
Zur Vertiefung der Kenntnisse im Umgang mit Gruppierungen und Quantifizierern in regulären Ausdrücken sollst du nun eine Funktion schreiben, die Datumsangaben aus Text extrahiert. Ziel ist es, Daten in den Formaten **"YYYY-MM-DD"** (zum Beispiel `2024-06-15`) und **"DD/MM/YYYY"** (zum Beispiel `15/06/2024`) zu erkennen. Deine Funktion soll einen String durchsuchen und alle passenden Datumsangaben in einer Liste zurückgeben. Diese Übung hilft dabei, den Einsatz von **Gruppen**, **Quantifizierern** und **Alternationen** zu trainieren, um mehrere Datumsformate zuverlässig zu erfassen.


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import unittest
import importlib
import io
from contextlib import redirect_stdout

class TestTask(unittest.TestCase):
    def test_example_output(self):
        import user_code

        importlib.reload(user_code)
        text = "The events are on 2024-06-15 and 15/06/2024."
        result = user_code.extract_dates(text)
        expected = ["2024-06-15", "15/06/2024"]
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, list) and result == expected,
            "Function returns correct list for mixed formats.",
            f"Expected {expected}, got {result}",
        )

    def test_multiple_dates(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        text = "Dates: 2022-01-01, 31/12/2023, and 2020-05-10."
        result = user_code.extract_dates(text)
        expected = ["2022-01-01", "31/12/2023", "2020-05-10"]
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, list) and result == expected,
            "Function finds multiple dates in both formats.",
            f"Expected {expected}, got {result}",
        )

    def test_no_dates(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        text = "There are no dates here."
        result = user_code.extract_dates(text)
        expected = []
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, list) and result == expected,
            "Function returns empty list when no dates present.",
            f"Expected {expected}, got {result}",
        )

    # def test_edge_cases(self):
    #     import user_code
    #     importlib.reload(user_code)
    #     text = "Start:2021-12-31End:01/01/2022More:2022-02-02!"
    #     result = user_code.extract_dates(text)
    #     expected = ["2021-12-31", "01/01/2022", "2022-02-02"]
    #     _dynamic_test(
    #         self,
    #         isinstance(result, list) and result == expected,
    #         "Function finds dates at string edges and with punctuation.",
    #         f"Expected {expected}, got {result}",
    #    )

    def test_invalid_dates(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        text = "These are not dates: 2024-6-15, 5/6/2024, 20240615, 15-06-2024."
        result = user_code.extract_dates(text)
        expected = []
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, list) and result == expected,
            "Function does not match invalid date formats.",
            f"Expected {expected}, got {result}",
        )

    def test_overlapping_dates(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        text = "2023-12-24/2023-12-25 and 24/12/2023/25/12/2023"
        result = user_code.extract_dates(text)
        expected = ["2023-12-24", "2023-12-25", "24/12/2023", "25/12/2023"]
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, list) and result == expected,
            "Function finds adjacent and overlapping dates.",
            f"Expected {expected}, got {result}",
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    for i, node in enumerate(tree.body):
        if isinstance(node, ast.Assign):
            for target in node.targets:
                if isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name:
                    start_line = node.lineno - 1
                    line = lines[start_line]
                    indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
                    lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
                    next_line = len(lines)
                    for next_node in tree.body[i+1:]:
                        if hasattr(next_node, 'lineno'):
                            next_line = next_node.lineno - 1
                            break
                    if next_line > start_line + 1:
                        lines[start_line+1:next_line] = []
                    
                    return '\\n'.join(lines)
    return code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Ein umfassender Kurs zu Python-Regulären Ausdrücken, konzipiert für Lernende mit grundlegenden Python-Kenntnissen. Dieser Kurs behandelt Regex-Syntax, Mustererkennung, fortgeschrittene Funktionen und praktische Anwendungen durch Theorie und praktische Aufgaben.

Erlernen der Grundlagen von regulären Ausdrücken in Python, einschließlich grundlegender Syntax, Mustererkennung und wesentlicher Regex-Funktionen.

Vertiefung in reguläre Ausdrücke mit Gruppierung, Quantifizierern, Ankern und Ersetzungstechniken.

Beherrschung fortgeschrittener Regex-Funktionen wie Lookahead/Lookbehind, nicht-gieriges Matching und Anwendung von Regex auf praxisnahe Textverarbeitungsprobleme.

Challenge: Extrahieren von Daten in Verschiedenen Formaten

Challenge: Extrahieren von Daten in Verschiedenen Formaten

Lösung