京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:闲欢
来源:Python 技术
大家好,我是闲欢,一个很卷的程序员!
今天给大家分享一个炒鸡炒鸡简单又好用的神器——pampy。
我敢以我的荣誉保证,用了它之后,你写代码的效率可以蹭蹭蹭地提升!
首先普及一下模式匹配。
模式匹配即给定某种模式,用这种模式去检查序列或字符串是否符合这种模式,这种技术在自然语言处理中经常使用。
Pampy 是 Python 的一个模式匹配类库,一个只有150行的类库,该库优雅、高效值得广大Python的码农加入自己基本开发栈中。
无独有偶,该程序还有一个同名的 Pampy.js 的 JavaScript 版本库。
你如果有兴趣,可以阅读源码,将其照搬到更多的开发语言中。
安装这个库的方式也是老生常谈了:
pip install pampy
我们可以用 _ 来匹配单个字符:
from pampy import _,match
a=['a',1,'b',2,'c',3,'d',4]
patter = ['a',1,'b',_,'c',3,'d',4]
action=lambda x: f'b is: {x}' print(match(a,patter,action))
运行结果是:
b is: 2
从上面例子可以看出,实际上我们只是用 _ 充当一个占位符,当匹配的时候,找到这个占位符对应的元素即可。
我们可以匹配多层级的字典中的任意一个层级的 key 或者 value:
from pampy import _, match
person = { 'address': {'province': '湖北', 'city': '武汉', 'district': '东湖高新'}, 'name': '闲欢' }
patter = {_: {_: '武汉'}}
action = lambda k1, k2: ({'k1': k1, 'k2': k2})
print(match(person, patter, action))
运行结果是:
{'k1': 'address', 'k2': 'city'}
跟前一个例子类似,这里使用 _ 这个占位符占位,然后在 action 里面定位占位符,即可输出结果。
上面的例子,我们都是使用占位符来占位,但是占位符只能匹配一个字符,下面的例子,我们将用 HEAD 和 TAIL 这两个关键词来匹配开头和结尾,他们可以批评任意多个字符:
from pampy import _,match,HEAD,TAIL
a=['a',1,'b',2,'c',3,'d',4]
patter = [HEAD,_,'b',2,'c',3,TAIL]
action=lambda h,m,t: ({'head':h,'middle':m,'tail':t})
print(match(a,patter,action))
运行上面例子,结果是:
{'head': 'a', 'middle': 1, 'tail': ['d', 4]}
我们可以从结果看到,HEAD 匹配了一个字符,TAIL 匹配了两个字符,输出的时候,如果是多个字符,结果会以数组的方式给出。
Pampy 的例子都很简单,大家一阅便知。通过看着几个例子,是不是有种感觉:哇,还有这等神器!
当然,Pampy 的模式匹配不止这么几种方式,还有更多方式有待大家去探索。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12