[tag1] [tag2] [tag3]

Например, если бы мы искали вопросы с тегами «python», «визуализация данных» и «машинное обучение», запрос был бы таким:

python data-visualization machine-learning

Метод 2: логические операторы
Еще один мощный метод — использование логических операторов, таких как «И» и «ИЛИ», для объединения тегов в наших запросах. Вот как это работает:

[tag1] AND [tag2] AND [tag3]

Оператор «И» обеспечивает присутствие всех тегов в результатах поиска. Например:

python AND data-visualization AND machine-learning

[tag1] AND [tag2] AND NOT [tag3]

Этот запрос будет получать вопросы, отмеченные тегами «tag1» и «tag2», но исключать те, которые отмечены тегами «tag3». Например:

python AND data-visualization AND NOT machine-learning

[tag1]^2 [tag2]^3 [tag3]^1

В этом запросе тегу «tag2» присвоен более высокий вес, что указывает на его значимость. Чем выше вес, тем более важным становится тег в результатах поиска.

Метод 5: комбинация тегов с подстановочными знаками
Если мы хотим найти вопросы, содержащие варианты тега, мы можем использовать подстановочные знаки. Наиболее распространенным подстановочным знаком является звездочка (*), которая соответствует любой последовательности символов. Вот пример:

[tag1] [tag2*] [tag3]

Этот запрос возвращает вопросы, отмеченные тегом «tag1», за которым следует любой вариант тега «tag2» (например, «tag2», «tag2a», «tag2b»), а затем «tag3».