Inizia il tuo viaggio nel mondo delle espressioni regolari! Dal slicing e concatenation, alla modifica del case, rimozione degli spazi, fino alla ricerca e sostituzione delle stringhe. Imparerai a padroneggiare le operazioni di base per la manipolazione delle stringhe utilizzando un insieme di dati con recensioni di film.

Introduzione alla manipolazione delle stringhe

Primo giorno!

Recensioni artificiali

Palindromi

Operazioni sulle stringhe

Normalizzare le recensioni

È ora di unire!

Dividere per righe o dividere la riga?

Trovare e sostituire

Trovare una sottostringa

Dov'è la parola?

Sostituire le negazioni

Concetti di base sulla manipolazione delle stringhe

Proseguendo nel tuo percorso, imparerai i principali approcci per formattare o interpolare stringhe in Python utilizzando un insieme di dati con informazioni estratte dal web. Esplorerai vantaggi e svantaggi del positional formatting, dell’inserimento di espressioni all’interno di costanti stringa e dell’uso della classe Template.

Formattazione posizionale

Mettilo in ordine!

Chiamarlo per nome

Che giorno è oggi?

Stringa letterale formattata

Formattazione letterale

Crea questa funzione

In orario

Metodo Template

Preparare un report

Identificare i prezzi

Giocare sul sicuro

Formattare le stringhe

È il momento di scoprire i concetti fondamentali delle espressioni regolari! In questo capitolo chiave, imparerai a comprendere la sintassi di base delle espressioni regolari. Usando un insieme di dati reale con tweet pensati per l’analisi del sentiment, vedrai come applicare il pattern matching usando caratteri normali e speciali, e quantificatori greedy e lazy.

Introduzione alle espressioni regolari

Sono bot?

Trova i numeri

Corrispondenza e split

Ripetizioni

Tutto pulito

Qualche tempo fa

Ottenere i token

Metacaratteri delle regex

Trovare file

Dammi la tua email

Password non valida

Confronto tra quantificatori avidi e non avidi

Capire la differenza

Corrispondenze greedy

Approccio lazy

Espressioni regolari per il pattern matching

Nell’ultima tappa del tuo percorso, imparerai metodi più complessi di pattern matching usando le parentesi per raggruppare stringhe o per trovare lo stesso testo già corrisposto in precedenza. Inoltre, avrai un’idea di come funzionano le lookaround expressions.

Gruppi di cattura

Prova con un altro nome

Volo di rientro

Alternanze e gruppi non catturanti

Lo adoro!

Ugh! Non fa per me!

Backreference

Analizzare file PDF

Chiudi il tag, per favore!

Caratteri riiipetuti

Lookaround

Parole circostanti

Filtrare i numeri di telefono

Traguardo

Concetti avanzati di espressioni regolari

Movie Reviews

Wikipedia Web Page

Sentiment140

Come data scientist, ti capiterà spesso di dover estrarre informazioni chiave da enormi corpora di testo, ripulire dati disordinati che contengono stringhe o rilevare e confrontare schemi per trovare parole utili. Tutte queste attività rientrano nel text mining e sono un passaggio importante prima di applicare algoritmi di Machine Learning. Questo corso ti guiderà nella comprensione di concetti fondamentali sulla manipolazione delle stringhe e sulle espressioni regolari. Imparerai a dividere le stringhe, a ricomporle, a interpolarle, nonché a rilevare, estrarre, sostituire e confrontare stringhe usando le espressioni regolari. Nel percorso per padroneggiare queste competenze, lavorerai con insiemi di dati contenenti recensioni di film o tweet in streaming per determinare l’opinione, oltre che con testo grezzo estratto dal web.

Intermediate Python

Scopri la manipolazione delle stringhe e diventa un esperto nell'uso delle espressioni regolari.

Espressioni regolari in Python

Impara la manipolazione delle stringhe e diventa un esperto nell'uso delle espressioni regolari.

Sviluppatore Python associato

Toolbox di programmazione Python

Data Scientist

Matching greedy vs non-greedy

Matching greedy

Matching non-greedy

Passiamo alla pratica!

Espressioni regolari per il pattern matching - Confronto tra quantificatori avidi e non avidi

Confronto tra quantificatori avidi e non avidi

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