1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wyrażenia regularne w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Podejście leniwe

Wstępnie oczyściłeś swój zbiór danych, ale martwisz się, że zdania ujęte w nawiasy mogą zakłócić analizę.

Tu też kwantyfikator zachłanny lub leniwy może prowadzić do różnych wyników.

Na przykład jeśli chcesz wyodrębnić słowo zaczynające się na a i kończące na e w ciągu I like apple pie, możesz pomyśleć, że zastosowanie zachłannego wyrażenia regularnego a.+e zwróci apple. Jednak dopasowanie obejmie apple pie. Aby temu zapobiec, użyj trybu leniwego z ?, który zwróci apple.

Moduł re oraz zmienna sentiment_analysis są już wczytane w twoim środowisku.

Instrukcje 1/2

undefined XP
  • 1

    Użyj zachłannego kwantyfikatora, aby dopasować tekst zawarty w nawiasach w zmiennej sentiment_analysis.

  • 2

    Teraz użyj leniwego kwantyfikatora, aby dopasować tekst zawarty w nawiasach w zmiennej sentiment_analysis.