python如何处理单行实现三元表达式_百度知道
python如何处理单行实现三元表达式
如题，比如我有一个条件判断为真执行a为假执行b，用if else可以在多行实现，但是比较麻烦，有没有一行就能搞定的方法。熟悉php的时候，我可以用($b==$b) && $a=2这样的形式来实现，但是不知道python中有没有类似的快捷的写法。
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首先让我们构成一个正则表达式。为简单起见，先构成一个正则表达式来识别下面格式的电话号码数字:(nnn)nnn-nnnn。 第一步，创建一个pattern对象来匹配上面的子字符串。一旦程序运行后，如果需要的话，可以让这个对象一般化。匹配上面格式的正则表达可以这样构成:(\d{3})\s\d{3}-\d{4}，其中\d单字符类型用来匹配从0到9的任何数字，另外{3}重复符号，是个简便的记号，用来表示有3个连续的数字位，也等效于(\d\d\d)。\s也另外一个比较有用的单字符类型，用来匹配空格，比如Space键，tab键和换行符。 是不是很简单?但是，如果把这个正则表达式的模式用在java程序中，还要做两件事。对java的解释器来说，在反斜线字符(\)前的字符有特殊的含义。在java中，与regex有关的包，并不都能理解和识别反斜线字符(\)，尽管可以试试看。但为避免这一点，即为了让反斜线字符(\)在模式对象中被完全地传递，应该用双反斜线字符(\)。此外圆括号在正则表达中两层含义，如果想让它解释为字面上意思(即圆括号)，也需要在它前面用双反斜线字符(\)。也就是像下面的一样: \\(\\d{3}\\)\\s\\d{3}-\\d{4} 现在介绍怎样在java代码中实现刚才所讲的正则表达式。要记住的事，在用正则表达式的包时，在你所定义的类前需要包含该包，也就是这样的一行: import java.util.regex.*; 下面的一段代码实现的功能是，从一个文本文件逐行读入，并逐行搜索电话号码数字，一旦找到所匹配的，然后输出在控制台。 BufferedR Pattern pattern = pile(&\\(\\d{3}\\)\\s\\d{3}-\\d{4}&); in = new BufferedReader(new FileReader(&phone&)); S while ((s = in.readLine()) != null) { Matcher matcher = pattern.matcher(s); if (matcher.find()) { System.out.println(matcher.group()); } } in.close(); 对那些熟悉用Python或Javascript来实现正则表达式的人来说，这段代码很平常。在Python和Javascript这些语言中，或者其他的语言，这些正则表达式一旦明确地编译过后，你想用到哪里都可以。与Perl的单步匹配相比，看起来多多做了些工作，但这并不很费事。 find()方法，就像你所想象的，用来搜索与正则表达式相匹配的任何目标字符串，group()方法，用来返回包含了所匹配文本的字符串。应注意的是，上面的代码，仅用在每行只能含有一个匹配的电话号码数字字符串时。可以肯定的说，java的正则表达式包能用在一行含有多个匹配目标时的搜索。本文的原意在于举一些简单的例子来激起读者进一步去学习java自带的正则表达式包，所以对此就没有进行深入的探讨。 这相当漂亮吧! 但是很遗憾的是，这仅是个电话号码匹配器。很明显，还有两点可以改进。如果在电话号码的开头，即区位号和本地号码之间可能会有空格。我们也可匹配这些情况，则通过在正则表达式中加入\s?来实现，其中?元字符表示在模式可能有0或1个空格符。 第二点是，在本地号码位的前三位和后四位数字间有可能是空格符，而不是连字号，更有胜者，或根本就没有分隔符，就是7位数字连在一起。对这几种情况，我们可以用(-|)?来解决。这个结构的正则表达式就是转换器，它能匹配上面所说的几种情况。在()能含有管道符|时，它能匹配是否含有空格符或连字符，而尾部的?元字符表示是否根本没有分隔符的情况。 最后，区位号也可能没有包含在圆括号内，对此可以简单地在圆括号后附上?元字符，但这不是一个很好的解决方法。因为它也包含了不配对的圆括号，比如&(555& 或 &555)&。相反，我们可以通过另一种转换器来强迫让电话号码是否带有有圆括号:(\(\d{3}\)|\d{3})。如果我们把上面代码中的正则表达式用这些改进后的来替换的话，上面的代码就成了一个非常有用的电话号码数字匹配器: Pattern pattern = pile(&(\\(\\d{3}\\)|\\d{3})\\s?\\d{3}(-|)?\\d{4}&); 可以确定的是，你可以自己试着进一步改进上面的代码。 现在看看第二个例子，它是从Friedl的中改编过来的。其功能是用来检查文本文件中是否有重复的单词，这在印刷排版中会经常遇到，同样也是个语法检查器的问题。 匹配单词，像其他的一样，也可以通过好几种的正则表达式来完成。可能最直接的是\b\w+\b，其优点在于只需用少量的regex元字符。其中\w元字符用来匹配从字母a到u的任何字符。+元字符表示匹配匹配一次或多次字符，\b元字符是用来说明匹配单词的边界，它可以是空格或任何一种不同的标点符号(包括逗号，句号等)。 现在，我们怎样来检查一个给定的单词是否被重复了三次?为完成这个任务，需充分利用正则表达式中的所熟知的向后扫描。如前面提到的，圆括号在正则表达式中有几种不同的用法，一个就是能提供组合类型，组合类型用来保存所匹配的结果或部分匹配的结果(以便后面能用到)，即使遇到有相同的模式。在同样的正则表达中，可能(也通常期望)不止有一个组合类型。在第n个组合类型中匹配结果可以通过向后扫描来获取到。向后扫描使得搜索重复的单词非常简单:\b(\w+)\s+\1\b。 圆括号形成了一个组合类型，在这个正则表示中它是第一组合类型(也是仅有的一个)。向后扫描\1，指的是任何被\w+所匹配的单词。我们的正则表达式因此能匹配这样的单词，它有一个或多个空格符，后面还跟有一个与此相同的单词。注意的是，尾部的定位类型(\b)必不可少，它可以防止发生错误。如果我们想匹配&Paris in the the spring&，而不是匹配&Java's regex package is the theme of this article&。根据java现在的格式，则上面的正则表达式就是:Pattern pattern =pile(&\\b(\\w+)\\s+\\1\\b&); 最后进一步的修改是让我们的匹配器对大小写敏感。比如，下面的情况:&The the theme of this article is the Java's regex package.&，这一点在regex中能非常简单地实现，即通过使用在Pattern类中预定义的静态标志CASE_INSENSITIVE : Pattern pattern =pile(&\\b(\\w+)\\s+\\1\\b&, Pattern.CASE_INSENSITIVE); 有关正则表达式的话题是非常丰富，而且复杂的，用Java来实现也非常广泛，则需要对regex包进行的彻底研究，我们在这里所讲的只是冰山一角。即使你对正则表达式比较陌生，使用regex包后会很快发现它强大功能和可伸缩性。如果你是个来自Perl或其他语言王国的老练的正则表达式的黑客，使用过regex包后，你将会安心地投入到java的世界，而放弃其他的工具，并把java的regex包看成是手边必备的利器。参考资料：
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string[] imgInfo=str.split( ' ');
string imgtemp= & &;
for(int i=0;i &imgInfo.Li++)
if(imgInfo[i]!= & &)
imgtemp+= & &img src= ' &+imgInfo[i]+ & '&
&%#getImg(Eval( &字段名 &).ToString())%&
& & （0）（0）splict( ', ')中少写了个，
w123052 & &
& & （0）（0）你的数据库设计1NFS都没达到，好好看点书吧..
& & （0）（0）shun3(天使鬼差) ( ) 信誉：100
你的数据库设计1NFS都没达到，好好看点书吧..
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哎，看到这句话就想到我现在写的程序，我们的数据库设计的更烂，惨不忍睹，
做的系统，如果要加一个部门那么程序还有数据库要大动干戈了，估计改程序和重新导数据要一个星期，(PS：数据库不是我设计的)
w123052 & &
& & （0）（0）弄个特殊的字符来分隔就行了w & &
& & （0）（0）
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为程序员服务
python比较两个列表是否相等
L1 = [1, ('a', 3)]
# same value, unique objects
L2 = [1, ('a', 3)]
print L1 == L2, L1 is L2
# equivalent?, same object?
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import sqlalchemy
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
connection = &mysql://root:@localhost/mydatabase&
# pool_size - указывает сколько запросов хранить в очереди, если будет больше, вылетит exception
engine = sqlalchemy.create_engine(connection, pool_size=30)
# Создаем объект Session и дальше во всех потоках используем только его.
Session = scoped_session(sessionmaker(bind=engine))
#Accounts - моя таблица, к которой мне нужно делать запросы, код по настройке отображения я опустил.
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