正規表現の先読み・後読み
正規表現の「先読み（lookahead）」「後読み（lookbehind）」について紹介します。 正規表現の「位置へのマッチ」 正規表現は、文字列のパターンマッチに使われます。たとえば [0-9]{4} は数字4つが並ぶ文字列にマッチする表現です。 多くの正規表現は「文字列」にマッチしますが、「文字列」ではなく「位置」にマッチする表現があります。これは、アンカーと呼ばれます。また、長さ0の文字列にマッチすると考えて、ゼロ幅アサーションとも呼ばれます。 アンカーの例として、^（先頭）$（末尾）\b（単語の境界）などがあります。 この例では、cat にはマッチします。一方、category や concat は cat を含みますが前後が単語の境界になっていないためマッチしません。 先読み 先読み（lookahead）は、位置にマッチする記法の一種です。位置の指定に正規表現を使います。(?=
Regexp::AssembleのGo実装 rassemble-go を作りました - プログラムモグモグ
PerlにはRegexp::Assembleという便利なライブラリがあります。 複数の正規表現を受け取り、それらのいずれかにマッチする正規表現を構築するためのライブラリです。 my $ra = Regexp::Assemble->new; $ra->add( 'ab+c' ); $ra->add( 'ab+\\d*\\s+c' ); $ra->add( 'a\\w+\\d+' ); $ra->add( 'a\\d+' ); print $ra->re; # prints (?:a(?:b+(?:\d*\s+)?c|(?:\w+)?\d+)) このライブラリのGo実装を金曜日の夜から書き始めて、ようやく形になってきたので公開しました。 package main import ( "fmt" "log" "github.com/itchyny/rassemble-go" ) func main
正規表現を用いる際のパフォーマンスチェックリスト - ヤドカリラボ
Python で正規表現を書いて分析や機械学習のモデル構築、予測に活用する際には、正規表現実行時のパフォーマンスが足かせとなる場合があります。 正規表現の処理に用いられる実行時間がどのくらいになるかはテキストデータの分量や機械学習モデルの精度検証の実行回数に応じて変わってきます。 一つのテキストデータに対する正規表現の実行時間を少なくすることで、タスクによっては全体として大幅な処理時間の短縮が見込まれます。そのことによって精度検証を素早く回したり、テキスト処理実行時の前処理の実行時間を削減する等の効果が得られます。精度検証の間の実行待ち時間やバッチ・キューによる予測時の時間が減り、最終的には精度向上の機会の向上やサービスのユーザ体験の向上に繋がるというわけです。 本記事では Python を用いた場合の正規表現のパフォーマンス改善候補についてリストアップし、具体的な対応方法について見ていき
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