text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)什么意思

时间: 2024-01-21 07:05:05 浏览: 64
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re.sub()中的 r’\1\2\3\数字’ 还不知道是什么意思?这里有答案！！

这行代码使用了Python中的re模块，是用来处理字符串中的正则表达式的。它的作用是将text字符串中所有的HTML标签（比如<p>、<div>等）都去掉，只保留文本内容。具体来说，代码中使用的正则表达式<r'<[^>]+>'>可以匹配任何以<开头、以>结尾的字符串，从而将其替换为空字符串，即去掉这些HTML标签。
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Python正则替换字符串函数re.sub用法示例

result = re.sub(r'[hH]ello', 'hi', text, flags=re.IGNORECASE) print(result) # 输出 "hi World" ##### 3. 限制替换次数 通过设置count参数，可以限制替换的次数。例如，只替换第一个匹配项： python...

cleaned_text = re.sub(r"[^\w\s]", "", text)

在这个例子中，re.sub(r"[^\w\s]", "", text) 的作用是将 text 字符串中的非字母、非数字以及非空白字符替换为空字符串。 解释一下正则表达式中的各个部分： - [^\w\s]：表示匹配除了字母、数字和空白字符...

import requests import re headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36'} def baidu(page): num = (page - 1) * 10 url = 'http://www.baidu.com/s?ie=utf-8&medium=0&rtt=1&bsst=1&rsv_dl=news_b_pn&cl=2&wd=meizu&tn=news&rsv_bp=1&rsv_sug3=16&rsv_sug1=6&rsv_sug7=100&oq=&rsv_btype=t&f=8&inputT=5752&rsv_sug4=6599&x_bfe_rqs=032000000000000000004800000000000000000000000008&x_bfe_tjscore=0.080000&tngroupname=organic_news&newVideo=12&goods_entry_switch=1&pn='+ str(num) res = requests.get(url, headers=headers).text baidu(i+1) print("第"+str(i+1)+"页爬取成功") import re p_title = '}">(.*?)(.*?)<span ' #提取时间 info=re.findall(p_info,res,re.S) print(info) p_href= '<a class="source-link_Ft1ov" href="(.*?)"' #提取网址 href=re.findall(p_href,res,re.S) print(href) p_souce='<span class="c-color-gray" aria-label=".*?">(.*?)</span>' #提取来源 souce=re.findall(p_souce,res,re.S) print(souce) for i in range(len(title)): title[i]=re.sub('<.*?>','',title[i]) #去掉、 print(str(i+1)+"."+title[i]+' ('+info[i]+"-"+souce[i]+')') print(" ",href[i])

--/s-text--></a></h3><div class=' #提取标题 title = re.findall(p_title, res, re.S) print(title) p_info = 'c-gap-right-xsmall" aria-label="(.*?)">' #提取时间 info = re.findall(p_info, res, re.S) print...

帮我增加进度条import io import re import tkinter import requests import threading from pydub import AudioSegment root = tkinter.Tk() root.title('在线视频解析') root.geometry('500x590+550+350') headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0'} ac = tkinter.Listbox(root, width=50, height=20, font=('黑体', 12)) ac.grid(row=2, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") def sousuo(): i = b1.get() ac.delete(0, 'end') def extract_music_info(content): p = '|' content = re.sub(p, '', content, flags=re.S) pattern = re.compile('subject.*?href="(.*?)">(.*?)', flags=re.S) return pattern.findall(content) def search_music(): url = 'https://www.hifini.com/search-' + i + '-1.htm' response = requests.get(url=url, headers=headers) return response.text def update_listbox(music_list): for music in music_list: pppp = music[1] + ":" + music[0] ac.insert('end', pppp) content = search_music() music_list = extract_music_info(content) update_listbox(music_list) def xiazzi(): def download_music(): ppp = ac.get(ac.curselection()) pp = re.search('thread.*?htm', ppp) v = pp.group() url1 = 'https://www.hifini.com/' + v response = requests.get(url=url1, headers=headers) ppp = response.text l2 = re.search('<script>.*?title:..(.*?).,.*?author:.(.*?).,.*?url:..(.*?).,', ppp, flags=re.S) p = 'https://www.hifini.com/' + l2.group(3) response = requests.get(url=p, headers=headers) l3 = response.content music_name = '{}-{}.mp3'.format(l2.group(2), l2.group(1)) if l3.startswith(b'\x00\x00\x00\x20\x66\x74\x79\x70'): audio = AudioSegment.from_file(io.BytesIO(l3), format='m4a') audio.export(music_name, format='mp3') else: with open(music_name, 'wb') as f: f.write(l3) print(music_name) threading.Thread(target=download_music).start() a1 = tkinter.Label(root, text='音乐下载器', anchor="center", font=('黑体', 24)) a1.grid(row=0, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") b1 = tkinter.Entry(root, width=35, font=('黑体', 16), ) b1.grid(row=1, column=3, padx=15) search_button = tkinter.Button(root, text='搜索', command=sousuo) search_button.grid(row=1, column=4) download_button = tkinter.Button(root, text='下载', command=xiazzi) download_button.grid(row=3, column=4) root.mainloop()

l2 = re.search('<script>.*?title:..(.*?).,.*?author:.(.*?).,.*?url:..(.*?).,', ppp, flags=re.S) p = 'https://www.hifini.com/' + l2.group(3) response = requests.get(url=p, headers=headers, stream=...

请为以下代码每行代码作注释 import requests import re headers ={ 'User-Agent': 'Mz1lla/5.e (Mindows NT 10.8; win64; x64) Chrome/69.0.3497.100 Safani/537.36'} def baidu(company,page): num = (page - 1) * 18 url = 'https://www.baidu.com/s?tn=news&rtt=4&bsst=1&cl=2&wd'+ company +'&pn='+ str(num) res = requests.get(url, headers =headers).text p_info = '(.*?)' info = re.findall(p_info,res, re.S) p_href = '.*?<a href="(.*?)"' href = re.findall(p_href,res, re.S) p_title = '<span>.*?>(.*?)</a>' title = re.findall(p_title,res, re.S) source = [] date = [] for i in range(len(info): title[i] = title[i].strip() title[i] = re.sub('<.*?>,,title[i]) info[i] = re.sub('<.*?>', info[i]) source.append(info[i].split('  ')[0]) date.append(info[i].split( '  ')[1]) source[i] = source[i].strip() date[i] =date[i].strip() print(str(i + 1)+'.'+ title[i]+'('+ date[i] +'-'+ source[i] + ')') print(href[i]) companys = ['华能信托', '阿里巴巴', '万科集团', '百度集团', '腾讯'，'京东'] for company in companys: for i in range(20): baidu(company,i+1) print(company+'第'+str(i+1)+'页爬取成功')

title[i] = re.sub('<.*?>', '',title[i]) # 去除标题中的HTML标签 info[i] = re.sub('<.*?>', '', info[i]) # 去除信息中的HTML标签 source.append(info[i].split('  ')[0]) # 提取新闻来源 date....

pattern = r'(?<=plugin_path=)[^ ]+(?:\n)' updated_file_text = re.sub(pattern, f'"{newpath}"'+'\n', file_text) 这两句话是什么含义

然后，updated_file_text = re.sub(pattern, f'"{newpath}"'+'\n', file_text) 使用 re.sub() 函数将匹配到的内容替换为指定的新内容。re.sub() 函数接受三个参数：模式、替换的新内容和要进行替换的文本。在...

text = re.sub("<.*?>", " ", text, flags=re.S) text = re.sub("|".join(fileters), " ", text, flags=re.S)

具体地说，它使用了两个re.sub()函数。 第一个函数使用了正则表达式 "<.*?>"，匹配了所有的HTML标签，并使用空格替换了这些标签，从而将HTML标签从文本中去除。 第二个函数使用了一个由fileters列表中的元素拼接成...

pattern = r'(?<=plugin_path=)[^]+(?:\n)' updated_file_text = re.sub(pattern, f'"{newpath}"'+'\n', file_text) 这个语法是否有问题

是的，提供的正则表达式模式存在问题。在 pattern 中，[^] 这...然后，使用 re.sub() 函数将匹配到的内容替换为指定的新内容是正确的。所以对于这两句代码中的替换部分没有问题。只需修正正则表达式模式即可。

改进代码import os import re def parse_data(contents): contents = contents.lower() title_start = contents.find('<title>') title_end = contents.find('</title>') title = contents[title_start+len('<title>'):title_end] text_start = contents.find('<text>') text_end = contents.find('</text>') text = contents[text_start+len('<text>'):text_end] return title+" "+text def read_data(path): contents = [] for filename in os.listdir(path): data = parse_data(open(path+'/'+filename, 'r').read()) filename = re.sub(r'\D', "", filename) contents.append((int(filename), data)) return contents

这是一个 Python 代码，用于解析指定路径下的文件，并返回文件的标题和文本内容。它使用了 os 和 re 模块来处理文件和正则表达式。如果您想改进这段代码，可以考虑添加错误处理和更好的文件读取方式。

for file in os.listdir(path): with open(os.path.join(path, file), 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() text = re.sub(r'<[^>]*>', ' ', text) text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() data.append(text) labels.append(label) return data, labels

这段代码使用Python中的os和re库，实现了读取指定路径下所有文件的内容，并对文件内容进行正则化处理，最终将处理后的文本数据以及其对应的标签返回。 具体来说，在for循环中，os.listdir(path)用于获取指定路径下...

text = re.sub('\n+', '\n', text)

回答: 代码text = re.sub('\n+', '\n', text)的作用是将文本中连续的换行符替换为单个换行符。这样可以解决换行符导致re.sub()函数匹配问题的情况。\[2\]在这个例子中，使用re.sub()函数将匹配到的连续的换行符替换...

import re import jieba import pandas as pd # 读取微博数据 df = pd.read_csv('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/期末作业-操作.csv', encoding='gbk') # 读取停用词文件 stopwords = [] with open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.append(line.strip()) # 去除 HTML 标签和表情符号 def clean_text(text): # 去除 HTML 标签 text = re.sub('<[^>]+>', '', text) # 去除表情符号 text = re.sub('\[.*?\]', '', text) return text # 去除网址和@用户 def remove_url_and_at(text): # 去除网址 text = re.sub('https?://[^\s]+', '', text) # 去除@用户 text = re.sub('@[^\s]+', '', text) return text # 分词，去除停用词和标点符号 def tokenize(text): # 分词 words = jieba.cut(text) # 去除停用词和标点符号 words = [word.strip() for word in words if word.strip() not in stopwords and re.match(r'^[\w\u4e00-\u9fa5]+$', word)] return words # 对每条微博进行处理 for i, row in df.iterrows(): text = row['text'] # 去除 HTML 标签和表情符号 text = clean_text(text) # 去除网址和@用户 text = remove_url_and_at(text) # 分词，去除停用词和标点符号 words = tokenize(text) # 将处理后的文本保存到新列中 df.at[i, 'processed_text'] = ' '.join(words) # 将处理后的数据保存到新的 csv 文件中 df.to_csv('weibo_processed.csv', index=False, encoding='gbk')

3. 定义函数 clean_text，用于去除 HTML 标签和表情符号。 4. 定义函数 remove_url_and_at，用于去除网址和@用户。 5. 定义函数 tokenize，用于分词，去除停用词和标点符号。 6. 对每条微博进行处理，包括去除 ...

将“import json import re from bs4 import BeautifulSoup import json import re from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open('../上级医生查房记录4.html', encoding='utf-8'), features='html.parser') # 打开html sp = soup.find_all("span") # 查找所有span的内容 res1 = [span.get_text() for span in sp] # 给res赋予在sp中查询到的span内容 res2 = "".join(str(res1)) res3 = re.sub(r"[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}", "", res2) res4 = re.sub(r"[0-9]{2}:[0-9]{2}", "", res3) # 去除包含时间格式的内容 result1 = [''.join(x.split()) for x in res4] # 拆分每个元素 rr = "".join(re.findall(r'\b\w+\b', str(result1))) # 合并每一个元素 r = re.sub(r"xa0", "", rr) r = re.sub(r"陆军军医大学第一附属医院西南医院", "\n陆军军医大学第一附属医院（西南医院）\n", r) r = re.sub(r"病历", "病例\n", r) r = re.sub(r"姓名| 姓名xx| 姓名xxx", "姓名:", r) r = re.sub(r"病区产科治疗区", " 病区:产科治疗区", r) r = re.sub(r"床号| 床号x| 床号xx| 床号xxx", " 床号:", r) r = re.sub(r"住院号| 住院号x| 住院号xx| 住院号xxx", " 住院号:", r) r = re.sub(r"ID号| ID号x| ID号xx| ID号xxx", " ID号:", r) r = re.sub(r"查房记录", "查房记录\n", r) r = re.sub(r"上级医师", "\n上级医师:", r) r = re.sub(r"第[0-9]页", "\n第 页", r) r = re.sub(r"x", "", r) # s = re.compile('查房记录(.+)上级医师') # ss = s.findall(rr) # 整理格式 print(r)”转化为json并格式化

r = re.sub(r"陆军军医大学第一附属医院西南医院", "\n陆军军医大学第一附属医院（西南医院）\n", r) r = re.sub(r"病历", "病例\n", r) r = re.sub(r"姓名| 姓名xx| 姓名xxx", "姓名:", r) r = re.sub(r"病区产科...

import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))运行结果是什么？

由于缺少数据文件，无法运行代码，但是可以大致描述代码的功能和运行结果： 该代码实现了对医疗记录进行情感分类的功能。具体来说，代码首先读取了一个名为"medical_records.csv"的数据文件。然后，对读取的数据...
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移