Pythonで取得・置換する方法(解析例)
この記事では、Python の取得 と置換について学びましょう。友達の中には、Python プログラミング言語に触れたばかりで、この側面について特別に理解していない人もいるかもしれませんが、そんなことはありません。次の記事では、この知識について紹介します。
取得と置換
Python の re モジュールは、文字列内の一致を置換するための re.sub を提供します。
構文は次のとおりです:
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
パラメータは次のとおりです:
pattern: 正規表現のパターン文字列。
repl: 置換される文字列、または関数にすることもできます。
string : 検索および置換される元の文字列。
count: パターン マッチング後の置換の最大数。デフォルト値は 0 で、これはすべての一致を置換することを意味します。
例 を示します。例は次のとおりです。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import re phone = "2004-959-559 # 这是一个国外电话号码" # 删除字符串中的 Python注释 num = re.sub(r'#.*$', "", phone) print "电话号码是: ", num # 删除非数字(-)的字符串 num = re.sub(r'\D', "", phone) print "电话号码是 : ", num
电话号码是: 2004-959-559 电话号码是 : 2004959559
python における検索と置換 に関する関連知識を紹介しますので、上記の内容を理解するために活用していただければ幸いです。この記事で説明したことがあなたのお役に立ち、Python の学習が容易になることを願っています。
関連知識の詳細については、php 中国語 Web サイトのPython チュートリアル 列を参照してください。
以上がPythonで取得・置換する方法(解析例)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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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

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DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

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CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

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

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