PYTHON REGEX
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Các lượng từ trong Regex của Python

Trong quá trình xử lý và kiểm tra dữ liệu văn bản, biểu thức chính quy (regex) là một công cụ vô cùng mạnh mẽ và linh hoạt. Một trong những tính năng quan trọng của biểu thức chính quy là các lượng từ, cho phép bạn xác định số lần lặp lại của một ký tự hoặc một tập hợp ký tự cụ thể. Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu về các lượng từ trong biểu thức chính quy của Python, bao gồm cách sử dụng chúng để khớp với các mẫu chuỗi một cách chính xác và hiệu quả.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Giới thiệu về các lượng từ trong Regex của Python

Trong biểu thức chính quy, lượng từ khớp với các ký tự hoặc tập hợp ký tự trước đó một số lần nhất định. Bảng sau đây cho thấy tất cả các lượng từ và ý nghĩa của chúng:

Lượng từ Tên gọi Ý nghĩa
* Dấu hoa thị Khớp với phần tử trước đó không hoặc nhiều lần.
+ Dấu cộng Khớp với phần tử trước đó một hoặc nhiều lần.
? Dấu chấm hỏi Khớp với phần tử trước đó không hoặc một lần.
{ n } Ngoặc nhọn Khớp với phần tử trước đó đúng n lần.
{ n ,} Ngoặc nhọn Khớp với phần tử trước đó ít nhất n lần.
{ n , m } Ngoặc nhọn Khớp với phần tử trước đó từ n đến m lần.

Khớp không hoặc nhiều lần (*)

Lượng từ (*) khớp với phần tử trước đó không hoặc nhiều lần. Ví dụ, chương trình sau sử dụng lượng từ * để khớp với bất kỳ chuỗi nào kết thúc bằng "Python":

import re

s = """CPython, IronPython, và JPython 
       là các triển khai chính của Python"""

matches = re.finditer(r'\w*Python', s)

for match in matches:
    print(match.group())

Trong ví dụ này:

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

  • \w khớp với bất kỳ ký tự chữ cái nào.
  • \w* khớp với không hoặc nhiều ký tự chữ cái.
  • Do đó, \w*Python khớp với bất kỳ chuỗi nào không hoặc nhiều ký tự theo sau bởi "Python".

Kết quả, biểu thức \w*Python sẽ khớp với CPython, IronPython, JPython, và Python trong chuỗi:

CPython
IronPython
JPython
Python

Khớp một hoặc nhiều lần (+)

Lượng từ + khớp với phần tử trước đó một hoặc nhiều lần. Ví dụ, \d+ khớp với một hoặc nhiều chữ số.

Chương trình sau sử dụng lượng từ + để khớp với một hoặc nhiều chữ số trong một chuỗi:

import re

s = "Python 3.10 được phát hành vào năm 2021"

matches = re.finditer(r'\d+', s)

for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả:

3
10
2021

Khớp không hoặc một lần (?)

Lượng từ ? khớp với phần tử trước đó không hoặc một lần.

Ví dụ sau sử dụng lượng từ ? để khớp với cả hai chuỗi "color" và "colour":

import re

s = "Bạn thích màu color / colour nào?"

matches = re.finditer(r'colou?r', s)

for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả:

color
colour

Khớp đúng n lần: {n}

Lượng từ {n} khớp với phần tử trước đó đúng n lần, trong đó n là số nguyên dương hoặc bằng 0.

Ví dụ, chương trình sau sử dụng lượng từ {n} để khớp với một chuỗi thời gian theo định dạng hh:mm:

import re

s = "Đó là 11:05 AM"

matches = re.finditer(r'\d{2}:\d{2}', s)

for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả:

11:05

Khớp ít nhất n lần: {n,}

Lượng từ {n,} khớp với phần tử trước đó ít nhất n lần, trong đó n là số nguyên dương hoặc bằng 0.

Ví dụ, chương trình sau sử dụng lượng từ {n,} để khớp với các chuỗi ngày tháng theo định dạng m-d-yyyy hoặc mm-dd-yyyy:

import re

s = "5-5-2021 hoặc 05-05-2021 hoặc 5/5/2021"

matches = re.finditer(r'\d{1,}-\d{1,}-\d{4}', s)

for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả:

5-5-2021
05-05-2021

Khớp từ n đến m lần: {n,m}

Lượng từ {n,m} khớp với phần tử trước đó ít nhất n lần, nhưng không nhiều hơn m lần, trong đó n và m là các số nguyên dương hoặc bằng 0.

import re

s = "5-5-2021 hoặc 05-05-2021 hoặc 5/5/2021"

matches = re.finditer(r'\d{1,2}-\d{1,2}-\d{4}', s)

for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả:

5-5-2021
05-05-2021

Trong ví dụ này, biểu thức \d{1,2} khớp với một hoặc hai chữ số. Do đó, biểu thức \d{1,2}-\d{1,2}-\d{4} khớp với một chuỗi ngày tháng theo định dạng d-m-yyyy hoặc dd-mm-yyyy.

Kết bài

Các lượng từ trong biểu thức chính quy Python cho phép bạn kiểm soát số lần lặp lại của các ký tự hoặc tập hợp ký tự, từ đó tạo ra các mẫu khớp phức tạp và linh hoạt hơn. Bằng cách hiểu và áp dụng đúng các lượng từ như *, +, ?, {n}, {n,}, và {n,m}, bạn có thể xây dựng các biểu thức chính quy mạnh mẽ để xử lý và kiểm tra dữ liệu văn bản một cách hiệu quả. Với sự hiểu biết về các lượng từ này, bạn sẽ có thể viết các biểu thức chính quy chính xác hơn, giúp giải quyết nhiều bài toán thực tế trong lập trình và phân tích dữ liệu.

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top