在自然语言处理界，「模式匹配」可以说是最常用的技术；甚至可以说，将 NLP 技术作为真实生产力的项目都少不了模式匹配

什么是模式匹配呢？

在计算机科学中，往往是检查给定的序列或字符串中是否有符合某种模式的片段，比如说：“啊，你的 AK-47 打得真准”，如果我们将 “啊，你的_打得真准 ” 作为一种模式，则会将 AK-47 匹配出来

实现模式匹配往往都是用正则表达式，但是如果你想识别特别复杂的模式，编写正则表达式就会变得非常非常麻烦

而 Pampy 这个项目能解决你不少的烦恼

项目地址：

https://github.com/santinic/pampy

下面是一个使用例子:

1. 安装

赶紧让我们来试一下，安装 Pampy 前，你要确保 Python 和 pip 已经成功安装在电脑上噢

使用命令安装 Pampy

$ pip install pampy

看到 Successfully installed pampy-0.3.0 则说明安装成功

2. 使用

特性1：HEAD 和 TAIL

HEAD 和 TAIL 能代表某个模式的前面部分或后面部分。

比如：将特定模式后的元素都变成元组：

from pampy import match, HEAD, TAIL, _
x = [-1, -2, -3, 0, 1, 2, 3]
print(match(x, [-1, TAIL], lambda t: [-1, tuple(t)]))
# => [-1, (-2, -3, 0, 1, 2, 3)]

将特定模式前的元素设为集合，后面的元素设为元组：

from pampy import match, HEAD, TAIL, _

x = [-1, -2, -3, 0, 1, 2, 3]

print(match(x, [HEAD, _, _, 0, TAIL], lambda h, a, b, t: (set([h, a, b]), tuple(t))))

# => ({-3, -1, -2}, (1, 2, 3))

特性2：甚至能匹配字典中的键

在你不知道哪个键下有某个值的时候，这招非常好用：

from pampy import match, HEAD, TAIL, _

my_dict = {
    'global_setting': [1, 3, 3],
    'user_setting': {
        'face': ['beautiful', 'ugly'],
        'mind': ['smart', 'stupid']
    }
}

result = match(my_dict, { _: {'face': _}}, lambda key, son_value: (key, son_value))

print(result)

# => ('user_setting', ['beautiful', 'ugly'])

特性3: 搭配正则

不仅如此，它还能搭配正则一起使用哦：

import re

from pampy import match, HEAD, TAIL, _

def what_is(pet):
    return match(
        pet, re.compile('(\w+)，(\w)\w+鳕鱼$'), lambda mygod, you: you + "像鳕鱼"
    )

print(what_is('我的天，你长得真像鳕鱼'))
# => '你像鳕鱼'

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