Python에서 희귀 단어를 탐지하는 구현 방법
솔루션 아이디어
가장 먼저 떠오르는 것은 Python의 정규 표현식을 사용하여 불법 문자를 일치시킨 다음 불법 레코드를 찾는 것입니다. 그러나 이상은 언제나 충만하지만 현실은 잔혹하다. 구현 과정에서 문자 인코딩과 Python의 내부 문자열 표현에 대한 지식이 부족하다는 사실을 발견했습니다. 이 기간 동안 나는 많은 함정을 겪었고, 결국에는 여전히 모호한 부분이 있었지만 마침내 전반적으로 명확한 이해를 얻었습니다. 앞으로 같은 장소에 빠지지 않도록 여기에 경험을 기록하세요.
다음 테스트 환경은 ArcGIS 10.3에 포함된 Python 2.7.8 환경입니다. 다른 Python 환경도 적용된다는 보장은 없습니다.
파이썬 정규식
파이썬의 일반 함수는 내장된 re 함수 라이브러리에서 제공하는데, 주로 3가지 함수를 사용합니다. re.compile()
은 재사용 가능한 정규식을 제공하며 match()
및 search()
함수는 일치하는 결과를 반환합니다. 둘의 차이점은 match()
는 지정된 위치부터 일치를 시작하고 search()
는 지정된 위치에서 뒤로 검색합니다. 일치하는 문자열을 찾을 때까지. 예를 들어, 다음 코드에서 match_result
는 첫 번째 문자 f부터 일치를 시작하고 일치에 실패하면 null 값을 반환합니다. search_result
은 일치하는 첫 번째 문자 a를 찾을 때까지 f에서 역방향으로 검색한 다음 그룹을 사용합니다. () 함수 출력 일치 결과는 문자 a입니다.
import re pattern = re.compile('[abc]') match_result = pattern.match('fabc') if match_result: print match_result.group() search_result = pattern.search('fabc') if search_result: print search_result.group()
위 구현에서는 먼저 패턴을 컴파일한 다음 일치해야 합니다. 실제로 re.match(pattern, string)
함수를 직접 사용하여 동일한 기능을 구현할 수 있습니다. 그러나 직접 매칭 방식은 먼저 컴파일한 후 매칭하는 것만큼 유연하지 않다. 우선, 동일한 패턴으로 많은 양의 데이터를 매칭하면 매번 내부 컴파일이 필요하다는 뜻이다. 또한 성능 손실이 발생하며 re.match()
기능은 일치를 시작할 위치를 지정할 수 있는 pattern.match()
만큼 강력하지 않습니다.
인코딩 문제
파이썬 정규식의 기본 기능을 이해한 후에 남은 것은 희귀 단어와 불법 문자를 일치시키는 적합한 정규식을 찾는 것뿐입니다. 잘못된 문자는 다음 패턴을 사용하여 매우 간단하게 일치시킬 수 있습니다.
pattern = re.compile(r'[~!@#$%^&* ]')
쿼리 결과 GB2312의 범위는
이고, 한자 영역의 범위는 [xA1-xF7][xA1-xFE]
입니다. 따라서 희귀 단어 매칭을 추가한 후의 표현은 다음과 같습니다. [xB0-xF7][xA1-xFE]
pattern = re.compile(r'[~!@#$%^&* ]|[^\xA1-\xF7][^\xA1-\xFE]')
솔루션
제공된 문자열이 유니코드 형식이므로 GB2312로 변환한 후 일치시킬 수 있나요? 실제로 유니코드 문자 집합이 GB2312 문자 집합보다 훨씬 크기 때문에 불가능하므로는 항상 달성될 수 있지만 반대로 GB2312 => unicode
는 반드시 성공하지 못할 수도 있습니다. unicode => GB2312
문자열 변환이 실패했다고 가정하면 이는 GB2312 문자 집합에 속하지 않는다는 의미입니까? 그래서 unicode => GB2312
함수를 사용하여 문자열 변환을 시도하고 UnicodeEncodeError 예외를 포착하여 희귀 단어를 식별했습니다. unicode_string.encode('GB2312')
최종 코드는 다음과 같습니다.
import re def is_rare_name(string): pattern = re.compile(u"[~!@#$%^&* ]") match = pattern.search(string) if match: return True try: string.encode("gb2312") except UnicodeEncodeError: return True return False
요약
위 내용은 이 글의 전체 내용입니다. 모든 분들의 공부나 업무에 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다. 궁금한 점이 있으시면 메시지를 남겨주세요.
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이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

깃털 통제의 열쇠는 점진적인 성격을 이해하는 것입니다. PS 자체는 그라디언트 곡선을 직접 제어하는 옵션을 제공하지 않지만 여러 깃털, 일치하는 마스크 및 미세 선택으로 반경 및 구배 소프트를 유연하게 조정하여 자연스럽게 전이 효과를 달성 할 수 있습니다.

MySQL에는 무료 커뮤니티 버전과 유료 엔터프라이즈 버전이 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 사용 및 수정할 수 있지만 지원은 제한되어 있으며 안정성이 낮은 응용 프로그램에 적합하며 기술 기능이 강합니다. Enterprise Edition은 안정적이고 신뢰할 수있는 고성능 데이터베이스가 필요하고 지원 비용을 기꺼이 지불하는 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 상업적 지원을 제공합니다. 버전을 선택할 때 고려 된 요소에는 응용 프로그램 중요도, 예산 책정 및 기술 기술이 포함됩니다. 완벽한 옵션은없고 가장 적합한 옵션 만 있으므로 특정 상황에 따라 신중하게 선택해야합니다.

PS 페더 링은 이미지 가장자리 블러 효과로, 가장자리 영역에서 픽셀의 가중 평균에 의해 달성됩니다. 깃털 반경을 설정하면 흐림 정도를 제어 할 수 있으며 값이 클수록 흐려집니다. 반경을 유연하게 조정하면 이미지와 요구에 따라 효과를 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 캐릭터 사진을 처리 할 때 더 작은 반경을 사용하여 세부 사항을 유지하고 더 큰 반경을 사용하여 예술을 처리 할 때 흐릿한 느낌을줍니다. 그러나 반경이 너무 커서 가장자리 세부 사항을 쉽게 잃을 수 있으며 너무 작아 효과는 분명하지 않습니다. 깃털 효과는 이미지 해상도의 영향을받으며 이미지 이해 및 효과 파악에 따라 조정해야합니다.

MySQL 성능 최적화는 설치 구성, 인덱싱 및 쿼리 최적화, 모니터링 및 튜닝의 세 가지 측면에서 시작해야합니다. 1. 설치 후 innodb_buffer_pool_size 매개 변수와 같은 서버 구성에 따라 my.cnf 파일을 조정해야합니다. 2. 과도한 인덱스를 피하기 위해 적절한 색인을 작성하고 Execution 명령을 사용하여 실행 계획을 분석하는 것과 같은 쿼리 문을 최적화합니다. 3. MySQL의 자체 모니터링 도구 (showprocesslist, showstatus)를 사용하여 데이터베이스 건강을 모니터링하고 정기적으로 백업 및 데이터베이스를 구성하십시오. 이러한 단계를 지속적으로 최적화함으로써 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

PS 페더 링은 이미지 세부 사항 손실, 색상 포화 감소 및 노이즈 증가로 이어질 수 있습니다. 충격을 줄이려면 더 작은 깃털 반경을 사용하고 레이어를 복사 한 다음 깃털을 복사 한 다음 깃털 전후에 이미지 품질을 조심스럽게 비교하는 것이 좋습니다. 또한 깃털이 모든 경우에 적합하지는 않으며 때로는 마스크와 같은 도구가 이미지 가장자리를 처리하는 데 더 적합합니다.

MySQL 데이터베이스 성능 최적화 안내서 리소스 집약적 응용 프로그램에서 MySQL 데이터베이스는 중요한 역할을 수행하며 대규모 트랜잭션 관리를 담당합니다. 그러나 응용 프로그램 규모가 확장됨에 따라 데이터베이스 성능 병목 현상은 종종 제약이됩니다. 이 기사는 일련의 효과적인 MySQL 성능 최적화 전략을 탐색하여 응용 프로그램이 고 부하에서 효율적이고 반응이 유지되도록합니다. 실제 사례를 결합하여 인덱싱, 쿼리 최적화, 데이터베이스 설계 및 캐싱과 같은 심층적 인 주요 기술을 설명합니다. 1. 데이터베이스 아키텍처 설계 및 최적화 된 데이터베이스 아키텍처는 MySQL 성능 최적화의 초석입니다. 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다. 올바른 데이터 유형을 선택하고 요구 사항을 충족하는 가장 작은 데이터 유형을 선택하면 저장 공간을 절약 할 수있을뿐만 아니라 데이터 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.

해시 값으로 저장되기 때문에 MongoDB 비밀번호를 Navicat을 통해 직접 보는 것은 불가능합니다. 분실 된 비밀번호 검색 방법 : 1. 비밀번호 재설정; 2. 구성 파일 확인 (해시 값이 포함될 수 있음); 3. 코드를 점검하십시오 (암호 하드 코드 메일).
