Result в питоне что это
result 0.7.0
pip install result Copy PIP instructions
Released: Nov 19, 2021
A Rust-like result type for Python
Navigation
Project links
Statistics
View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery
License: MIT License (MIT)
Maintainer: rustedpy github org members (https://github.com/rustedpy)
Tags rust, result, enum
Requires: Python >=3.6
Maintainers
Classifiers
Project description
A simple Result type for Python 3 inspired by Rust, fully type annotated.
The idea is that a result value can be either Ok(value) or Err(error), with a way to differentiate between the two. Ok and Err are both classes encapsulating an arbitrary value. Result[T, E] is a generic type alias for typing.Union[Ok[T], Err[E]]. It will change code like this:
To something like this:
And if you’re using python version 3.10 or later, you can use the elegant match statement as well:
Not all methods (https://doc.rust-lang.org/std/result/enum.Result.html) have been implemented, only the ones that make sense in the Python context. By using isinstance to check for Ok or Err you get type safe access to the contained value when using MyPy to typecheck your code. All of this in a package allowing easier handling of values that can be OK or not, without resorting to custom exceptions.
Creating an instance:
Checking whether a result is Ok or Err. With isinstance you get type safe access that can be checked with MyPy. The is_ok() or is_err() methods can be used if you don’t need the type safety with MyPy:
You can also check if an object is Ok or Err by using the OkErr type. Please note that this type is designed purely for convenience, and should not be used for anything else. Using (Ok, Err) also works fine:
Convert a Result to the value or None:
Convert a Result to the error or None:
Access the value directly, without any other checks:
Note that this is a property, you cannot assign to it. Results are immutable.
For your convenience, simply creating an Ok result without value is the same as using True:
The unwrap method returns the value if Ok and unwrap_err method returns the error value if Err, otherwise it raises an UnwrapError:
A custom error message can be displayed instead by using expect and expect_err:
A default value can be returned instead by using unwrap_or:
Values and errors can be mapped using map, map_or, map_or_else and map_err:
Регулярные выражения в Python для новичков
У вас когда-нибудь возникала потребность в поиске строк, слов или даже символов в тексте?
В этой статье вы узнаете о регулярных выражениях в Python и научитесь работать с модулем «re», который позволяет совершать массу сравнительных и поисковых действий с текстом!
Что такое регулярное выражение?
Регулярное выражение – это средство работы с текстом, которое позволяет по заданному «паттерну» искать и редактировать искомое слово/строку в тексте.
Импортируем модуль «re»
Для начала работы нам нужно импортировать модуль.
Модуль «re» устанавливать не нужно, он устанавливается вместе с самим Python. Нам лишь нужно импортировать его в проект.
Для этого в начале строки пропишем:
Основные регулярные выражения
re.match() – ищет совпадения в тексте, по умолчанию в начале строки.
re.findall() – возвращает все строки, где было обнаружено совпадение.
re.split() – разбивает строки по заданному паттерну и возвращает разбитые строки.
re.sub() – заменяет символы по заданному паттерну на заданные символы и возвращает исправленную строку.
re.search() – ищет указанный паттерн в строке и при первом же совпадении возвращает сам паттерн, в ином же случае возвращает None.
Метасимволы
Давайте рассмотрим примеры использования метасимволов, которые есть в модуле.
К примеру, нам нужно найти слова car, cat и cab.
Дабы не нагромождать наш код, мы можем просто использовать квадратные скобки. В таком случае переменную мы запишем так:
Либо же мы можем указать диапазон символов:
Также мы можем обозначить, с какой стороны искать совпадения!
Мы можем обозначить нужное количество символов с помощью периода.
А еще метасимволы можно комбинировать!
Краткие замены некоторым метасимволам
Надеюсь, что данная статья помогла вам разобраться с основами регулярных выражений в Python. Спасибо за внимание!
Регулярные выражения Python для новичков: что это, зачем и для чего
За последние несколько лет машинное обучение, data science и связанные с этими направлениями отрасли очень сильно шагнули вперед. Все больше компаний и просто разработчиков используют Python и JavaScript для работы с данными.
И вот здесь-то нам как раз и нужны регулярные выражения. Парсинг всего текста или его фрагментов с веб-страниц, анализ данных Twitter или подготовка данных для анализа текста — регулярные выражения приходят на помощь.
Кстати, свои советы по некоторым функциям добавил Алексей Некрасов — лидер направления Python в МТС, программный директор направления Python в Skillbox. Чтобы было понятно, где перевод, а где — комментарии, последние мы выделим цитатой.
Зачем нужны регулярные выражения?
Когда регулярные выражения не нужны? Когда есть аналогичная встроенная в Python функция, а таких немало.
А что там с регулярными выражениями в Python?
Здесь есть специальный модуль re, который предназначен исключительно для работы с регулярными выражениями. Этот модуль нужно импортировать, после чего можно начинать использовать регулярки.
Что касается самых востребованных методов, предоставляемых модулем, то вот они:
Метод предназначен для поиска по заданному шаблону в начале строки. Так, если вызвать метод match() на строке «AV Analytics AV» с шаблоном «AV», то его получится успешно завершить.
Здесь мы нашли искомую подстроку. Для вывода ее содержимого используется метод group(). При этом используется «r» перед строкой шаблона, чтобы показать, что это raw-строка в Python.
Окей, теперь давайте попробуем найти «Analythics» в этой же строке. У нас ничего не получится, поскольку строка начинается на «AV», метод возвращает none:
Методы start() и end() используются для того, чтобы узнать начальную и конечную позицию найденной строки.
Все эти методы крайне полезны в ходе работы со строками.
Этот метод похож на match(), но его отличие в том, что ищет он не только в начале строки. Так, search() возвращает объект, если мы пробуем найти «Analythics».
Что касается метода search (), то он ищет по всей строке, возвращая, впрочем, лишь первое найденное совпадение.
Здесь у нас возврат всех найденных совпадений. Так, у метода findall() нет никаких ограничений на поиск в начале или конце строки. Например, если искать «AV» в строке, то мы получим возврат всех вхождений «AV». Для поиска рекомендуется использовать как раз этот метод, поскольку он умеет работать как re.search(), так и как re.match().
Этот метод разделяет строку по заданному шаблону.
В указанном примере слово «Analythics» разделено по букве «y». Метод split() здесь принимает и аргумент maxsplit со значением по умолчанию, равным 0. Таким образом он разделяет строку столько раз, сколько это возможно. Правда, если указать этот аргумент, то разделение не может быть выполнено более указанного количества раз. Вот несколько примеров:
Здесь параметр maxsplit установлен равным 1, в результате чего строка разделена на две части вместо трех.
re.sub(pattern, repl, string)
Помогает найти шаблон в строке, заменяя на указанную подстроку. Если же искомое не найдено, то строка остается неизменной.
Здесь мы можем собрать регулярное выражение в объект, который в свою очередь можно использовать для поиска. Такой вариант позволяет избежать переписывания одного и того же выражения.
До этого момента мы рассматривали вариант с поиском определенной последовательности символов? В этом случае никакого шаблона нет, набор символов требуется вернуть в порядке, соответствующему определенным правилам. Такая задача встречается часто при работе с извлечением информации из строк. И сделать это несложно, нужно лишь написать выражение с использованием спец. символов. Вот те, что встречаются чаще всего:
Несколько примеров использования регулярных выражений
Пример 1. Возвращение первого слова из строки
Давайте сначала попробуем получить каждый символ с использованием (.)
Теперь сделаем то же самое, но чтобы в конечный результат не попал пробел, используем \w вместо (.)
Ну а теперь проделаем аналогичную операцию с каждым словом. Используем при этом * или +.
Но и здесь в результате оказались пробелы. Причина — * означает «ноль или более символов». «+» поможет нам их убрать.
Теперь давайте извлечем первое слово с использованием
^:
Пример 2. Возвращаем два символа каждого слова
Здесь, как и выше, есть несколько вариантов. В первом случае, используя \w, извлекаем два последовательных символа, кроме тех, что с пробелами, из каждого слова:
Теперь пробуем извлечь два последовательных символа с использованием символа границы слова (\b):
Пример 3. Возвращение доменов из списка адресов электронной почты.
На первом этапе возвращаем все символы после @:
В итоге части «.com», «.in» и т. д. не попадают в результат. Чтобы исправить это, нужно поменять код:
Второй вариант решения той же проблемы — извлечение лишь домена верхнего уровня с использованием «()»:
Пример 4. Получение даты из строки
Для этого необходимо использовать \d
Для того, чтобы извлечь только год, помогают скобки:
Пример 5. Извлечение слов, начинающихся на гласную
На первом этапе нужно вернуть все слова:
После этого лишь те, что начинаются на определенные буквы, с использованием «[]»:
В полученном примере есть два укороченные слова, это «argest» и «ommunity». Для того, чтобы убрать их, нужно воспользоваться \b, что необходимо для обозначения границы слова:
Кроме того, можно использовать и ^ внутри квадратных скобок, что помогает инвертировать группы:
Теперь нужно убрать слова с пробелом, для чего пробел включаем в диапазон в квадратных скобках:
Пример 6. Проверка формата телефонного номера
В нашем примере длина номера — 10 знаков, начинается он с 8 или 9. Для проверки списка телефонных номеров используем:
Пример 7. Разбиваем строку по нескольким разделителям
Здесь у нас несколько вариантов решения. Вот первое:
Кроме того, можно использовать метод re.sub() для замены всех разделителей пробелами:
Пример 8. Извлекаем данные из html-файла
Для того, чтобы решить эту задачу, выполняем следующую операцию:
При написании любых regex в коде придерживаться следующих правил:
Используйте named capture group для всех capture group, если их больше чем одна (?P. ). (даже если одна capture, тоже лучше использовать).
regex101.com отличный сайт для дебага и проверки regex
При разработке регулярного выражения, нужно не забывать и про его сложность выполнения иначе можно наступить на те же грабли, что и относительно недавно наступила Cloudflare.
Python RegEx: практическое применение регулярок
Авторизуйтесь
Python RegEx: практическое применение регулярок
Рассмотрим регулярные выражения в Python, начиная синтаксисом и заканчивая примерами использования.
Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.
Основы регулярных выражений
Регулярками называются шаблоны, которые используются для поиска соответствующего фрагмента текста и сопоставления символов.
Грубо говоря, у нас есть input-поле, в которое должен вводиться email-адрес. Но пока мы не зададим проверку валидности введённого email-адреса, в этой строке может оказаться совершенно любой набор символов, а нам это не нужно.
Чтобы выявить ошибку при вводе некорректного адреса электронной почты, можно использовать следующее регулярное выражение:
По сути, наш шаблон — это набор символов, который проверяет строку на соответствие заданному правилу. Давайте разберёмся, как это работает.
Синтаксис RegEx
Синтаксис у регулярок необычный. Символы могут быть как буквами или цифрами, так и метасимволами, которые задают шаблон строки:
Также есть дополнительные конструкции, которые позволяют сокращать регулярные выражения:
Для чего используются регулярные выражения
Синтаксис таких выражений в основном стандартизирован, так что вам следует понять их лишь раз, чтобы использовать в любом языке программирования.
Примечание Не стоит забывать, что регулярные выражения не всегда оптимальны, и для простых операций часто достаточно встроенных в Python функций.
Хотите узнать больше? Обратите внимание на статью о регулярках для новичков.
Регулярные выражения в Python
А вот наиболее популярные методы, которые предоставляет модуль:
Рассмотрим каждый из них подробнее.
re.match(pattern, string)
Этот метод ищет по заданному шаблону в начале строки. Например, если мы вызовем метод match() на строке «AV Analytics AV» с шаблоном «AV», то он завершится успешно. Но если мы будем искать «Analytics», то результат будет отрицательный:
Искомая подстрока найдена. Чтобы вывести её содержимое, применим метод group() (мы используем «r» перед строкой шаблона, чтобы показать, что это «сырая» строка в Python):
Теперь попробуем найти «Analytics» в данной строке. Поскольку строка начинается на «AV», метод вернет None :
Также есть методы start() и end() для того, чтобы узнать начальную и конечную позицию найденной строки.
Эти методы иногда очень полезны для работы со строками.
re.search(pattern, string)
Метод search() ищет по всей строке, но возвращает только первое найденное совпадение.
re.findall(pattern, string)
re.split(pattern, string, [maxsplit=0])
Этот метод разделяет строку по заданному шаблону.
В примере мы разделили слово «Analytics» по букве «y». Метод split() принимает также аргумент maxsplit со значением по умолчанию, равным 0. В данном случае он разделит строку столько раз, сколько возможно, но если указать этот аргумент, то разделение будет произведено не более указанного количества раз. Давайте посмотрим на примеры Python RegEx:
Мы установили параметр maxsplit равным 1, и в результате строка была разделена на две части вместо трех.
re.sub(pattern, repl, string)
Ищет шаблон в строке и заменяет его на указанную подстроку. Если шаблон не найден, строка остается неизменной.
re.compile(pattern, repl, string)
Мы можем собрать регулярное выражение в отдельный объект, который может быть использован для поиска. Это также избавляет от переписывания одного и того же выражения.
До сих пор мы рассматривали поиск определенной последовательности символов. Но что, если у нас нет определенного шаблона, и нам надо вернуть набор символов из строки, отвечающий определенным правилам? Такая задача часто стоит при извлечении информации из строк. Это можно сделать, написав выражение с использованием специальных символов. Вот наиболее часто используемые из них:
| Оператор | Описание |
|---|---|
| . | Один любой символ, кроме новой строки \n. |
| ? | 0 или 1 вхождение шаблона слева |
| + | 1 и более вхождений шаблона слева |
| * | 0 и более вхождений шаблона слева |
| \w | Любая цифра или буква (\W — все, кроме буквы или цифры) |
| \d | Любая цифра 4 (\D — все, кроме цифры) |
| \s | Любой пробельный символ (\S — любой непробельный символ) |
| \b | Граница слова |
| [..] | Один из символов в скобках ([^..] — любой символ, кроме тех, что в скобках) |
| \ | Экранирование специальных символов (\. означает точку или \+ — знак «плюс») |
| ^ и $ | Начало и конец строки соответственно |
| От n до m вхождений ( — от 0 до m) | |
| a|b | Соответствует a или b |
| () | Группирует выражение и возвращает найденный текст |
| \t, \n, \r | Символ табуляции, новой строки и возврата каретки соответственно |
Больше информации по специальным символам можно найти в документации для регулярных выражений в Python 3.
Перейдём к практическому применению Python регулярных выражений и рассмотрим примеры.
Задачи
Вернуть первое слово из строки
Теперь попробуем достать каждое слово (используя * или + )
И снова в результат попали пробелы, так как * означает «ноль или более символов». Для того, чтобы их убрать, используем + :
Теперь вытащим первое слово, используя ^ :
Вернуть первые два символа каждого слова
Вариант 2: вытащить два последовательных символа, используя символ границы слова ( \b ):
Вернуть домены из списка email-адресов
Сначала вернём все символы после «@»:
Как видим, части «.com», «.in» и т. д. не попали в результат. Изменим наш код:
Второй вариант — вытащить только домен верхнего уровня, используя группировку — ( ) :
Извлечь дату из строки
Используем \d для извлечения цифр.
Для извлечения только года нам опять помогут скобки:
Извлечь слова, начинающиеся на гласную
Для начала вернем все слова:
А теперь — только те, которые начинаются на определенные буквы (используя [] ):
Выше мы видим обрезанные слова «argest» и «ommunity». Для того, чтобы убрать их, используем \b для обозначения границы слова:
Также мы можем использовать ^ внутри квадратных скобок для инвертирования группы:
В результат попали слова, «начинающиеся» с пробела. Уберем их, включив пробел в диапазон в квадратных скобках:
Проверить формат телефонного номера
Номер должен быть длиной 10 знаков и начинаться с 8 или 9. Есть список телефонных номеров, и нужно проверить их, используя регулярки в Python:
Разбить строку по нескольким разделителям
Также мы можем использовать метод re.sub() для замены всех разделителей пробелами:
Извлечь информацию из html-файла
Пример содержимого html-файла:
С помощью регулярных выражений в Python это можно решить так (если поместить содержимое файла в переменную test_str ):
Регулярные выражения в Python
В этом руководстве мы узнаем об использовании регулярных выражений в Python, включая их синтаксис, и о том, как их создавать с помощью встроенных модулей. Для этого мы рассмотрим различные операции в модуле re и его использование в ваших приложениях.
Что такое регулярные выражения в Python?
Регулярные выражения в Python – это просто последовательность символов, которая может использоваться для определения шаблона поиска для поиска текста. Эта «поисковая машина» встроена в язык программирования Python (а также во многие другие языки) и доступна через модуль re.
Чтобы использовать регулярные выражения (или для краткости «регулярное выражение»), вы обычно указываете правила для набора возможных строк, которые вы хотите сопоставить, а затем задаете себе такие вопросы, как «Соответствует ли эта строка шаблону?» или «Есть ли совпадение с шаблоном в любом месте этой строки? «.
Вы также можете использовать регулярные выражения для изменения строки или разделения ее различными способами. Все эти операции «более высокого порядка» начинаются с первого сопоставления текста со строкой регулярного выражения, а затем строкой можно манипулировать (например, разделять) после того, как совпадение найдено. Все это стало возможным благодаря доступному в Python модулю re, который мы рассмотрим далее в некоторых следующих разделах.
Синтаксис
Регулярное выражение определяет шаблон, который стремится соответствовать входной строке. В этом разделе мы покажем некоторые специальные символы и шаблоны, которые вы можете использовать для сопоставления строк.
Соответствующие символы
Методы
re.match(шаблон, строка, флаги = 0)
Это выражение используется для сопоставления символа или набора символов в начале строки. Также важно отметить, что это выражение будет соответствовать только в начале строки, если данная строка состоит из нескольких строк.
Выражение ниже вернет None, потому что Python не появляется в начале строки.
re.search(шаблон, строка)
Этот модуль будет проверять совпадение в любом месте заданной строки и возвращать результаты, если они найдены, и None, если они не найдены.
В следующем коде мы просто пытаемся определить, появляется ли слово «щенок» в строке «Дейзи нашла щенка».
Здесь мы сначала импортируем модуль re и используем его для поиска вхождения подстроки «щенок» в строке «Дейзи нашла щенка». Если он существует в строке, возвращается объект re.MatchObject, который считается «правдивым» при оценке в операторе if.
re.compile(шаблон, флаги = 0)
Этот метод используется для компиляции шаблона регулярного выражения в объект регулярного выражения, который можно использовать для сопоставления с помощью его методов match() и search(), которые мы обсуждали выше. Это также может сэкономить время, поскольку выполнение синтаксического анализа или обработки строк регулярных выражений может быть дорогостоящим в вычислительном отношении.
Обратите внимание, что возвращается только соответствующая строка, в отличие от всего слова в случае «Pythonistas». Это более полезно при использовании строки регулярного выражения, в которой есть специальные символы соответствия.
re.sub(шаблон, repl, строка)
Как следует из названия, это выражение используется для поиска и замены новой строки в случае появления шаблона.
re.findall(шаблон, строка)
Как вы видели до этого раздела, этот метод находит и извлекает список всех вхождений в данной строке. Он сочетает в себе функции и свойства re.search() и re.match(). В следующем примере из строки будут извлечены все вхождения «Python».
Опять же, использование такой строки точного соответствия действительно полезно только для определения того, встречается ли строка регулярного выражения в данной строке или сколько раз.
re.split(шаблон, строка, maxsplit = 0, flags = 0)
Это выражение разделит строку в том месте, где в строке встречается указанный шаблон. Он также вернет текст всех групп в шаблоне, если в шаблоне используется расширенная функция, такая как захват круглых скобок.
Как вы можете видеть выше, образец символа «y» встречается три раза, и выражение разделено во всех случаях, где оно встречается.
Практическое использование
Знаете вы это или нет, но мы почти ежедневно используем регулярные выражения в наших приложениях. Поскольку регулярные выражения доступны практически на всех языках программирования, избежать их использования непросто. Давайте посмотрим, как можно использовать регулярные выражения в ваших приложениях.
Создание URL
У каждой веб-страницы есть URL-адрес. Теперь представьте, что у вас есть веб-сайт Django с адресом вроде «http://www.example.com/products/27/», где 27 – это идентификатор продукта. Было бы очень обременительно писать отдельные представления для каждого отдельного продукта.
Проверка адресов электронной почты
Каждая система аутентификации требует, чтобы пользователи зарегистрировались и вошли в систему, прежде чем им будет разрешен доступ к системе. Мы можем использовать регулярное выражение, чтобы проверить, имеет ли указанный адрес электронной почты допустимый формат.
Итак, как и следовало ожидать, код соответствует нашему примеру адреса:
Проверка телефонных номеров
Следующий пример используется для проверки списка канадских номеров с префиксом:
Как видите, поскольку второе число использует символ «=» вместо «+», оно считается недействительным.
Фильтрация нежелательного содержимого
Регулярные выражения также можно использовать для фильтрации определенных слов из комментариев к сообщениям, что особенно полезно в сообщениях в блогах и социальных сетях. В следующем примере показано, как можно отфильтровать предварительно выбранные слова, которые пользователи не должны использовать в своих комментариях.