)]
Lorsqu'elle est appliquée à la liste d'entrée, la le résultat serait :
['something1', 'something2', 'something12', 'something17', 'something25', 'something29']
Considérations supplémentaires :
Si vous devez trier les chaînes avec des nombres à virgule flottante, vous pouvez modifier l'expression régulière dans la fonction natural_keys pour faire correspondre les flottants au lieu des entiers.
def natural_keys(text): return [float(c) if c.isdigit() or '.' in c else c for c in re.split(r'[+-]?([0-9]+(?:[.][0-9]*)?|[.][0-9]+)', text)]
Cette amélioration vous permet de trier des chaînes comme :
something1 something2 something1.0 something1.25 something1.105
dans l'ordre suivant :
['something1', 'something1.0', 'something1.105', 'something1.25', 'something2']
En adoptant le pouvoir des clés naturelles, vous pouvez désormais organiser sans effort chaînes avec des nombres intégrés d'une manière lisible par l'homme, rendant vos tâches de manipulation de données plus efficaces et intuitives.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
