在自然語言處理界,模式匹配可以說是最常用的技術(shù)。甚至可以說,將NLP技術(shù)作為真實(shí)生產(chǎn)力的項(xiàng)目都少不了 模式匹配 。
什么是模式匹配呢?在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,往往是檢查給定的序列或字符串中是否有符合某種模式的片段。比如說:“啊,你的AK-47打得真準(zhǔn)”,如果我們將 “啊,你的 _____ 打得真準(zhǔn) ” 作為一種模式,則會將AK-47匹配出來。
實(shí)現(xiàn)模式匹配往往都是用正則表達(dá)式,但是如果你想識別特別復(fù)雜的模式,編寫正則表達(dá)式就會變得非常非常麻煩。而Pampy這個項(xiàng)目能解決你不少的煩惱。https://github.com/santinic/pampy
下面是一個使用例子:
1.安裝
趕緊讓我們來試一下,安裝Pampy前,你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上噢,如果沒有,請?jiān)L問這篇文章:超詳細(xì)Python安裝指南。
打開Cmd(開始—運(yùn)行—CMD)或Terminal(command+空格輸入Terminal). 輸入以下命令安裝Pampy:
pip install pampy
看到 Successfully installed pampy-0.3.0 則說明安裝成功。
2.使用
HEAD和TAIL能代表某個模式的前面部分或后面部分。
比如將特定模式后的元素都變成元組:
from pampy import match, HEAD, TAIL, _
x = [-1, -2, -3, 0, 1, 2, 3]
print(match(x, [-1, TAIL], lambda t: [-1, tuple(t)]))
# = > [-1, (-2, -3, 0, 1, 2, 3)]
將特定模式前的元素設(shè)為集合,后面的元素設(shè)為元組:
from pampy import match, HEAD, TAIL, _
x = [-1, -2, -3, 0, 1, 2, 3]
print(match(x, [HEAD, _, _, 0, TAIL], lambda h, a, b, t: (set([h, a, b]), tuple(t))))
# = > ({-3, -1, -2}, (1, 2, 3))
特性2:甚至能匹配字典中的鍵
在你不知道哪個鍵下有某個值的時候,這招非常好用:
from pampy import match, HEAD, TAIL, _
my_dict = {
'global_setting': [1, 3, 3],
'user_setting': {
'face': ['beautiful', 'ugly'],
'mind': ['smart', 'stupid']
}
}
result = match(my_dict, { _: {'face': _}}, lambda key, son_value: (key, son_value))
print(result)
# = > ('user_setting', ['beautiful', 'ugly'])
特性3: 搭配正則
不僅如此,它還能搭配正則一起使用哦:
import re
from pampy import match, HEAD, TAIL, _
def what_is(pet):
return match(
pet, re.compile('(w+),(w)w+鱈魚$'), lambda mygod, you: you + "像鱈魚"
)
print(what_is('我的天,你長得真像鱈魚'))
# = > '你像鱈魚'
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