re.sub

re.sub是Python中正则表达式库里的一个函数。它的作用是在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串。语法格式如下：

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

参数：
- pattern：要匹配的正则表达式
- repl：替换匹配的子串的字符串
- string：要替换的原始字符串
- count：要替换的次数，默认为0，表示全部替换
- flags：正则表达式的匹配标志，默认为0

返回值：返回替换后的字符串

例子：

import re
print(re.sub('hello', 'hi', 'hello world'))  # 'hi world'

相关问题

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

您可以使用Python中的`json`模块来将文本转换为JSON格式，并使用`json.dumps()`函数将其格式化输出。

这是您的代码转换为JSON格式并格式化输出的示例：

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')
sp = soup.find_all("span")
res1 = [span.get_text() for span in sp]
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)
result1 = [''.join(x.split()) for x in res4]
rr = "".join(re.findall(r'\b\w+\b', str(result1)))
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)

# 转换为JSON格式并格式化输出
json_text = json.dumps(r, indent=4, ensure_ascii=False)
print(json_text)

使用以上代码，您可以将文本数据转换为JSON格式，并使用`indent`参数指定缩进量，使输出结果更易于阅读。

请注意，由于输入文本中包含大量的中文字符，因此我们使用了`ensure_ascii=False`参数来确保输出结果正确地处理了这些字符。

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

这段代码使用了Python的正则表达式库re，对文本数据进行了处理。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的正则表达式，匹配了所有fileters列表中出现的单词，并使用空格替换了这些单词。这个正则表达式中使用了 "|" 符号，表示匹配其中任意一个单词。这样，我们可以将一些无意义的单词或符号从文本中去除，从而提高文本数据的质量。

需要注意的是，这段代码中的text变量需要先定义并赋值。同时，fileters是一个列表，其中存放的是需要过滤的单词或符号。例如，fileters = ['a', 'an', 'the', 'is', 'are', 'in', 'on']，表示需要去除这些单词。