


Regex vs `isdigit()` en Python : quelle méthode extrait le mieux les nombres des chaînes ?
Extraction de nombres à partir de chaînes en Python : expressions régulières et méthode Isdigit()
Pour extraire efficacement des nombres d'une chaîne, les développeurs débattent de la question utilisation d'expressions régulières (regex) par rapport à la méthode isdigit(). Cet article explore les deux approches et fournit une comparaison claire.
Expressions régulières
Les expressions régulières sont un outil puissant pour faire correspondre des modèles dans le texte. Pour extraire des nombres, nous pouvons utiliser l'expression régulière suivante :
r'\d+'
Cette expression régulière correspond à un ou plusieurs chiffres dans l'ordre. Par exemple, en l'appliquant à la chaîne "hello 12 hi 89" en utilisant re.findall() :
>>> re.findall(r'\d+', "hello 12 hi 89") ['12', '89']
Méthode Isdigit()
La méthode isdigit() La méthode est une fonction intégrée à Python qui renvoie True si la chaîne ne contient que des chiffres. Pour l'utiliser pour l'extraction de nombres, nous pouvons parcourir les caractères de la chaîne, en vérifiant chacun d'entre eux avec isdigit().
Cependant, cette méthode a des limites :
- Elle nécessite une itération sur le chaîne caractère par caractère, ce qui peut être inefficace pour les grandes chaînes.
- Il ne gère pas les cas où les nombres sont délimités par des espaces non blancs. caractères.
Comparaison
En général, les expressions régulières sont préférées pour extraire des nombres à partir de chaînes. Ils offrent les avantages suivants :
- Efficacité : Les expressions régulières peuvent effectuer une correspondance de modèles en un seul passage, évitant ainsi les itérations inutiles.
- Flexibilité : Ils prennent en charge des modèles complexes qui peuvent gérer différentes manières de formater ou de formater les nombres. délimité.
- Concision : Les expressions rationnelles sont souvent plus concises et lisibles que le code utilisant la méthode isdigit().
Conclusion
Bien que la méthode isdigit() puisse être utilisée pour l'extraction de nombres, les expressions régulières sont généralement le meilleur choix en raison de leur efficacité, flexibilité et concision. En tirant parti des expressions régulières, les développeurs peuvent extraire des nombres à partir de chaînes avec précision et efficacité.
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 convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

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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.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

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.
