기본 콘텐츠로 건너뛰기

정규 표현식 문법



정규 표현식 문법에 대한 내용을 정리 합니다.

1) 정규 표현식 문법

특수문자설명
.한 개의 임의의 문자를 나타냅니다(줄바꿈 문자인 \n는 제외).
?앞의 문자가 존재할 수도 있고, 존재하지 않을 수도 있습니다(문자가 0개 또는 1개). 
*앞의 문자가 무한개로 존재할 수도 있고, 존재하지 않을 수도 있습니다(문자가 0개 이상). 
+앞의 문자가 최소 한 개 이상 존재합니다(문자가 1개 이상). 
^뒤의 문자로 문자열이 시작됩니다.
$앞의 문자로 문자열이 끝납니다.
{숫자}숫자만큼 반복합니다.
{숫자1, 숫자2}숫자1 이상 숫자2 이하만큼 반복합니다. ?, *, +를 이것으로 대체할 수 있습니다.
{숫자,}숫자 이상만큼 반복합니다.
[ ]대괄호 안의 문자들 중 한 개의 문자와 매치합니다. [amk]라고 한다면 a 또는 m 또는 k 중 하나라도 존재하면 매치를 의미합니다. [a-z]와 같이 범위를 지정할 수도 있습니다. [a-zA-Z]는 알파벳 전체를 의미하는 범위이며, 문자열에 알파벳이 존재하면 매치를 의미합니다.
[^문자]해당 문자를 제외한 문자를 매치합니다.
lAlB와 같이 쓰이며 A 또는 B의 의미를 가집니다.


2) 역슬래쉬(\)를 이용한 정규 표현식

문자규칙설명
\\역 슬래쉬 문자 자체를 의미합니다
\d모든 숫자를 의미합니다. [0-9]와 의미가 동일합니다.
\D숫자를 제외한 모든 문자를 의미합니다. [^0-9]와 의미가 동일합니다.
\s공백을 의미합니다. [ \t\n\r\f\v]와 의미가 동일합니다.
\S공백을 제외한 문자를 의미합니다. [^ \t\n\r\f\v]와 의미가 동일합니다.
\w문자 또는 숫자를 의미합니다. [a-zA-Z0-9]와 의미가 동일합니다.
\W문자 또는 숫자가 아닌 문자를 의미합니다. [^a-zA-Z0-9]와 의미가 동일합니다.


3) 개발 언어별 구현

  1. Python
python에서는 re를 import하여 정규 표현식을 구현합니다.
  • 함수
모듈 함수설명
re.compile()정규표현식을 컴파일하는 함수입니다. 다시 말해, 파이썬에게 전해주는 역할을 합니다. 찾고자 하는 패턴이 빈번한 경우에는 미리 컴파일해놓고 사용하면 속도와 편의성면에서 유리합니다
re.search()문자열 전체에 대해서 정규표현식과 매치되는지를 검색합니다
re.match()문자열의 처음이 정규표현식과 매치되는지를 검색합니다.
re.split()정규 표현식을 기준으로 문자열을 분리하여 리스트로 리턴합니다.
re.findall()문자열에서 정규 표현식과 매치되는 모든 경우의 문자열을 찾아서 리스트로 리턴합니다. 만약, 매치되는 문자열이 없다면 빈 리스트가 리턴됩니다.
re.finditer()문자열에서 정규 표현식과 매치되는 모든 경우의 문자열에 대한 이터레이터 객체를 리턴합니다.
re.sub()문자열에서 정규 표현식과 일치하는 부분에 대해서 다른 문자열로 대체합니다.

예제 소스는 다음 git에서 확인할 수 있습니다.
GIT URL: https://github.com/ynebula/Python/blob/master/Regular_Expression.ipynb

감사합니다.

Reference: https://wikidocs.net/21703

댓글

이 블로그의 인기 게시물

SentencePiece 설치 및 사용법

Jupyter notebook 사용 기준으로 설치 및 사용법을 설명합니다. Sentencepiece 특징 및 기능 설명은 다음 사이트에서 참고 바랍니다. https://sungwoony.blogspot.com/2020/04/sentencepiece.html one-sentence-per-line raw corpus file.  tokenizer, normalizer 또는 preprocessor를 실행할 필요가 없습니다. Default로, Unicode NFKC로 SentencePiece input을 정규화 합니다.  설치방법 VM환경에 pip library가 설치되어 있어야 하며, 다음 명령어를 수행하면 설치됩니다. pip install sentencepiece 사용법 Sentencepiece library import setencepiece를 import해야 하며 관례적으로 spm으로 사용합니다. Train SentencePiece Model from corpuse botchan.txt 파일을 다음 사이트에서 다운로드 받을 수 있습니다. https://github.com/google/sentencepiece/blob/master/data/botchan.txt --mode_type의 기본은 uni type입니다. --model_type에 bpe를 넣으면 bpe 타입으로 생성됩니다. Train이 완료되면 "m.uni.model"과 "m.bpe.model" 이 생성됩니다. 둘 의 차이점은 다음에 확인할 수 있습니다. Option Name Description input 파일목록은 쉼표로 구분합니다. model_prefix output model로 prefix. <model_name>.model과 <model_name>.vocab 이 생성됩니다. vocab_size vocabulary size, e.g.. 8000, 16000, o...

[Deep Learning-딥러닝] 신경망 구조

뉴런 표현 및 연산 방법 생물학의 신경 세포를 단순화하여 모델링 한것이 뉴런입니다.  뉴런은 신경망의 기본 단위 입니다. 뉴런은 여러 신호를 받아, 하나의 신호를 만들어 전달하는 역할을 합니다. 출력을 내기 전에 활성 함수(activation function)을 통해서 비선형 특성을 가할 수 있습니다. 뉴런 연산 방법은 다음과 같습니다. 두 벡터  가중치 weight와 입력 x의  내적 을 구한 후 모두 합한다. 편향을 더합니다.  편향이 없으면, 추세선은 원점을 꼭 지나야 합니다. 활성 함수를 적용 해 비선형 함수로 만듭니다. 두 벡터의 내적은 다음과 같이 표현할 수 있습니다. 두 벡터의 내적 FC(Fully Connected) Layer Matrix 곱셈 연산 표현 방법 뉴런이 모인 한 단위를 계층(Layer)라고 하며, 이전 계층과 다음 계층의 모든 뉴런이 서로 연결된 계층을 Fully-Connected Layer(Dense Layer)라고 합니다. N개의 입력, M개의 출력이 있는 네트워크 예제입니다. 매트릭스  W 의  w 0 는 (N*1)의 벡터이며, 이런  w 0 를 M개 나열되어 있습니다. 입력  x 는 N개라 행렬로 표현하면 (N*1)로 표현됩니다. 가중치를 transpose하여 (M*N)*(N*1)을 연산하여 출력은 (M*1) 형태가 됩니다. 얕은 신경망 - Shallow Neural Network 구조 얕은 신경망 - Shallow Neural Network 입력, 은닉, 출력 3개의 계층으로 되어 있으며, 은닉 계측과 출력 계층이 Fully Connected 계층인 모델을 얕은 신경망(Shallow Neural Network)라고 합니다. 입력 계층(Input Layer) 아무런 연산 없이 은닉계층으로 값을 전달함. 계층의 크기=Node의 개수=입력 Scalar의 수=입력 Vecto...

Sentencepiece를 이용하여 Korean wiki data Vocab(단어집합) 만들기/생성

대학원 논문으로 XMLR을 이용하여 기계학습을  연구 중 입니다. 수치를 조금이라도 올리고 싶어 제공된 Vocab이 아닌 한글 위주의 Vocab을 만들어 학습 결과를 확인하기 위해 KorWiki를 이용해 Vocab을 만들어 보겠습니다. XMLR의 Vocab은 Sentencepiece로 생성됩니다. Sentencepiece를 Korean wiki data를 Vocab(단어집합)을 만들어 보겠습니다. 1. training data(Corpus) 수집  위키피디아는 정기적으로 덤프 파일로 릴리즈 한다. 다음 사이트에서 다운로드 할 수 있습니다. Korean wiki download site 메인화면: https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%84%ED%82%A4%EB%B0%B1%EA%B3%BC:%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4_%EB%8B%A4%EC%9A%B4%EB%A1%9C%EB%93%9C 다운로드: https://dumps.wikimedia.org/kowiki/ 다운로드에 접속하면 날짜별로 리스트되어 있습니다. 안으로 들어가면 여러 파일이 있습니다. 메인화면에 들어가면 파일 용도를 확인할 수 있습니다. 내용은 다음과 같습니다. pages-articles.xml.bz2 - 일반 문서의 최신 버전만이 묶여 있고, 전체 편집 역사는 들어있지 않습니다. 대부분의 이용자는 이 파일을 이용하면 됩니다. pages-current.xml.bz2 - 모든 문서의 최신 버전이 묶여 있습니다. pages-full.xml.bz2/7z - 모든 문서(토론 포함)의 최신 버전이 묶여 있습니다. pages-meta-history.xml.bz2 - 모든 문서의 모든 편집 내역이 묶여 있습니다. pages-logging.xml.gz - 모든 문서와 사용자에 대한 행위 기록이 묶여 있습니다. abstract.xml.gz - 문서 요약이 묶여 있습니다. al...