Pythonの正規(guī)表現(xiàn)は、メタチャラクターと特別なシーケンスを通じて柔軟な弦操作を?qū)g裝します。 1.一般的なメタカラクターには以下が含まれます。 （任意の文字を一致）、 ^（文字列の起動）、$（文字列の終わり）、 *（0または複數(shù)の繰り返し）、（1または複數(shù)の繰り返し）、？ （0または1の繰り返し）、{}（繰り返しの數(shù)を指定）、[]（文字クラス）、| （論理または）、（）（グループ化）。 2。\ d（number）、\ d（非番號）、\ w（単語文字）、\ w（非単語文字）、\ s（白色）、\ s（非whitespace）、\ b（boundary）、\ b（非単語境界）などの特別なシーケンス。 3.バックスラッシュエスケープの問題を避けるために、PythonでRaw Strings（r ""）を使用することをお勧めします。 4。メモが含まれます：メタカラクターは、リテラルと一致するために逃げる必要があります。これらのコア要素をマスターすると、効率的で再利用可能なテキスト処理パターンが作成されます。
Pythonの正規(guī)表現(xiàn)は、弦楽操作のための強力なツールであり、パターンを定義するためにメタカラクターと特別なシーケンスに大きく依存しています。これらのキャラクターは文字通り解釈されていません。代わりに、柔軟な検索パターンを構(gòu)築するのに役立つ特別な意味があります。
一般的な正規(guī)表現(xiàn)メタチャラクター
メタカラクターは、正規(guī)表現(xiàn)に特別な意味を持つシンボルです。最も一般的に使用されるもののいくつかは次のとおりです。
-
.- 新しいライン以外のキャラクターに一致します。 -
^- 文字列の開始に一致します。 -
$- 文字列の終わりを一致させます。 -
*- 前のパターンの0以上の繰り返しに一致します。 -
-
?- 前のパターンの0または1の繰り返しを一致させます（オプションにします）。 -
{}- 正確a{3}繰り返しを指定するために使用されます。 -
[]- 母音の[aeiou]のようなキャラクタークラスを定義します。 -
|- またはオペレーターとして機能します。たとえば、cat|dog「貓」または「犬」のいずれかと一致します。 -
()- パターンの一部をグループ化し、定量因子を適用したり、グループをキャプチャするのに役立ちます。
これらのキャラクターを使用すると、複雑なマッチングルールを創(chuàng)造的に組み合わせることで作成できます。
あなたが知っておくべき特別なシーケンス
特別なシーケンスの前には、バックスラッシュ（ \ ）が前にあり、定義済みの文字または位置を表します。ここにいくつかの一般的なものがあります：
-
\d- 任意の桁（[0-9]に相當）に一致します。 -
\D- 非桁の文字に一致します。 -
\w- 英數(shù)字またはアンダースコア（[a-zA-Z0-9_]）に一致します。 -
\W- 非単語文字に一致します。 -
\s- 任意の空白（スペース、タブ、newlines）に一致します。 -
\S- 非白色文字に一致します。 -
\b- 単語の境界（単語文字と非単語文字の位置）に一致します。 -
\B- 非単語の境界に一致します。
これらのシーケンスは時間を節(jié)約し、完全な文字クラスを手動で書き出す必要性を減らします。
PythonでRaw Stringsを使用するタイミング
Pythonでは、正規(guī)表現(xiàn)を書くときに生文字列を使用することが一般的な慣行です。これは、バックスラッシュ（ \ ）が通常のPython文字列のエスケープキャラクターであるためです。生の文字列を使用しない場合は、すべてのバックスラッシュを2倍にする必要があります。これにより、すぐに亂雑になります。
例えば：
Reをインポートします ＃raw文字列なし re.match（ "\\ d"、 "123abc"） ＃raw文字列付き（優(yōu)先） re.match（r "\ d"、 "123abc"）
r""を使用すると、正規(guī)表現(xiàn)パターンがよりクリーンになり、読みやすくなります。
注目すべきいくつかのゴッチャ
注意すべきことの1つは、メタカラクターを誤って気付かずに使用することです。たとえば、リテラルドット（ . ）を一致させようとしている場合は、バックスラッシュで逃げる必要があります\. 。
また、 *や 。彼らはデフォルトで可能な限り一致させようとします。それらを非グリーディにするには、追加しますか? 、 のように*?または? 。
別の簡単な間違いは、 ^と$ 、各行が個別に適用されるマルチラインモード（ re.MULTILINEフラグ）を使用していない限り、文字列全體の開始と終了を參照することを忘れることです。
基本的に、メタチャラクターと特別なシーケンスは、Regexに柔軟性を與えます。それぞれが何をするかを理解したら、テキストの検索と操作のための精度と再利用可能なパターンの構(gòu)築を開始できます。
以上がPythonの正規(guī)表現(xiàn)のメタチャラクターと特別なシーケンスとは何ですか？の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Python Fastapiチュートリアル
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Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
PythonでAPIをテストする方法
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APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認して、返品結(jié)果が期待に準拠していることを確認します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。
関數(shù)のPython変數(shù)スコープ
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Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機能を書くことができます。
