当使用Python字符串函数split()时，有人有妙招可以将双引号包围的项目视为非拆分词吗？假设我只想在空白处拆分，我有这个:>>>myStr='AB\t"C"DE"FE"\t\t"GHIJKL"""""\t"OPQ"R'>>>myStr.split()['A','B','"C"','DE','"FE"','"GH','I','JK','L"','""','""','"O','P','Q"','R']我想将双引号内的任何内容都视为一个单词，即使嵌入了空格，所以我想以以下结尾:['A','B','C','DE','FE','GHIJKL','','','OPQ','R']或者至少这个，

根据文档，在Python2.7.3中，shlex应该支持UNICODE。但是，当运行下面的代码时，我得到:UnicodeEncodeError:'ascii'codeccan'tencodecharactersinposition184-189:ordinalnotinrange(128)我做错了什么吗？importshlexcommand_full=u'software.py-fileA="sequence.fasta"-fileB="新建文本文档.fasta.txt"-output_dir="..."-FORMtitle="tst"'shlex.split(command_full

temp="['a','b','c']"printtype(temp)#stringoutput=['a','b','c']printtype(output)#list所以我有这个临时字符串，它基本上是一个字符串格式的列表。..我正试图将它重新变成一个列表，但我不确定这样做的简单方法。我知道一种方法，但我宁愿不使用正则表达式如果我使用temp.split()我得到temp_2=["['a','b','c']"] 最佳答案 使用ast.literal_eval():SafelyevaluateanexpressionnodeoraUn

我正在浏览thisquestion.我只是想知道NLTK在单词/句子标记化方面是否会比正则表达式更快。 最佳答案 默认的nltk.word_tokenize()使用Treebanktokenizer模拟来自PennTreebanktokenizer的分词器.请注意，str.split()并未实现语言学意义上的记号，例如:>>>sent="Thisisafoo,barsentence.">>>sent.split()['This','is','a','foo,','bar','sentence.']>>>fromnltkimportw

我有两个字符串a="abcfeat.def"b="abcFeat.def"我想检索单词feat.或Feat.之前的字符串这就是我在做的a.split("feat.",1)[0].rstrip()这将返回abc。但是如何使用分隔符执行不区分大小写的搜索？这是我目前尝试过的b.split("feat."or"Feat.",1)[0].rstrip()输出-abc壮举。defb.split("feat."and"Feat.",1)[0].rstrip()输出-abca.split("feat."and"Feat.",1)[0].rstrip()输出-abcfeat.def.a.split("

为了在cython中快速除法，我可以使用编译指令@cython.cdivision(True)这是可行的，因为生成的C代码没有零除检查。但是由于某种原因，它实际上使我的代码变慢了。这是一个例子:@cython.boundscheck(False)@cython.wraparound(False)@cython.nonecheck(False)@cython.cdivision(True)defexample1(double[:]xi,double[:]a,double[:]b,intD):cdefintkcdefdouble[:]x=np.zeros(D)forkinrange(D):

有一件事我不明白......假设您有一个text="helloworld"并且您想要拆分它。在某些地方，我看到人们想要拆分文本:string.split(text)在其他地方，我看到人们只是在做:text.split()有什么区别？为什么你以一种方式或另一种方式做？你能给我一个理论解释吗？ 最佳答案 有趣的是，两者的文档字符串在Python2.5.1中并不完全相同:>>>importstring>>>help(string.split)Helponfunctionsplitinmodulestring:split(s,sep=Non

我是sklearn的新用户，在sklearn.model_selection的train_test_split中遇到了一些意外行为。我有一个pandasdataframe，我想将其分成训练集和测试集。我想在我的dataframe中按至少2列(但最好是4列)对我的数据进行分层。当我尝试这样做时，sklearn没有发出警告，但后来我发现在我的最终数据集中有重复的行。我创建了一个示例测试来展示这种行为:fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splita=np.array([iforiinrange(1000000)])b=[i%10forii

我正在上sklearn课DecisionTreeClassifier.查看类的参数，我们有两个参数min_samples_split和min_samples_leaf。它们背后的基本思想看起来很相似，您可以指定决定一个节点是叶节点还是进一步拆分所需的最小样本数。当一个暗示另一个时，为什么我们需要两个参数？。有什么理由或场景可以区分它们吗？ 最佳答案 来自文档:Themaindifferencebetweenthetwoisthatmin_samples_leafguaranteesaminimumnumberofsamplesina

在我的优化探索中，我发现内置的split()方法比等效的re.split()方法快大约40%。虚拟基准(易于复制粘贴):importre,time,randomdefrandom_string(_len):letters="ABC"return"".join([letters[random.randint(0,len(letters)-1)]foriinrange(_len)])r=random_string(2000000)pattern=re.compile(r"A")start=time.time()pattern.split(r)print"withre.split:",tim