Python は re モジュールを使用して、文字列内の括弧内のコンテンツを定期的に抽出します。
この記事では、Python が re モジュールを使用して文字列内の括弧内の内容を定期的に抽出する方法を主に紹介し、括弧の内容に対して定期的な一致操作を実行する Python の re モジュールの使用方法を例の形式で分析し、簡単に説明します。関連する修飾子と通常のステートメントを使用します。必要な友人はそれを参照できます
この記事では、re モジュールを使用して文字列内の括弧内の内容を定期的に抽出する Python の例について説明します。参考のために皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです。
コードに直接移動します:
# -*- coding:utf-8 -*- #! python2 import re string = 'abe(ac)ad)' p1 = re.compile(r'[(](.*?)[)]', re.S) #最小匹配 p2 = re.compile(r'[(](.*)[)]', re.S) #贪婪匹配 print(re.findall(p1, string)) print(re.findall(p2, string))
出力:
['ac'] ['ac)ad']
説明:
1 の前に r を追加します。通常の一致文字列内に特殊な記号が含まれないようにするために、バックスラッシュを記述する必要はありません。
2. [ ] には特殊な記号を削除する機能があります。つまり、[(] の ( は単なる括弧です)
3. 正規一致文字列内の () は、文字列内の正規表現を抽出します。通常の文字列全体の括弧
4. は、改行を除く任意の文字を表します。
5 は、貪欲な一致です。 . は改行以外の任意の文字を表すことができます
関連する推奨事項: Python は add_subplot と subplot を使用してサブプロットを描画します
cx_Oracle モジュールを使用して Oracle データベースを操作する Python の詳細な説明
以上がPython は re モジュールを使用して、文字列内の括弧内のコンテンツを定期的に抽出します。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。

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PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

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MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。
