Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie du mithilfe von Python Benutzernamen aus Text extrahierst. Dies ist eine häufige Aufgabe in sozialen Medien und Instant-Messaging-Anwendungen, wo das @-Zeichen oft verwendet wird, um jemanden zu erwähnen.
👀 Vorschau
## Beispiel 1
>>> from parse_username import after_at
>>> text = "@LabEx @labex Ich habe im @ Wettbewerb gewonnen"
>>> print(after_at(text))
['LabEx', 'labex']
## Beispiel 2
>>> text = "@LabEx@labex Ich habe im @ Wettbewerb gewonnen"
>>> print(after_at(text))
['LabEx', 'labex']
## Beispiel 3
>>> text = "@labex @LabEx Ich habe im @LabEx Wettbewerb gewonnen"
>>> print(after_at(text))
['LabEx', 'labex']
## Beispiel 4
>>> text = "@!LabEx @labex Ich habe im Wettbewerb gewonnen"
>>> print(after_at(text))
['labex']
## Beispiel 5
>>> text = "Ich habe im Wettbewerb@ gewonnen"
>>> print(after_at(text))
[]
## Beispiel 6
>>> text = "LabEx@!"
>>> print(after_at(text))
[]
## Beispiel 7
>>> text = "@!@LabEx @labex Ich habe im @LabEx Wettbewerb @experiment gewonnen"
>>> print(after_at(text))
['LabEx', 'experiment', 'labex']🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Wie du die
after_at-Funktion implementierst, um Benutzernamen aus einem gegebenen Text zu extrahieren - Wie du Randfälle behandelst und die Leistung der Funktion optimiermst
- Wie du die Funktion mit verschiedenen Eingabeszenarien testest
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Zu verstehen, wie du Python verwendest, um relevante Informationen aus Text zu analysieren und zu extrahieren
- Einen robusten und effizienten Code zu entwickeln, um Benutzernamen aus Text zu extrahieren
- Deine Problemlösefähigkeiten anzuwenden, um die Funktionalität des Codes zu verbessern
- Deinen Code gründlich zu testen, um sicherzustellen, dass er wie erwartet funktioniert
