


Pourquoi ma limite de mots Python Regex \b échoue-t-elle et comment puis-je y remédier ?
Bordure des mots (b) dans les expressions régulières Python avec le module re
Lorsque vous travaillez avec des expressions régulières en Python à l'aide du module re, vous pouvez rencontrez une confusion concernant le comportement de l’expression de limite de mot (b). Cette réponse résout un problème courant auquel les utilisateurs sont confrontés lorsqu'ils tentent de faire correspondre les limites des mots.
L'expression b, généralement utilisée pour identifier la limite entre un mot et tout autre caractère, semble échouer dans certains scénarios. Prenons l'exemple suivant :
>>> x = 'one two three' >>> y = re.search("\btwo\b", x)
De façon attendue, un objet match devrait être renvoyé, mais à la place, il s'agit de None. Ce résultat déroutant peut amener à se demander si b est pris en charge en Python.
Cependant, le problème ne réside pas dans l'expression b elle-même mais dans la chaîne avec laquelle vous travaillez. En Python, les chaînes contenant des barres obliques inverses nécessitent un traitement spécial en tant que séquences d'échappement. Pour éviter cela, vous devez utiliser des chaînes brutes.
>>> x = 'one two three' >>> y = re.search(r"\btwo\b", x) >>> y <_sre.SRE_Match object at 0x100418a58>
En ajoutant le préfixe "r", vous créez une chaîne brute où les barres obliques inverses sont traitées comme des caractères littéraux, y compris l'expression b. Cela permet à Python de faire correspondre correctement la limite du mot.
Vous pouvez également utiliser la fonction re.compile() pour créer un modèle d'expression régulière qui inclut le mot que vous souhaitez faire correspondre :
word = 'two' k = re.compile(r'\b%s\b' % word, re.I)
Cette approche aboutit à un modèle compilé qui peut être appliqué efficacement à plusieurs chaînes ou utilisé dans des opérations d'expression régulière complexes.
En résumé, n'oubliez pas d'utiliser des chaînes brutes ou le Fonction re.compile() pour une gestion correcte des expressions de limites de mots dans le module re de Python.
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.

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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
