Python에서 정규식 작업하기

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This is Day 14 of the #100DaysOfPython challenge

이 게시물은 표준 라이브러리의 regular expressions module을 사용하여 ... .

전제 조건

Pipenv . Pipenv에 대한 내 게시물은 here을 참조하십시오.

JupyterLab . JupyterLab에 대한 내 게시물은 here을 참조하십시오.

Regular Expressions

시작하기

hello-python-regex 디렉토리를 생성하고 Pillow를 설치해 봅시다.

# Make the `hello-python-regex` directory
$ mkdir hello-python-regex
$ cd hello-python-regex
# Create a folder to place your icons
$ mkdir icons

# Init the virtual environment
$ pipenv --three
$ pipenv install --dev jupyterlab

이 단계에서 노트북 서버를 시작할 수 있습니다.

# Startup the notebook server
$ pipenv run jupyter-lab
# ... Server is now running on http://localhost:8888/lab

이제 서버가 실행됩니다.

노트북 만들기

http://localhost:8888/lab 에 설정되면 시작 관리자에서 새 Python 3 노트북을 생성하도록 선택합니다.

이 노트북이 hello-python-regex/docs/regex.ipynb 에 저장되어 있는지 확인하십시오.

노트북의 각 셀에서 다음을 탐색합니다.

Regex 모듈을 가져오는 중입니다.

Regex 모듈의 기본 사용법입니다.

Regex 모듈을 사용한 문자열 교체.

모듈 가져오기

표준 라이브러리에서 regex module을 가져옵니다.

import re

m = re.search("Hello, (.+)", "Hello, world!")
m.group(1)
# 'world!'

모듈의 기본 사용법

사용할 수 있는 유용한 모듈 방법이 많이 있습니다.

문자열 검색.

일치하는 문자열.

컴파일 없이 사용.

문자열을 목록으로 분할합니다.

성냥을 교체합니다.

문자열 검색

Scan through string looking for the first location where this regular expression produces a match, and return a corresponding match object. Return None if no position in the string matches the pattern; note that this is different from finding a zero-length match at some point in the string.

import re

pattern = re.compile("ello, (.+)")
m = pattern.search("Hello, world!")
m.group(1)
print(m) # <re.Match object; span=(0, 13), match='Hello, world!'>
print(m.group(1)) # world!

n = pattern.search("Hello, world!", 0)
print(n) # <re.Match object; span=(0, 13), match='Hello, world!'>
print(n.group(1)) # world!

일치하는 문자열

If zero or more characters at the beginning of string match this regular expression, return a corresponding match object. Return None if the string does not match the pattern; note that this is different from a zero-length match.

pattern = re.compile("ello, (.+)")
m = pattern.match("Hello, world!")
# No match as "e" is the 2nd character the "Hello, world!".
print(m) # None

pattern = re.compile("Hello, (.+)")
# Does match
n = pattern.match("Hello, world!")
print(n) # <re.Match object; span=(0, 13), match='Hello, world!'>

컴파일 없이 사용

re.match 및 re.search를 정적 메서드로 사용하는 경우 정규식을 첫 번째 인수로 전달할 수 있습니다.

m = re.match("Hello, (.+)", "Hello, world!")
print(m) # <re.Match object; span=(0, 13), match='Hello, world!'>

n = re.match("Hello, (.+)", "Hello, world!")
print(n) # <re.Match object; span=(0, 13), match='Hello, world!'>

문자열을 목록으로 분할

m = re.split(",", "Hello, world!")

print(m) # ['Hello', ' world!']

n = re.split("\s", "Hello beautiful world!")

print(n) # ['Hello', 'beautiful', 'world!']

경기 교체

search 및 sub 메서드를 사용하여 일치 항목을 바꿀 수 있습니다.

# Simple example
target = "Photo credit by [@thomas](https://site.com/@thomas)"
m = re.search(r"Photo credit by \[@(.+)\]\(https://site.com/@(.+)\)", target)
res = re.sub(m.group(1), "dennis", target)
print(res) # Photo credit by [@dennis](https://site.com/@dennis)

# By iterating for multiple matches
target = "Photo credit by [@thomas](https://site.com/@user)"
m = re.search(r"Photo credit by \[@(.+)\]\(https://site.com/@(.+)\)", target)
res = target

for idx, val in enumerate(m.groups()):
        res = re.sub(val, "dennis", res)

print(res) # Photo credit by [@dennis](https://site.com/@dennis)

보다 구체적인 대체를 위해(특히 대량의 텍스트 집합에서) 대체할 문자열을 사용하여 더 명시적일 수 있습니다.

target = """
Other words thomas and user we don't want to replace.
Photo credit by [@thomas](https://site.com/@user)
"""
new_name = "dennis"

pattern = re.compile(r"Photo credit by \[@(.+)\]\(https://site.com/@(.+)\)")
res = pattern.sub(f"Photo credit by [@{new_name}](https://site.com/@{new_name})", target)
# Other words thomas and user we don't want to replace.
# Photo credit by [@dennis](https://site.com/@dennis)

요약

오늘의 게시물은 표준 라이브러리의 re 모듈을 사용하여 Python 문자열에서 텍스트를 검색, 일치, 분할 및 대체하는 방법을 보여주었습니다.

이것은 텍스트 파일로 작업할 때 믿을 수 없을 정도로 유용할 수 있습니다.

리소스 및 추가 읽을거리

The ABCs of Pipenv

Hello, JupyterLab

Pipenv

Regular Expressions in Python

Info on Regular Expressions

Regex 101 - website for testing Regex expressions

사진 제공: pawel_czerwinski

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