PyParsing을 사용하여 Python에서 중첩 괄호를 어떻게 일치시키고 추출할 수 있습니까?
Python: 정규식과 중첩된 괄호 일치
중첩된 괄호를 일치시키는 것은 수학적 표현식을 다룰 때 일반적인 작업입니다. 그러나 정규식을 사용하면 중첩된 구문을 처리하는 데 제한이 따릅니다. re.compile('(. )')을 사용하여 이 문제를 해결하려고 시도했을 수도 있지만 가장 바깥쪽 괄호만 캡처합니다.
중첩 구문에 PyParsing 채택
정규식을 사용하는 대신 복잡한 텍스트 구조를 구문 분석하기 위해 특별히 설계된 라이브러리인 PyParsing을 사용하는 것이 더 적합한 접근 방식입니다. PyParsing은 재귀 구문 분석 기술을 활용하여 중첩된 구문을 효과적으로 처리할 수 있습니다.
다음은 PyParsing을 사용하는 예입니다.
<code class="python">import pyparsing thecontent = pyparsing.Word(pyparsing.alphanums) | '+' | '-' parens = pyparsing.nestedExpr( '(', ')', content=thecontent)</code>
이는 두 가지 요소, 즉 영숫자 문자와 일치하는 thecontent, ' '를 정의합니다. , '-' 및 괄호로 묶인 중첩 표현식을 나타내는 parens를 사용합니다.
사용 예
이를 사용하려면 다음 예를 따르세요.
<code class="python">parens.parseString("((a + b) + c)")</code>
예상 출력:
<code class="text">( [ ( ['a', '+', 'b'], {} ), '+', 'c' ], {} )</code>
목록 형식의 데이터 추출
중첩 목록을 추출하려는 경우, 다음을 사용할 수 있습니다:
<code class="python">res = parens.parseString("((12 + 2) + 3)") res.asList()</code>
출력:
<code class="text">[[['12', '+', '2'], '+', '3']]</code>
PyParsing을 활용하면 복잡한 텍스트 구조 내에서 중첩된 괄호를 효과적으로 일치시키고 추출할 수 있습니다.
위 내용은 PyParsing을 사용하여 Python에서 중첩 괄호를 어떻게 일치시키고 추출할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
