这个Python神器，能让你摸半天鱼！
我敢以我的荣誉保证，用了它之后，你写代码的效率可以蹭蹭蹭地提升！Pampy是哪路神仙首先普及一下模式匹配。模式匹配即给定某种模式，用这种模式去检查序列或字符串是否符合这种模式，这种技术在自然语言处理中经常使用。Pampy是Python的一个模式匹配类库，一个只有150行的类库，该库优雅、高效值得广大Python的码农加入自己基本开发栈中。无独有偶，该程序还有一个同名的Pampy.js的JavaScript版本库。你如果有兴趣，可以阅读源码，将其照搬到更多的开发语言中。安装这个库的方式也是老
我敢以我的荣誉保证，用了它之后，你写代码的效率可以蹭蹭蹭地提升！
Pampy 是哪路神仙
首先普及一下模式匹配。
模式匹配即给定某种模式，用这种模式去检查序列或字符串是否符合这种模式，这种技术在自然语言处理中经常使用。
Pampy 是 Python 的一个模式匹配类库，一个只有150行的类库，该库优雅、高效值得广大Python的码农加入自己基本开发栈中。
无独有偶，该程序还有一个同名的 Pampy.js 的 JavaScript 版本库。
你如果有兴趣，可以阅读源码，将其照搬到更多的开发语言中。
安装这个库的方式也是老生常谈了：
- pip install pampy
Pampy 的花式秀
匹配单个字符
我们可以用 _ 来匹配单个字符：
from pampy import _,match
a=['a',1,'b',2,'c',3,'d',4]
patter = ['a',1,'b',_,'c',3,'d',4]
action=lambda x: f'b is: {x}'
print(match(a,patter,action))运行结果是：
- b is: 2
从上面例子可以看出，实际上我们只是用 _ 充当一个占位符，当匹配的时候，找到这个占位符对应的元素即可。
匹配字典
我们可以匹配多层级的字典中的任意一个层级的 key 或者 value：
from pampy import _, match
person = {
'address': {'province': '湖北', 'city': '武汉', 'district': '东湖高新'},
'name': '闲欢'
}
patter = {_: {_: '武汉'}}
action = lambda k1, k2: ({'k1': k1, 'k2': k2})
print(match(person, patter, action))运行结果是：
- {'k1': 'address', 'k2': 'city'}
跟前一个例子类似，这里使用 _ 这个占位符占位，然后在 action 里面定位占位符，即可输出结果。
匹配开头和结尾
上面的例子，我们都是使用占位符来占位，但是占位符只能匹配一个字符，下面的例子，我们将用 HEAD 和 TAIL 这两个关键词来匹配开头和结尾，他们可以批评任意多个字符：
from pampy import _,match,HEAD,TAIL
a=['a',1,'b',2,'c',3,'d',4]
patter = [HEAD,_,'b',2,'c',3,TAIL]
action=lambda h,m,t: ({'head':h,'middle':m,'tail':t})
print(match(a,patter,action))运行上面例子，结果是：
- {'head': 'a', 'middle': 1, 'tail': ['d', 4]}
我们可以从结果看到，HEAD 匹配了一个字符，TAIL 匹配了两个字符，输出的时候，如果是多个字符，结果会以数组的方式给出。
总结
Pampy 的例子都很简单，大家一阅便知。通过看着几个例子，是不是有种感觉：哇，还有这等神器！
当然，Pampy 的模式匹配不止这么几种方式，还有更多方式有待大家去探索。
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