


Warum gibt „re.findall()' eine leere Liste zurück, wenn „re.search()' eine Übereinstimmung findet?
re.findall-Verhalten
Die re.findall()-Funktion kann verwirrend sein, wenn sie nicht die erwarteten Ergebnisse zurückgibt passend zu einer Zeichenfolge. Lassen Sie uns die Gründe für sein Verhalten in einem bestimmten Fall untersuchen.
Problemstellung
Bedenken Sie die folgende Quellzeichenfolge:
s = r'abc123d, hello 3.1415926, this is my book'
Und das folgende Muster:
pattern = r'-?[0-9]+(\.[0-9]*)?|-?\.[0-9]+'
Mit re.search bekommen wir das Richtige Ergebnis:
m = re.search(pattern, s) print(m) # <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='123'>
Re.findall gibt jedoch eine leere Liste zurück:
L = re.findall(pattern, s) print(L) # []
Das Problem verstehen
Es gibt zwei Zu berücksichtigende Schlüsselaspekte:
- Empty Match Capture Gruppen: re.findall gibt erfasste Texte vom Match-Objekt zurück, aber in diesem Muster gibt es keine erfassenden Gruppen. Als Ergebnis werden leere Zeichenfolgen zurückgegeben.
- Zeichen-Escapezeichen: Das \. im Muster entspricht zwei Zeichen: und jedem Zeichen außer Newline. Dies ist nicht für den Abgleich numerischer Werte gedacht.
Lösung
Um numerische Werte korrekt abzugleichen, verwenden Sie stattdessen das folgende Muster:
pattern = r'-?\d*\.?\d+'
Dieses Muster entspricht:
- -? - Optionales Minuszeichen
- d* - Optionale Ziffern
- .? - Optionales Dezimaltrennzeichen
- d - Eine oder mehrere Ziffern
Mit diesem korrigierten Muster gibt re.findall die erwartete Liste zurück:
['123', '3.1415926']
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum gibt „re.findall()' eine leere Liste zurück, wenn „re.search()' eine Übereinstimmung findet?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
