


re.match vs. re.search: Bilakah Saya Harus Menggunakan Setiap dalam Python?
Membandingkan re.match dan re.search untuk Corak Padanan
Modul semula dalam Python menyediakan dua fungsi penting, re.match dan re. .search, untuk padanan corak dalam rentetan. Fungsi ini berbeza dalam tingkah lakunya, membenarkan pembangun memilih yang paling sesuai untuk keperluan khusus mereka.
re.match: Matching Only at the Start
re.match direka khusus untuk mencari corak pada permulaan rentetan. Ia mengembalikan MatchObject jika corak berjaya dikenal pasti pada permulaan rentetan input. Jika tiada padanan ditemui, ia akan mengembalikan Tiada. Tingkah laku "berlabuh" ini memastikan bahawa corak mesti sepadan dengan aksara awal rentetan, yang boleh berguna untuk senario tertentu seperti pemadanan pengepala atau mengesahkan data input.
re.search: Mengimbas Keseluruhan Rentetan
Sebaliknya, re.search mencari melalui keseluruhan rentetan input untuk mencari kejadian pertama corak yang diberikan. Tidak seperti re.match, ia tidak memerlukan corak untuk bermula pada permulaan rentetan. Ini menjadikan re.search sesuai untuk situasi di mana anda perlu mencari subrentetan di mana-mana dalam rentetan, seperti mencari perkataan tertentu atau melakukan pengekstrakan teks.
Pertimbangan Prestasi
Oleh kerana re.match hanya menyemak permulaan rentetan, ia biasanya lebih pantas daripada re.search. Walau bagaimanapun, untuk corak yang mungkin muncul di mana-mana dalam rentetan, re.search ialah pilihan yang lebih baik.
Mengendalikan Rentetan Berbilang Baris
Kedua-dua sokongan re.match dan re.search rentetan berbilang baris melalui bendera semula.MULTILINE. Dengan bendera ini, fungsi ini menganggap aksara baris baharu sebagai potensi padanan kedudukan. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa re.match masih akan gagal padan melainkan corak bermula serta-merta selepas baris baharu, manakala re.search akan mencari padanan di mana-mana sahaja dalam rentetan (selepas baris baharu) selagi corak itu sepadan.
Kod Contoh
Pertimbangkan rentetan berikut dengan baris baharu:
string_with_newlines = """something someotherthing"""
Jika kita menggunakan re.match untuk mencari 'sesetengah', ia akan menemui padanan kerana 'sesetengah' berada di permulaan rentetan. Walau bagaimanapun, jika kita mencari 'seseorang', ia tidak akan sepadan kerana corak tidak bermula pada permulaan rentetan. Walaupun menggunakan '^someother' sebagai corak (yang dalam ungkapan biasa sepadan dengan permulaan rentetan) tidak akan berfungsi kerana re.match berlabuh pada permulaan rentetan sebenar, bukan permulaan baris.
Sebaliknya, re.search boleh berjaya mencari 'someother' kerana ia mencari keseluruhan rentetan dan boleh memadankannya tanpa mengira kedudukannya.
Memahami perbezaan antara re.match dan re.search memperkasakan pembangun untuk menggunakan ungkapan biasa dengan berkesan untuk padanan corak dalam pelbagai senario. Sama ada anda perlu mengesahkan maklumat pengepala atau mencari subrentetan dalam teks, memilih fungsi yang sesuai memastikan prestasi optimum dan hasil yang tepat.
Atas ialah kandungan terperinci re.match vs. re.search: Bilakah Saya Harus Menggunakan Setiap dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.
