


Regex vs. „isdigit()' in Python: Welche Methode extrahiert Zahlen am besten aus Strings?
Extrahieren von Zahlen aus Strings in Python: Reguläre Ausdrücke vs. Isdigit()-Methode
Um Zahlen effizient aus einem String zu extrahieren, diskutieren Entwickler darüber Verwendung regulärer Ausdrücke (Regex) gegen die Methode isdigit(). Dieser Artikel untersucht beide Ansätze und bietet einen klaren Vergleich.
Reguläre Ausdrücke
Reguläre Ausdrücke sind ein leistungsstarkes Werkzeug zum Abgleichen von Mustern in Texten. Um Zahlen zu extrahieren, können wir den folgenden regulären Ausdruck verwenden:
r'\d+'
Dieser reguläre Ausdruck entspricht einer oder mehreren Ziffern nacheinander. Wenden Sie es beispielsweise mit re.findall() auf die Zeichenfolge „hello 12 hi 89“ an:
>>> re.findall(r'\d+', "hello 12 hi 89") ['12', '89']
Isdigit()-Methode
Die isdigit() Die Methode ist eine in Python integrierte Funktion, die „True“ zurückgibt, wenn die Zeichenfolge nur Ziffern enthält. Um es zur Zahlenextraktion zu verwenden, können wir die Zeichenfolgenzeichen durchlaufen und jedes einzelne mit isdigit() überprüfen.
Diese Methode weist jedoch Einschränkungen auf:
- Sie erfordert eine Iteration über die Zeichen für Zeichen, was bei großen Zeichenfolgen ineffizient sein kann.
- Fälle, in denen Zahlen durch Nicht-Leerzeichen getrennt sind, werden nicht behandelt Zeichen.
Vergleich
Im Allgemeinen werden reguläre Ausdrücke zum Extrahieren von Zahlen aus Zeichenfolgen bevorzugt. Sie bieten die folgenden Vorteile:
- Effizienz: Regexes können den Mustervergleich in einem einzigen Durchgang durchführen und so unnötige Iterationen vermeiden.
- Flexibilität: Sie unterstützen komplexe Muster, die unterschiedliche Arten der Formatierung von Zahlen verarbeiten können durch Trennzeichen.
- Prägnanz: Regexes sind oft prägnanter und lesbarer als Code, der die isdigit()-Methode verwendet.
Fazit
Während die Methode isdigit() zur Zahlenextraktion verwendet werden kann, sind reguläre Ausdrücke aufgrund ihrer Eigenschaften im Allgemeinen die bessere Wahl Effizienz, Flexibilität und Prägnanz. Durch die Nutzung regulärer Ausdrücke können Entwickler Zahlen präzise und effizient aus Zeichenfolgen extrahieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRegex vs. „isdigit()' in Python: Welche Methode extrahiert Zahlen am besten aus Strings?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

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.

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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.

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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.
