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.

Lookbehind trong Regex của Python

Trong bài viết này, bạn sẽ học về lookbehind và negative lookbehind trong regex của Python. Lookbehind là một công cụ mạnh mẽ trong regex, cho phép bạn khớp với một phần tử chỉ khi có một phần tử cụ thể khác đứng trước nó. Điều này rất hữu ích trong việc tìm kiếm và xử lý dữ liệu theo những quy tắc nhất định mà không làm phức tạp hóa biểu thức chính quy của bạn. Mình sẽ tìm hiểu cách sử dụng lookbehind và negative lookbehind 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 Lookbehind trong Regex của Python

Trong các biểu thức chính quy (regex), lookbehind khớp với một phần tử nếu có một phần tử cụ thể khác đứng trước nó. Lookbehind có cú pháp như sau:

(?<=Y)X

Trong cú pháp này, mẫu sẽ khớp với X nếu có Y đứng trước nó.

Ví dụ, giả sử bạn có chuỗi sau và muốn khớp với số 500 chứ không phải số 1:

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

'1 phone costs $500'

Để làm điều đó, bạn có thể sử dụng biểu thức chính quy với lookbehind như sau:

(?<=\$)\d+

Trong mẫu này:

  • (?<=\$) khớp với một phần tử nếu có chuỗi ký tự $ đứng trước nó. Vì $ là một ký tự đặc biệt trong regex, chúng ta sử dụng ký tự gạch chéo ngược \ để thoát nó. Kết quả là regex engine sẽ coi \$ như một ký tự thông thường $.
  • \d+ khớp với một hoặc nhiều chữ số.

Ví dụ sau sử dụng biểu thức chính quy với lookbehind để khớp với một số có ký hiệu $ đứng trước nó:

import re

s = '1 phone costs $500'
pattern = '(?<=\$)\d+'

matches = re.finditer(pattern, s)
for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả:

500

Negative Lookbehind trong Regex của Python

Negative lookbehind có cú pháp như sau:

(?<!Y)X

Mẫu này khớp với X nếu không có Y đứng trước nó.

Ví dụ sau sử dụng negative lookbehind để khớp với một số không có ký hiệu $ đứng trước nó:

import re

s = '1 phone costs $500'
pattern = r'\b(?<!\$)\d+\b'

matches = re.finditer(pattern, s)
for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả:

1

Trong biểu thức chính quy:

  • \b khớp với ranh giới từ.
  • (?<!\$) là negative lookbehind không khớp với ký hiệu $.
  • \d+ khớp với một số có một hoặc nhiều chữ số.

Kết bài

Lookbehind (<=Y)X khớp với X chỉ khi có phần tử Y đứng trước nó. Negative lookbehind (<!Y)X khớp với X chỉ khi không có phần tử Y đứng trước nó. Bằng cách sử dụng các công cụ này trong regex của Python, bạn có thể tạo ra các biểu thức chính quy phức tạp nhưng hiệu quả, giúp xử lý dữ liệu một cách linh hoạt và chính xác hơn. Hiểu và áp dụng đúng lookbehind và negative lookbehind sẽ giúp bạn tối ưu hóa việc tìm kiếm và thao tác trên các chuỗi ký tự trong nhiều tình huống khác nhau.

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