In der Backend-Entwicklung sind Datenverarbeitung und Informationsextraktion sehr wichtig. Reguläre Ausdrücke sind ein leistungsstarkes Tool zur Datenverarbeitung und Informationsextraktion, das uns dabei helfen kann, die Back-End-Entwicklung effizienter durchzuführen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie reguläre Python-Ausdrücke für die Back-End-Entwicklung verwenden.
1. Grundkenntnisse über reguläre Ausdrücke
Reguläre Ausdrücke sind ein Werkzeug zur Beschreibung von Zeichenmustern. Sie können uns dabei helfen, die erforderlichen Informationen in umfangreichen Textdaten schnell und korrekt abzugleichen.
Reguläre Ausdrücke bestehen normalerweise aus Zeichen, Operatoren und Metazeichen. Sonderzeichen und Metazeichen können eine Art von Zeichen oder eine Art von Übereinstimmungsregeln darstellen. Im Folgenden finden Sie eine Liste gängiger Metazeichen für reguläre Ausdrücke:
import re text = "John has 2 apples, and Jane has 3 oranges." result = re.findall(r'd+', text) print(result)
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| Metazeichen |
übereinstimmende Zeichen |
|
Fluchtzeichen |
| . |
entspricht allen Zeichen außer Zeilenumbrüchen |
| ^ |
Übereinstimmung mit dem Anfang der Zeichenfolge |
| $ |
Übereinstimmung mit dem Ende der Zeichenfolge |
| [] |
Zeichensatz |
| [^] |
Nicht-Zeichensatz |
| * |
Match 0 oder mehr Mal mit dem vorherigen Zeichen übereinstimmen |
| + |
Entspricht dem vorherigen Zeichen 1 oder mehr Mal angegebene Häufigkeit |
|
|
Entspricht
| dem linken oder rechten Ausdruck |
|
()
| entspricht dem Ausdruck in Klammern, stellt auch die einfangende Gruppe dar |
|
| 2. Anwendung von Ausdrücke in Python
| Das re-Modul ist in Python integriert, das vollständige Unterstützung für reguläre Ausdrücke bietet und die Datenverarbeitung und Informationsextraktion erleichtern kann.
| Zahlen in einer Zeichenfolge abgleichen |
| Wir können das Metazeichen d verwenden, um Zahlen abzugleichen, und +, um mehrere Zahlen abzugleichen:
Die Ausgabe ist:
['2', '3']
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Abgleich von E-Mail-Adressen
Wir können [A - Za-z0-9._%+-]+ stimmt mit dem E-Mail-Benutzernamen überein. Verwenden Sie @[A-Za-z0-9.-]+.[A-Za-z]{2,}, um mit dem E-Mail-Domänennamen übereinzustimmen :
-
import re text = "My email address is john@example.com." result = re.findall(r'[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+.[A-Za-z]{2,}', text) print(result)
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Das Ausgabeergebnis ist:
['john@example.com']
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Hyperlinks in HTML abgleichen
Wir können
1
+href="(.
?)"
1
> verwenden Übereinstimmung in HTML Der Hyperlink:
import re html = """ Google， Baidu， Sogou， """ result = re.findall(r']+href="(.*?)"[^>]*>', html) print(result)
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Das Ausgabeergebnis ist:
['https://www.google.com', 'https://www.baidu.com', 'https://www.sogou.com']
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Obwohl reguläre Ausdrücke sehr leistungsfähig sind, kann die Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen und komplexem Matching relativ gering werden. Daher müssen wir die Art und Weise, wie reguläre Ausdrücke geschrieben werden, optimieren, um eine schnellere Übereinstimmungsgeschwindigkeit zu erreichen.
Zum Beispiel können wir [A-Za-z0-9] anstelle von [A-Z]|[a-z]|[ verwenden 0-9] , wodurch die Anzahl der Zeichen im regulären Ausdruck reduziert und die Abgleichsgeschwindigkeit optimiert werden kann.
Vermeiden Sie die Verwendung des Greedy-Modus.
Der Greedy-Modus bezieht sich auf ein Muster, das möglichst vielen Zeichen entspricht. Wenn beispielsweise „hell“ in der Zeichenfolge „hello world“ abgeglichen wird, wird re.findall(r'he.
l', text) mit „hello worl“ übereinstimmen, da .
gierig mit „o wor“ übereinstimmt. Dies ist das Ergebnis wir wollen es nicht sehen. Um den Greedy-Modus zu vermeiden, können wir nach .
- ? hinzufügen und den Lazy-Modus verwenden, z. B. re.findall(r'he.
?l', text).
Verwenden Sie unformatierte Zeichenfolgen
- Reguläre Ausdrücke enthalten häufig Backslashes (). Wenn keine unformatierten Zeichenfolgen verwendet werden, werden die Backslashes als Escape-Zeichen interpretiert. Daher fügen wir normalerweise r vor dem regulären Ausdruck hinzu, um anzugeben, dass die ursprüngliche Zeichenfolge verwendet wird, z. B. re.findall(r'<[A-Za-z0-9]+>', text).
4. ZusammenfassungIn der Back-End-Entwicklung sind reguläre Ausdrücke ein sehr wichtiges Werkzeug, das uns bei der Datenverarbeitung und Informationsextraktion helfen und die Entwicklungseffizienz verbessern kann. Dieser Artikel führt in die Grundkenntnisse regulärer Ausdrücke und ihrer Anwendung in Python ein und bietet außerdem Optimierungstipps. Ich hoffe, dass er den Lesern hilfreich sein wird.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie reguläre Python-Ausdrücke für die Backend-Entwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
