사전을 사용하여 여러 문자열 발생을 바꾸는 방법은 무엇입니까?
여러 문자열 항목을 사전 값으로 바꾸기
프로그래밍 시나리오에서는 특정 단어나 구문의 여러 항목을 바꿔야 할 수도 있습니다. 제공된 사전을 사용하여 문자열 내에서.
예를 고려해 보겠습니다.
<code class="python">d = { 'Спорт':'Досуг', 'russianA':'englishA' } s = 'Спорт russianA'</code>
작업은 문자열 's'에서 사전 'd'의 키 모양을 각각 바꾸는 것입니다. 해당 사전 값으로. 이 예제의 예상 결과는 'Досуг englishA'입니다.
정규 표현식을 사용한 솔루션
Python의 내장 정규 표현식 모듈 're'를 활용하면 이를 달성할 수 있습니다. 효율적인 교체:
<code class="python">import re s = 'Спорт not russianA' d = { 'Спорт':'Досуг', 'russianA':'englishA' } # Escape special characters in dictionary keys keys = (re.escape(k) for k in d.keys()) # Construct a regex pattern with alternating ключей pattern = re.compile(r'\b(' + '|'.join(keys) + r')\b') # Perform substitutions using the provided dictionary result = pattern.sub(lambda x: d[x.group()], s)</code>
이 접근 방식은 're.sub' 메서드를 사용하여 일치 항목을 'd' 사전의 값으로 대체합니다. 이스케이프된 '경계' 메타 문자('b')를 사용하여 전체 단어만 일치하도록 합니다.
부분 일치 확장
사전에 일부 단어가 포함된 경우 단어를 다른 단어의 하위 문자열로 사용하는 경우 정규식 패턴을 생성하기 전에 키를 길이별로 내림차순(가장 큰 것에서 가장 작은 것까지) 정렬하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 더 큰 단어 대신 하위 문자열이 일치하는 것을 방지할 수 있습니다.
위 내용은 사전을 사용하여 여러 문자열 발생을 바꾸는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

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Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

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Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

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파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.
