Вы можете объединить свой Dataframe, а затем использовать функцию apply
для выполнения поиска по регулярному выражению. В этом примере я переименовал ваш re
DataFrame в r
, поскольку re
- это имя модуля. Сначала выполните декартово произведение двух DataFrames. Затем в lambda
регулярное выражение regex_search
оценивается в каждой строке и выводится логическое значение, указывающее, дает ли поиск True
, если выражение существует в strings_to_search
или False
, если выражение не существует , Наконец, отфильтруйте DataFrame по месту совпадений, сгруппируйте по strings_to_search
и сгенерируйте список всех совпадающих regex_search
.
import pandas as pd
import re
a["idx"] = 1
r["idx"] = 1
df = a.merge(r, on="idx").drop("idx", axis=1)
df["output"] = df.apply(lambda x: bool(re.compile(x["regex_search"]).search(x["strings_to_search"])), axis=1)
df[df["output"] == True].groupby("strings_to_search")["regex_search"].apply(list)
Вы всегда захотите, чтобы у каждого разработчика была полная установка BizTalk на своих машинах. Поверьте, в противном случае это не сработает, так как вы просто продолжите сталкиваться друг с другом, пытаясь развернуть / протестировать / отладить изменения.
Тем не менее, вам также понадобится централизованная среда разработки / тестирования, в которой вы развертываете свои код для более полного интегрированного тестирования и обеспечения того, чтобы все изменения были видны вместе.
Ваша точка зрения о конфигурации верна, но только до определенной степени. Это связано с тем, что вы должны сделать конфигурацию решения частью исходного кода и также сохранить ее в системе управления версиями. Это особенно важно, если вы немного опередили в своем развитии,
Томаср прав. Кроме того, если у вас приличное оборудование и много оперативной памяти, вы можете настроить образ виртуальной машины для вашей полной среды разработчика, а затем поделиться им со всей вашей командой. Не так быстро, как собственное оборудование, но позволяет откатить изменения, заменить виртуальную машину, если вы действительно ошиблись, и тогда у всех будет одна и та же среда - в идеале, близкая к целевой. Настройка сервера непрерывной сборки также является наиболее распространенной задачей: если ваши проекты небольшие, вы можете получить каждую регистрацию, чтобы вызвать полную сборку, развертывание BizTalk, экспорт MSI и затем запустить тесты. Позже, когда ваши решения станут более многочисленными, вам, возможно, придется перейти к непрерывной сборке только изменений C #, а затем, скажем, каждую ночь или несколько раз в день, вы делаете полную. Мы сделали это с помощью CruiseControl.net, Nant, nunit и различных сценариев Power Shell, это было довольно много времени, но каждое утро мы приходим на работу, чтобы найти полностью скомпилированный, развернутый, экспортированный и протестированный набор решений BizTalk, готовых к тесту. команда