re.sub('\s*{\s*"(.)": (\d+),\s*"(.)": (\d+)\s*}(,?)\s*', r'{"\1":\2,"\3":\4}\5', s)

时间: 2023-09-25 20:08:33 浏览: 137
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python 正则表达式 re.sub & re.subn

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这是一个使用正则表达式进行字符串替换的代码。它的作用是将字符串中的一些字典格式（例如 {"a": 1, "b": 2}）中的空格和逗号进行规范化，使其符合 JSON 格式。 具体来说，这个正则表达式会匹配这样的模式： - 一个或多个空格（\s*） - 左大括号（{） - 一个或多个空格 - 一个双引号（"） - 一个字符，保存为 \1 - 一个双引号 - 冒号 - 一个或多个空格 - 一个数字，保存为 \2 - 逗号 - 一个或多个空格 - 一个双引号 - 一个字符，保存为 \3 - 一个双引号 - 冒号 - 一个或多个空格 - 一个数字，保存为 \4 - 一个或多个空格 - 右大括号（}） - 一个可选的逗号 - 一个或多个空格 这个正则表达式会将匹配到的内容替换为： - 左大括号 - 一个双引号 - \1 - 一个双引号 - 冒号 - \2 - 逗号 - 一个双引号 - \3 - 一个双引号 - 冒号 - \4 - 右大括号 - \5 也就是说，它会去掉字典中的空格，并将逗号放在正确的位置。如果原来的字符串中已经符合 JSON 规范，那么这个正则表达式不会对它做出任何修改。
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Python正则替换字符串函数re.sub用法示例

result = re.sub(r'\d+', square, s) print(result) # 输出 "1 4 9 16 25 36 49 64 81" ##### 2. 使用标志位 通过设置不同的标志位，可以使re.sub函数的行为更加灵活。例如，忽略大小写进行替换： ...
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python re.sub()替换正则的匹配内容方法

如下所示： import re c = re.compile(r'\d') s = 'you1are2welcome' # 用指定的内容，替换正则匹配的内容，也可以...ret = re.sub(r'\d', deal, 'you1are2welcome') print(ret) 结果： you are2welcome you2are4

re.sub('\s*{\s*"(.)":(\d+)\s*"}(,?)\s*',r'[\1, \2, \3, \4, "\5",\6,"\7"]\8', data)

这是一个使用正则表达式的 Python 代码，将类似于这样的字符串： { "a":1 }, { "b":2 }, { "c":3 } 转换成一个包含列表和字典的 Python 对象。具体地，它将每个 JSON 对象转换成一个包含三个元素的列表，这三个...
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Python 正则表达式 re.match/re.search/re.sub的使用解析

num = re.sub(r'\D', "", phone) # 删除非数字(-)的字符串 print("电话号码是 : ", num) # 输出 "电话号码是 : 2004959559" 在这个例子中，re.sub()将字符串中的所有非数字字符移除。 正则表达式模式的描述：...
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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！！

pattern = r'[A-Z]\w+\s\d{1,2}' # 正则，匹配出名字和年龄 result = re.sub(pattern,'hello',text) # 将匹配出的内容替换为hello print(text) #打印原来的文本 print(result) # 打印替换后的文本 >>>Jame 12 years...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<.*?''((中发言|发送)\s(.*?)\s)', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)', body_data) matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] content = match[4] # 提取第二个号码为接收号码 if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[3] # 替换字符 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') content = content.replace('音频', '').replace('图片', '').replace('发送','').replace('中发言','') content = re.sub(r'\n', '', content) print("---导入完成-----") 创建sql数据库并将数据导入到sql文件中

content = re.sub(r'\n', '', content) # 插入数据到表格中 cursor.execute("INSERT INTO chat_data VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)", (talk_id, time, send_id, receive_id, talk_type, content)) # 提交事务并...

re.sub flags

re.sub 函数中的 flags 参数是用来控制正则表达式匹配的行为的。flags 参数可以接受多个值，这些值可以通过按位或运算符 "|" 连接起来。常用的 flags 参数有以下几个： - re.IGNORECASE 或 re.I：忽略大小写。 - re...

s = re.sub(r'[^\d.]', '', s) 导致负数变正数

re.sub(r'[^\d.]', '', s) 这行代码的意思是在字符串 s 中查找所有不是数字 (\d) 或者小数点 (.) 的字符，并将其替换成空字符串，也就是移除它们。这并不会导致负数变成正数，它只会清理掉数字之外的字符，...

import reimport randomdef random_combination(s): pattern = re.compile(r'\((.*?)\)') while True: match = pattern.search(s) if not match: break sub_str = match.group(1) choices = sub_str.split('|') choices = [c for c in choices if c] # 去除空字符串 if not choices: return '' s = s[:match.start()] + random.choice(choices) + s[match.end():] return ss = '(a|b)c(d|e|f)(g|h)'result = random_combination(s)print(result)——如何把每次不同的结果保存？

s = '(a|b)c(d|e|f)(g|h)' results = [] random_combination(s, results) print(results) # 输出：['acdg'] 在上述代码中，我们添加了一个名为results的参数，用于保存生成的结果。在函数内部，我们使用results...

python re.sub r

s = re.sub(r'\d', 'x', s) print(s) # 'xxxabcxxxdefxxx' 其中，\d 表示匹配任意一个数字，x 表示替换为字母 x。由于使用了 raw string，\d 表示的是普通的字符串 \d，而不是转义字符 \d。

python中re.sub

s = re.sub(r"\d+", "#", s) print(s) # 输出The price of the product is $#.## 在这个例子中，正则表达式 r"\d+" 匹配了字符串中的所有数字，# 作为替换字符串替换匹配到的数字。最终输出的字符串中，...

以下代码运行结果：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))

1. 导入必要的库，包括pandas、numpy、jieba、re、sklearn等。 2. 读取数据，使用pandas的read_csv函数读取csv格式的医疗记录数据。 3. 数据预处理，定义了一个clean_text函数，用于去除数字、英文和标点符号，...

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...

用re.sub替换后面变换的字符串

s = re.sub(r"\d", "X", s) print(s) # 输出：abcXXXdefXXXghiXXX 如果要替换后面的字符串，可以先使用正则表达式找到该字符串，然后再进行替换。例如，下面的代码将字符串中 "world" 后面的所有字符替换成了 ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\31222\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\sre_parse.py", line 1039, in parse_template this = chr(ESCAPES[this][1]) KeyError: '\\I' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\PythonProject\newProject\UpData_02.py", line 73, in <module> replacePluginPath(scriptpath, newpath) File "D:\PythonProject\newProject\UpData_02.py", line 55, in replacePluginPath updated_file_text = re.sub(pattern, f'"{newpath}"'+'\n', file_text) File "C:\Users\31222\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\re.py", line 208, in sub return _compile(pattern, flags).sub(repl, string, count) File "C:\Users\31222\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\re.py", line 325, in _subx template = _compile_repl(template, pattern) File "C:\Users\31222\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\re.py", line 316, in _compile_repl return sre_parse.parse_template(repl, pattern) File "C:\Users\31222\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\sre_parse.py", line 1042, in parse_template raise s.error('bad escape %s' % this, len(this)) re.error: bad escape \I at position 3 (line 1, column 4)

updated_file_text = re.sub(pattern, f'"{newpath}"'+'\n', file_text) 改为： python updated_file_text = re.sub(pattern, f'\\"{newpath}\\"'+'\n', file_text) 请确保在正则表达式中正确处理转义...

re.sub(r'[^\x09\x0A\x0D\x20-\x7E\x85\xA0-\uD7FF\uE000-\uFFFD\U00010000-\U0010ffff]+', '', s)什么意思

这是一个使用Python中re模块的sub函数进行字符串替换的操作。其中，r'[^\x09\x0A\x0D\x20-\x7E\x85\xA0-\uD7FF\uE000-\uFFFD\U00010000-\U0010ffff]+'表示匹配所有非ASCII字符，然后将其替换为空字符串。换句话说，...

def zipji1e(): f = zipfile.ZipFile(f"E:\qqqqq\qqqqq\qqqqq.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\qqqqq\qqqqq") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\qqqqq\qqqqq" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['weqe', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\qqqqq\qqqqq\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipji1e() 改造下代码，把所有读取到的内容都以文本形式写入到excel里面

df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) # 将选取的数据转换为文本形式 selected_data = df[valid_columns].as...

f = zipfile.ZipFile(f"E:\ADFG\ADFG\ADFG2.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:ADFGxADFGx") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\ADFG\ADFG" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['HHHHH', 'GDGGD'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\ADFG\ADFG\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns].astype(str) # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()优化这个代码，使每次读取xls指定字段的时候，打印当前字段数据的类型

df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns].astype(str) 改为： # 选取...
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