


Cara menggunakan ungkapan biasa Python untuk penyelenggaraan dan pengoptimuman kod
Ekspresi biasa Python ialah alat praktikal yang boleh memainkan peranan yang baik dalam penyelenggaraan dan pengoptimuman kod. Ekspresi biasa Python ialah corak teks yang digunakan untuk memadankan jujukan aksara teks, jadi ia boleh digunakan untuk mencari rentetan tertentu dalam kod, melaksanakan operasi penggantian, menambah baik gaya kod dan meningkatkan kebolehselenggaraan dan pengoptimuman kod.
Artikel ini akan memperkenalkan beberapa pengetahuan asas tentang ungkapan biasa dalam Python dan aplikasinya dalam penyelenggaraan dan pengoptimuman kod.
- Pengetahuan asas tentang ungkapan biasa
Ekspresi biasa ialah bahasa padanan corak yang dilaksanakan dalam Python menggunakan modul semula. Ungkapan biasa terdiri daripada aksara dan operator dan digunakan terutamanya untuk memadankan teks.
Beberapa pengendali yang biasa digunakan termasuk:
操作符 | 含义 |
---|---|
. | 匹配任意字符 |
* | 匹配前一个字符0或多次 |
+ | 匹配前一个字符1或多次 |
? | 匹配前一个字符0或1次 |
[] | 匹配括号中任意一个字符 |
() | 分组匹配,将匹配结果分组 |
{} | 匹配重复次数 |
Contohnya:
import re # 匹配字符串中的数字 pattern = r'd+' s = 'this is a test string 123' result = re.findall(pattern, s) print(result) # ['123']
- Aplikasi dalam penyelenggaraan kod
Dalam penyelenggaraan kod, ungkapan biasa boleh digunakan untuk mencari dan menyelesaikan masalah dengan cepat, seperti:
2.1 Tukar gaya penamaan fungsi
Kadangkala penamaan fungsi tidak diseragamkan dan beberapa fungsi perlu dinamakan semula , seperti Tukar camelCase kepada snake_case. Anda boleh menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan nama fungsi, dan kemudian menggunakan operasi rentetan untuk menukar nama.
Contohnya:
import re # 正则表达式匹配camelCase命名风格 pattern = r'([a-z])([A-Z])' s = 'thisIsCamelCaseFunction' result = re.sub(pattern, r'_', s).lower() print(result) # 'this_is_camel_case_function'
2.2 Padamkan kod yang tidak diperlukan
Dalam penyelenggaraan kod, kadangkala kod yang tidak perlu perlu dipadamkan. Contohnya, kod mungkin mengandungi banyak ulasan atau maklumat penyahpepijatan Gunakan ungkapan biasa untuk memadankan kod yang tidak diperlukan ini, dan kemudian gunakan operasi rentetan untuk mengalih keluarnya.
Contohnya:
import re # 正则表达式匹配注释 pattern = r'#.*' s = """ def add(a, b): # 计算两个数的和 return a + b """ result = re.sub(pattern, '', s) print(result) # def add(a, b): # # return a + b
2.3 Ubah suai pemalar
Dalam atur cara, selalunya perlu mengubah suai nilai pemalar, seperti menggantikan pemalar dengan nilai lain. Anda boleh menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan pemalar dan kemudian menggantikannya dengan operasi rentetan.
Contohnya:
import re # 正则表达式匹配常量PI pattern = r'PI' s = "area = PI * radius ** 2" result = re.sub(pattern, '3.14', s) print(result) # 'area = 3.14 * radius ** 2'
- Aplikasi dalam pengoptimuman kod
Menggunakan ungkapan biasa boleh meningkatkan gaya kod, meningkatkan kebolehbacaan dan prestasi kod. Berikut ialah beberapa contoh:
3.1 Mengoptimumkan operasi rentetan
String tidak boleh diubah dalam Python, jadi setiap operasi rentetan mencipta objek rentetan baharu. Jika kod tersebut mengandungi sejumlah besar operasi rentetan, prestasi program mungkin dikurangkan. Anda boleh menggunakan ungkapan biasa untuk memadankan rentetan dan kemudian menggantikannya dengan operasi rentetan.
Contohnya:
import re # 优化字符串连接 s1 = 'hello' s2 = 'world' result = s1 + ', ' + s2 print(result) # 'hello, world' result = re.sub(r'+ ', '', "s1 + ', ' + s2") print(result) # "s1, ', ', s2"
3.2 Mengoptimumkan gelung
Dalam gelung, menggunakan ungkapan biasa boleh mengoptimumkan prestasi. Sebagai contoh, anda boleh mengalihkan operasi pemadanan di luar gelung untuk mengelakkan pengulangan operasi pemadanan dalam setiap gelung.
Contohnya:
import re # 优化循环中的字符串匹配 pattern = r'[a-zA-Z]+' s = 'This is a test string.' pattern = re.compile(pattern) result = [] for i in range(10000): for word in pattern.findall(s): result.append(word) print(len(result)) # 40000
- Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan asas ungkapan biasa Python dan aplikasinya dalam penyelenggaraan dan pengoptimuman kod. Menggunakan ungkapan biasa boleh meningkatkan kebolehselenggaraan dan pengoptimuman kod serta membantu pengaturcara mencari dan menyelesaikan masalah dengan cepat. Walau bagaimanapun, ungkapan biasa juga mempunyai beberapa had, seperti menyebabkan isu prestasi dalam padanan corak yang kompleks, jadi kebaikan dan keburukan perlu ditimbang dan digunakan dengan berhati-hati.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan ungkapan biasa Python untuk penyelenggaraan dan pengoptimuman kod. 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
