


Comment utiliser les expressions régulières Python pour la conversion d'expressions arithmétiques
L'expression régulière est un outil puissant en Python, qui peut être utilisé pour faire correspondre, rechercher, remplacer du texte et d'autres opérations. En informatique, les expressions régulières sont utilisées pour analyser facilement des expressions arithmétiques dans un format lisible par ordinateur. Cet article explique comment utiliser les expressions régulières Python pour la conversion d'expressions arithmétiques.
Tout d'abord, nous devons comprendre les règles grammaticales des expressions arithmétiques. Les expressions arithmétiques sont constituées d'opérandes et d'opérateurs, par exemple : 2 + 4 * 5. Dans cette expression, les nombres 2, 4 et 5 sont des opérandes et les signes plus et multiplication sont des opérateurs. L'ordre dans lequel les expressions arithmétiques sont analysées est déterminé par la priorité des opérateurs. D’une manière générale, la multiplication et la division ont une priorité plus élevée que l’addition et la soustraction.
Voyons maintenant comment utiliser des expressions régulières pour analyser des expressions arithmétiques. Tout d’abord, nous devons définir une expression régulière pour correspondre aux expressions arithmétiques. Une expression régulière simple pourrait être :
pattern = r"(d+)([+-*/])(d+)"
Cette expression régulière correspond à une combinaison de deux nombres et d'un opérateur. Parmi eux, "(d+)" signifie correspondre à n'importe quel nombre de nombres, et "([+-*/])" signifie correspondre aux opérateurs d'addition, de soustraction, de multiplication et de division.
Maintenant, écrivons une fonction Python qui utilise des expressions régulières pour analyser des expressions arithmétiques :
import re def evaluate(expression): pattern = r"(d+)([+-*/])(d+)" match = re.match(pattern, expression) if match: operand1 = int(match.group(1)) operator = match.group(2) operand2 = int(match.group(3)) if operator == "+": return operand1 + operand2 elif operator == "-": return operand1 - operand2 elif operator == "*": return operand1 * operand2 elif operator == "/": return operand1 / operand2 else: return None
Cette fonction accepte une expression arithmétique comme paramètre et renvoie le résultat du calcul . Il utilise d'abord des expressions régulières pour faire correspondre les nombres et les opérateurs de l'expression et les enregistre dans les variables opérande1, opérateur et opérande2. Ensuite, le calcul est effectué en fonction du type de l'opérateur et le résultat est renvoyé.
Maintenant, testons le fonctionnement de la fonction d'évaluation :
print(evaluate("2 + 4 * 5")) # 22 print(evaluate("10 - 3 / 2")) # 8.5
Les résultats sont tous corrects. La fonction d'évaluation peut analyser avec succès les expressions arithmétiques et calculer les résultats.
Enfin, présentons comment gérer la préséance des opérateurs. Nous pouvons le faire en utilisant des expressions régulières et des fonctions récursives. Tout d'abord, nous définissons plusieurs expressions régulières pour faire correspondre des opérateurs avec des priorités différentes :
pattern_high = r"(d+)([*/])(d+)" pattern_low = r"(d+)([+-])(d+)"
Parmi elles, pattern_high correspond aux opérations de multiplication et de division, et pattern_low correspond aux opérations d'addition et de soustraction. Ensuite, nous écrivons une fonction récursive qui gère tous les opérateurs de l'expression :
def evaluate(expression): match_high = re.search(pattern_high, expression) match_low = re.search(pattern_low, expression) if match_high: operand1 = int(match_high.group(1)) operator = match_high.group(2) operand2 = int(match_high.group(3)) if operator == "*": result = operand1 * operand2 elif operator == "/": result = operand1 / operand2 new_expression = re.sub(pattern_high, str(result), expression, count=1) return evaluate(new_expression) elif match_low: operand1 = int(match_low.group(1)) operator = match_low.group(2) operand2 = int(match_low.group(3)) if operator == "+": result = operand1 + operand2 elif operator == "-": result = operand1 - operand2 new_expression = re.sub(pattern_low, str(result), expression, count=1) return evaluate(new_expression) else: return int(expression)
Cette fonction utilise deux expressions régulières pour faire correspondre les opérations de multiplication et de division ainsi que les opérations d'addition et de soustraction. S'il y a des opérations de multiplication et de division dans l'expression, les opérations de multiplication et de division sont calculées en premier et la fonction re.sub() est utilisée pour remplacer l'expression d'origine par le résultat. S'il n'y a que des opérations d'addition et de soustraction dans l'expression, les opérations d'addition et de soustraction sont calculées directement.
Maintenant, testons le fonctionnement de la fonction d'évaluation optimisée :
print(evaluate("2 + 4 * 5")) # 22 print(evaluate("10 - 3 / 2")) # 8.5 print(evaluate("2 + 4 * 5 / 2 - 3")) # 13
Les résultats sont tous corrects, indiquant que notre optimisation a pris effet.
Pour résumer, vous pouvez facilement analyser des expressions arithmétiques et calculer les résultats à l'aide d'expressions régulières Python. Pour les expressions complexes, nous pouvons utiliser des fonctions récursives et des expressions régulières pour gérer la priorité des opérateurs et automatiser l'algorithme.
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Il n'y a pas de fonction de somme intégrée dans le langage C, il doit donc être écrit par vous-même. La somme peut être obtenue en traversant le tableau et en accumulant des éléments: Version de boucle: la somme est calculée à l'aide de la longueur de boucle et du tableau. Version du pointeur: Utilisez des pointeurs pour pointer des éléments de tableau, et un résumé efficace est réalisé grâce à des pointeurs d'auto-incitation. Allouer dynamiquement la version du tableau: allouer dynamiquement les tableaux et gérer la mémoire vous-même, en veillant à ce que la mémoire allouée soit libérée pour empêcher les fuites de mémoire.

Il n'y a pas de salaire absolu pour les développeurs Python et JavaScript, selon les compétences et les besoins de l'industrie. 1. Python peut être davantage payé en science des données et en apprentissage automatique. 2. JavaScript a une grande demande dans le développement frontal et complet, et son salaire est également considérable. 3. Les facteurs d'influence comprennent l'expérience, la localisation géographique, la taille de l'entreprise et les compétences spécifiques.

Bien que distincts et distincts soient liés à la distinction, ils sont utilisés différemment: distinct (adjectif) décrit le caractère unique des choses elles-mêmes et est utilisée pour souligner les différences entre les choses; Distinct (verbe) représente le comportement ou la capacité de distinction, et est utilisé pour décrire le processus de discrimination. En programmation, distinct est souvent utilisé pour représenter l'unicité des éléments d'une collection, tels que les opérations de déduplication; Distinct se reflète dans la conception d'algorithmes ou de fonctions, tels que la distinction étrange et uniforme des nombres. Lors de l'optimisation, l'opération distincte doit sélectionner l'algorithme et la structure de données appropriés, tandis que l'opération distincte doit optimiser la distinction entre l'efficacité logique et faire attention à l'écriture de code clair et lisible.

! x Compréhension! X est un non-opérateur logique dans le langage C. Il booléen la valeur de x, c'est-à-dire que les véritables modifications sont fausses et fausses modifient true. Mais sachez que la vérité et le mensonge en C sont représentés par des valeurs numériques plutôt que par les types booléens, le non-zéro est considéré comme vrai, et seul 0 est considéré comme faux. Par conséquent,! X traite des nombres négatifs de la même manière que des nombres positifs et est considéré comme vrai.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée en C pour la somme, mais il peut être implémenté par: en utilisant une boucle pour accumuler des éléments un par un; Utilisation d'un pointeur pour accéder et accumuler des éléments un par un; Pour les volumes de données importants, envisagez des calculs parallèles.

La page H5 doit être maintenue en continu, en raison de facteurs tels que les vulnérabilités du code, la compatibilité des navigateurs, l'optimisation des performances, les mises à jour de sécurité et les améliorations de l'expérience utilisateur. Des méthodes de maintenance efficaces comprennent l'établissement d'un système de test complet, à l'aide d'outils de contrôle de version, de surveiller régulièrement les performances de la page, de collecter les commentaires des utilisateurs et de formuler des plans de maintenance.

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Copier et coller le code n'est pas impossible, mais il doit être traité avec prudence. Des dépendances telles que l'environnement, les bibliothèques, les versions, etc. dans le code peuvent ne pas correspondre au projet actuel, entraînant des erreurs ou des résultats imprévisibles. Assurez-vous de vous assurer que le contexte est cohérent, y compris les chemins de fichier, les bibliothèques dépendantes et les versions Python. De plus, lors de la copie et de la collation du code pour une bibliothèque spécifique, vous devrez peut-être installer la bibliothèque et ses dépendances. Les erreurs courantes incluent les erreurs de chemin, les conflits de version et les styles de code incohérents. L'optimisation des performances doit être redessinée ou refactorisée en fonction de l'objectif d'origine et des contraintes du code. Il est crucial de comprendre et de déboguer le code copié, et de ne pas copier et coller aveuglément.
