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。
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，如果没有，请先安装。
打开Cmd(开始—运行—CMD)或Terminal(command+空格输入Terminal). 输入以下命令安装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'如果你喜欢今天的Python 教程，请持续关注我，如果对你有帮助，麻烦在下面点一个赞/关注，有任何问题都可以在下方留言，我们会耐心解答的！