Regex per il moderno Data Scientist – Parte 2

Regex per il moderno Data Scientist - Pt. 2

Continuiamo la nostra immersione nel mondo affascinante delle espressioni regolari (RegEx) e scopriamo la sua importanza per i data scientist e gli ingegneri del software.

Nell’articolo precedente, abbiamo analizzato gli elementi fondamentali delle espressioni regolari. Abbiamo scoperto come i pattern possano essere considerati un’alternanza di sequenze di caratteri (cosa cercare), quantificatori (quante volte) e posizionali (dove cercare). Ora, nella seconda parte di questa guida pratica alle espressioni regolari, approfondiremo l’uso pratico dei pattern RegEx, concentrandoci sulle funzioni essenziali di Python.

RegEx in Python

Tra Numpy, Pandas e Scikit-Learn, la libreria RegEx in Python si pone come un pilastro nel toolkit del data scientist. Offre un set completo di funzionalità e funzioni per consentire ai data scientist e ai programmatori di manipolare il testo in modo preciso ed efficiente.

Python offre capacità di espressioni regolari attraverso il suo modulo integrato re. Questa libreria è completamente integrata nella libreria standard di Python, il che significa che se hai installato l’ultima versione di Python, non è necessario installare RegEx separatamente.

Per importare RegEx, basta eseguire semplicemente:

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import re

Funzioni RegEx

Una delle domande più frequenti che sorgono durante l’apprendimento delle espressioni regolari è “Per cosa posso usare il pattern RegEx, i simboli e i caratteri speciali?”. Le funzioni RegEx fanno parte della risposta. Svolgono un ruolo fondamentale nel colmare il divario tra i pattern e le applicazioni pratiche. In altre parole, sono responsabili di tradurre quei pattern astratti in risultati tangibili.

Questo articolo tratta delle funzioni più frequentemente utilizzate, che riassumo come segue:

• match(): verifica se una stringa contiene il pattern all’inizio e restituisce un oggetto di corrispondenza
• findall(): restituisce tutte le occorrenze del pattern trovate in una stringa
• search(): verifica se una stringa contiene il pattern e restituisce un oggetto di corrispondenza
• split(): divide una stringa in una lista di sottostringhe
• sub(): sostituisce un pattern con una sottostringa specificata