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.

Hàm search() trong Python Regex

Trong việc xử lý chuỗi và tìm kiếm các mẫu ký tự, biểu thức chính quy (regex) là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt. Trong Python, module re cung cấp nhiều hàm hữu ích để làm việc với các biểu thức chính quy. Một trong những hàm quan trọng nhất là hàm search(), cho phép bạn tìm kiếm và trả về kết quả khớp đầu tiên của một mẫu trong chuỗi. Hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách sử dụng hàm search() trong regex của Python, thông qua các ví dụ cụ thể và dễ hiểu.

test php

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

Giới thiệu về hàm search() trong Python regex

Hàm search() là một hàm trong module re của Python, dùng để xử lý các biểu thức chính quy. Hàm search() có cú pháp như sau:

re.search(pattern, string, flags=0)

Trong đó:

  • pattern là biểu thức chính quy mà bạn muốn tìm kiếm trong chuỗi.
  • string là chuỗi đầu vào.
  • flags là một hoặc nhiều cờ biểu thức chính quy để thay đổi hành vi tiêu chuẩn của mẫu.

Hàm search() quét chuỗi từ trái sang phải và tìm vị trí đầu tiên nơi mẫu khớp. Nó trả về một đối tượng Match nếu tìm kiếm thành công hoặc None nếu không tìm thấy.

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

Ví dụ về hàm search() trong Python regex

Hãy cùng xem một số ví dụ về cách sử dụng hàm search().

Sử dụng hàm search() để tìm kết quả khớp đầu tiên

Ví dụ sau sử dụng hàm search() để tìm số đầu tiên trong chuỗi:

import re

s = 'Python 3 was released on Dec 3, 2008'
pattern = '\d+'

match = re.search(pattern, s)

if match is not None:
    print(match.group())
else:
    print('No match found')

Output:

3

Trong ví dụ này, mẫu \d+ khớp với một hoặc nhiều chữ số. Hàm search() trả về một đối tượng Match.

Sử dụng hàm search() để tìm từ đầu tiên khớp với mẫu

Ví dụ sau sử dụng hàm search() để tìm từ đầu tiên kết thúc bằng chuỗi thon trong chuỗi:

import re

s = 'CPython, IronPython, or Cython'
pattern = r'\b((\w+)thon)\b'

match = re.search(pattern, s)

if match is not None:
    print(match.groups())

Output:

('CPython', 'CPy')

Mẫu r'\b((\w+)thon)\b' có hai nhóm bắt:

  • (\w+) – bắt các ký tự ở đầu từ.
  • ((\w+)thon) – bắt toàn bộ từ.

Sử dụng hàm search() với cờ biểu thức chính quy

Ví dụ sau sử dụng hàm search() để tìm từ python đầu tiên trong chuỗi:

import re

s = 'Python or python'
pattern = r'\bpython\b'

match = re.search(pattern, s)
print(match)

Output:

<re.Match object; span=(10, 16), match='python'>

Để tìm khớp không phân biệt chữ hoa chữ thường, bạn có thể truyền cờ re.IGNORECASE vào tham số thứ ba của hàm search(). Ví dụ:

import re

s = 'Python or python'
pattern = r'\bpython\b'

match = re.search(pattern, s, re.IGNORECASE)
print(match)

Output:

<re.Match object; span=(0, 6), match='Python'>

Kết bài

Hàm search() trong regex của Python là một công cụ mạnh mẽ giúp bạn tìm kiếm và xác định vị trí của các mẫu ký tự trong chuỗi. Bằng cách sử dụng cú pháp đơn giản và các tùy chọn linh hoạt như flags, bạn có thể dễ dàng tìm thấy các kết quả khớp đầu tiên trong chuỗi. Việc hiểu rõ cách sử dụng hàm search() không chỉ giúp bạn xử lý chuỗi hiệu quả hơn mà còn mở rộng khả năng ứng dụng của bạn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Hy vọng qua hướng dẫn này, bạn đã nắm vững cách sử dụng hàm search() và sẵn sàng áp dụng vào các bài toán thực tế.

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