Python 判断某一组词中是否有词在一段话中存在

2024-04-08 01:20

本文主要是介绍Python 判断某一组词中是否有词在一段话中存在,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

情况描述:我现在有好几个关键词,只要这一组关键词中任意一个关键词在我要判断的一段话中存在,那么这条数据就是符合要求的。

比如:

key_words = {'吃饭','睡觉','敲代码','游泳','听歌'}

search_sentence = "小明喜欢吃饭后马上睡觉"

只要在search_sentence 中出现了key_words 中的任一关键词,那么search_sentence 这句话就满足我的要求,我保留

实现代码如下:

(#如果对你有用就给我点个免费的赞吧,您的点赞关注搜藏对我非常重要,谢谢您!!!)

import redef contains_word_from_set(word_set, sentence):# 将词组中的词用管道符(|)连接,创建正则表达式regex_pattern = '|'.join(word_set)# 使用正则表达式在句子中查找单词if re.search(regex_pattern, sentence):return Truereturn False# 使用示例
key_words = {'吃饭', '睡觉', '敲代码', '游泳', '听歌'}
search_sentence = "小明喜欢吃饭后马上睡觉"result = contains_word_from_set(key_words, search_sentence)
print(result)  # 输出: True

这篇关于Python 判断某一组词中是否有词在一段话中存在的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/884199

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

poj 3259 uva 558 Wormholes(bellman最短路负权回路判断)

poj 3259: 题意:John的农场里n块地,m条路连接两块地,w个虫洞,虫洞是一条单向路,不但会把你传送到目的地,而且时间会倒退Ts。 任务是求你会不会在从某块地出发后又回来,看到了离开之前的自己。 判断树中是否存在负权回路就ok了。 bellman代码: #include<stdio.h>const int MaxN = 501;//农场数const int

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

zoj 1721 判断2条线段(完全)相交

给出起点,终点,与一些障碍线段。 求起点到终点的最短路。 枚举2点的距离,然后最短路。 2点可达条件:没有线段与这2点所构成的线段(完全)相交。 const double eps = 1e-8 ;double add(double x , double y){if(fabs(x+y) < eps*(fabs(x) + fabs(y))) return 0 ;return x + y ;

POJ1269 判断2条直线的位置关系

题目大意:给两个点能够确定一条直线,题目给出两条直线(由4个点确定),要求判断出这两条直线的关系:平行,同线,相交。如果相交还要求出交点坐标。 解题思路: 先判断两条直线p1p2, q1q2是否共线, 如果不是,再判断 直线 是否平行, 如果还不是, 则两直线相交。  判断共线:  p1p2q1 共线 且 p1p2q2 共线 ,共线用叉乘为 0  来判断,  判断 平行:  p1p

Codeforces Round #113 (Div. 2) B 判断多边形是否在凸包内

题目点击打开链接 凸多边形A, 多边形B, 判断B是否严格在A内。  注意AB有重点 。  将A,B上的点合在一起求凸包,如果凸包上的点是B的某个点,则B肯定不在A内。 或者说B上的某点在凸包的边上则也说明B不严格在A里面。 这个处理有个巧妙的方法,只需在求凸包的时候, <=  改成< 也就是说凸包一条边上的所有点都重复点都记录在凸包里面了。 另外不能去重点。 int

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip