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.

Regex Word Boundary trong Python

Trong lập trình, việc xử lý và tìm kiếm văn bản là một công việc thường xuyên và quan trọng. Biểu thức chính quy (regular expression hay regex) là công cụ mạnh mẽ giúp thực hiện các nhiệm vụ này một cách hiệu quả. Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu về ký tự biên giới từ trong biểu thức chính quy Python. Đây là một khái niệm quan trọng giúp bạn xác định các vị trí chính xác của từ trong một chuỗi, từ đó hỗ trợ việc kiểm tra và xử lý dữ liệu một cách chính xác và hiệu quả hơn.

test php

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

Giới thiệu về Regex Word Boundary trong Python

Một chuỗi có các vị trí sau đây được coi là biên giới từ:

  • Trước ký tự đầu tiên trong chuỗi nếu ký tự đầu tiên là ký tự từ (\w).
  • Giữa hai ký tự trong chuỗi nếu ký tự đầu tiên là ký tự từ (\w) và ký tự thứ hai không phải là ký tự từ (\W – tập hợp ký tự ngược của \w).
  • Sau ký tự cuối cùng trong chuỗi nếu ký tự cuối cùng là ký tự từ (\w).

Hình ảnh sau minh họa các vị trí biên giới từ trong chuỗi "PYTHON 3!":

Screenshot 202024 07 10 20120559 png

  • Trước chữ P (tiêu chí #1)
  • Sau chữ N (tiêu chí #2)
  • Trước số 3 (tiêu chí #2)
  • Sau số 3 (tiêu chí #2)

Biểu thức chính quy sử dụng \b để biểu thị một biên giới từ. Ví dụ, bạn có thể dùng \b để khớp toàn bộ từ bằng cách sử dụng mẫu sau:

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

r'\bword\b'

Ví dụ sau đây khớp từ "Python" trong một chuỗi:

import re

s = 'CPython is the implementation of Python in C'
matches = re.finditer('Python', s)
for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả trả về hai kết quả khớp, một trong từ "CPython" và một trong từ "Python":

Python
Python

Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng biên giới từ \b, chương trình sẽ chỉ trả về một kết quả khớp:

import re

s = 'CPython is the implementation of Python in C'
matches = re.finditer(r'\bPython\b', s)
for match in matches:
    print(match.group())

Kết quả:

<re.Match object; span=(33, 39), match='Python'>

Trong ví dụ này, mẫu '\bPython\b' khớp với toàn bộ từ "Python" trong chuỗi 'CPython is the implementation of Python in C'.

Kết bài

Việc sử dụng ký tự biên giới từ trong biểu thức chính quy giúp bạn xác định và làm việc với các từ trong một chuỗi một cách chính xác và hiệu quả. Ký tự \b đại diện cho biên giới từ, giúp phân biệt giữa các từ hoàn chỉnh và các phần của từ. Bằng cách sử dụng biểu thức chính quy với ký tự biên giới từ, bạn có thể tìm kiếm và xử lý dữ liệu văn bản một cách hiệu quả hơn, đảm bảo rằng các thao tác của bạn chỉ ảnh hưởng đến các từ mục tiêu cụ thể. Hy vọng rằng qua hướng dẫn này, bạn đã nắm được cách sử dụng ký tự biên giới từ trong biểu thức chính quy để nâng cao kỹ năng xử lý văn bản của mình.

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