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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