Python Regex를 사용하여 겹치는 모든 일치 항목을 찾는 방법은 무엇입니까?
Python에서 Regex를 사용하여 겹치는 일치 찾기
검색 작업에서는 특정 패턴이 여러 번 나타나는 것을 식별하고 검색해야 하는 경우가 많습니다. 더 큰 텍스트. 일치 항목이 겹치는 경우 표준 정규식 일치 기술에서 일부 인스턴스가 누락될 수 있습니다. 이 질문은 Python의 정규 표현식을 사용하여 겹치는 모든 일치 항목을 찾는 방법을 탐구합니다.
목표는 주어진 숫자 시퀀스 내에서 모든 10자리 숫자 집합을 추출하는 것입니다. 예를 들어, 문자열 "123456789123456789"에서 우리는 다음을 얻는 것을 목표로 합니다:
[1234567891,2345678912,3456789123,4567891234,5678912345,6789123456,7891234567,8912345678,9123456789]
캡처 그룹 및 예측
이를 달성하기 위해 우리는 내부에 캡처 그룹을 사용합니다. 미리보기. 미리보기는 관심 있는 텍스트(여기서는 10자리 숫자)를 식별하지만 실제 일치 항목은 미리보기 앞의 너비가 0인 하위 문자열입니다. 결과적으로 겹치지 않는 일치 항목이 생성됩니다.
구현
finditer 방법을 사용하면 다음과 같이 일치 항목을 얻을 수 있습니다.
import re s = "123456789123456789" matches = re.finditer(r'(?=(\d{10}))', s) results = [int(match.group(1)) for match in matches]
출력 결과는 원하는 중복 일치 목록을 반환합니다.
[1234567891, 2345678912, 3456789123, 4567891234, 5678912345, 6789123456, 7891234567, 8912345678, 9123456789]
이 접근 방식 지정된 패턴과 중복되는 모든 항목을 효율적으로 추출하여 포괄적인 텍스트 처리를 위한 귀중한 기술을 제공합니다.
위 내용은 Python Regex를 사용하여 겹치는 모든 일치 항목을 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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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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.

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.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
