文字列内の隠された数字を検出するにはどうすればよいですか?
文字列に数字が潜んでいますか?
数字が含まれていないはずの文字列があると想像してください。しかし、ユーザーが誤って数字を含めた可能性があると考えます。卑劣な数字。そうなっているかどうかをどうやって確認できますか?隠された数字を明らかにするための 2 つのアプローチを見てみましょう。
str.isdigital() 関数の使用
isdigital() 関数は数字を見つけるのに役立ちますが、その動作は予想とは異なります。文字列内のすべての文字が数値である場合にのみ True を返しますが、この状況では必要ない可能性があります。
def has_numbers(inputString): return any(char.isdigit() for char in inputString)
説明: この関数は、入力文字列内の各文字を反復処理して、それが数字 (つまり、「0」から「9」) であるかどうかをチェックします。そのうちの 1 文字でも数字であれば、関数は True を返します。
正規表現の使用
正規表現は、このタスクに取り組む別の方法を提供します。
import re def has_numbers(inputString): return bool(re.search(r'\d', inputString))
説明: この関数は正規表現を利用して、入力文字列内の任意の場所で少なくとも 1 つの数字 (「d」) を検索します。 1 つ以上の数字が見つかった場合は True を返します。それ以外の場合は、False を返します。
サンプルの使用法
両方の関数は、サンプル入力内の数値の存在を効果的に検出します。
- has_numbers("I own 1 Dog") : True
- has_numbers("私は犬を飼っていません"): False
これらのメソッドは、数値のない文字列に数字が含まれていないことを確認し、不要な数値の侵入を防ぐ便利な方法を提供します。
以上が文字列内の隠された数字を検出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
