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。
pip install pampy
以下代码可以完成单个字符在对象中的匹配，使用_表示匹配结果。
from pampy import _,match
a=['a',1,'b',2,'c',3,'d',4]
patter = ['a',1,'b',2,'c',3,'d',_]
action=lambda x: f'result is: {x}'
print(match(a,patter,action))
执行结果：
>>> python test.py
>>> result is: 4
对于开头或者结尾连续的对象，我们可以使用这种方式实现快速匹配。
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,b,t: ({'head':h,'body':b,'tail':t})
print(match(a,patter,action))
执行结果:
>>> python test.py
>>> {'head': 'a', 'body': 1, 'tail': ['d', 4]}
以上，我们使用HEAD匹配了开头的若干字符，中间使用_匹配了某个数字，结尾我们使用TAIL配了若干字符。
当我们只知道某个字典的部分内容，却想要得到某个value的key时，用这种方式事半功倍。
from pampy import _,match,HEAD,TAIL
my_dic={
'phone':{'huawei':'ok','iphone':'good','chuizi':'bad'},
'language':{
'chinese':['xian','beijing'],
'english':['usa','canada']
}
}
patter = {_:{_:'ok'}}
action=lambda a,b: {'key1':a,'key2':b}
print(match(my_dic,patter,action))
运行结果：
>>> python test.py
>>> {'key1': 'phone', 'key2': 'huawei'}
如上，我们已经匹配到了字典的第一层和第二层的Key值。
如上面的例子，我们的模式一定要保持字典结构的完整。
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))
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'])
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'
