Python基础篇之正则表达式
正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大。下面这篇文章主要介绍了关于Python正则表达式基础的相关资料,需要的朋友可以参考下。
前言
之前有人提了一个需求,我一看此需求用正则表达式最合适不过。考虑到之前每次使用正则表达式,都是临时抱佛脚,于是这次我就一边完成任务一边系统的学习了一遍正则表达式。主要参考PyCon2016上的一个视频Regular Expressions。
我将分几篇文章对正则表达式进行总结。
以下是第一部分,基础:
基础部分
这里总结了正则表达式最基础的用法,其中大部分内容对我(以及大部分程序员)来说都是平时经常用到的,所以我就一笔带过了,只对其中的几处用例子说明。
. 除了换行之外的其他所有字符
^ 行首
$ 行尾
[abcd] abcd其中的一个字符
[^abcd] 除了abcd之外的任意字符
[a-d] 相当于[abcd]
[a-dz] 相当于[abcdz]
\b 单词边界
\w 字母数字或下划线 相当于[a-zA-Z0-9_]
\W 与\w相反
\d 数字,相当于[0-9]
\D 与\d相反
\s 空白字符,相当于[ \t\n\r\f\v]
\S 与\s相反
{5} 在此之前的正则表达式部分(下同)准确的出现5次
{2,5} ~出现2到5次
{2,} ~出现2次或多次
{,5} ~出现0到5次
* ~出现0次或多次
? ~出现0次或1次
+ ~出现1次或多次
ABC|DEF 匹配ABC或者DEF
\ 转义字符,如\表示匹配*,\$表示匹配$*
\b、 \用以下几个例子简单说明一下:
\b:
>>> re.search(r'\bhello\b', 'hello') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search(r'\bhello\b', 'hello world') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search(r'\bhello\b', 'hello,world') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search(r'\bhello\b', 'hello_world') >>>
其实这里,\b大体上和\W一支,但是\b可以匹配行首行尾等非显示类的字符,而\W不可以。
\:
>>> re.search(r'\$100', '$100') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='$100'> >>> re.search(r'$100', '$100') >>>
想要匹配那些在正则表达式中有特殊含义的字符,如$、^、*等,就需要用\进行转义。
raw string:
另外,前面例子中,模式字符串(pattern)前面都加了一个r,这个r的意思是raw string,后面所接的字符串,Pyhton解释器无需对其进行转义。因为,\在Python字符串中和正则表达式中都有特殊含义,所以如果不是raw string,那么要表达一个\字符,就需要四个\了(在Python解释器中先转义一次,2个\表示1个\,剩下2个\,在正则表达式中又转义一次,最终剩下一个\)。例如:
>>> re.search(r'\bhello\b', 'hello') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search('\bhello\b', 'hello') >>> re.search('\\bhello\\b', 'hello') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='hello'> >>> re.search('\\\\hello\\\\', '\\hello\\') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='\\hello\\'> >>> re.search(r'\\hello\\', '\\hello\\') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='\\hello\\'> >>> print('\\hello\\') \hello\
【相关推荐】
1. Python免费视频教程
3. Python学习手册
Atas ialah kandungan terperinci Python基础篇之正则表达式. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Mengemas kini Pytorch ke versi terkini di CentOS boleh mengikuti langkah -langkah berikut: Kaedah 1: Mengemas kini PIP dengan PIP: Mula -mula pastikan PIP anda adalah versi terkini, kerana versi lama PIP mungkin tidak dapat memasang versi terkini PYTORCH. pipinstall-upgradepip uninstalls versi lama pytorch (jika dipasang): pemasangan pipuninstalltorchtorchvisionTorchaudio terkini
