matches = re.findall(pattern, content)

时间: 2024-05-23 18:14:04 浏览: 15
这是一个使用 Python 中 re 模块进行正则表达式匹配的代码片段。re 模块提供了一些函数来进行正则表达式的匹配操作,其中最常用的函数是 findall()。这个函数接受两个参数:正则表达式模式和需要匹配的字符串。它会返回一个列表,其中包含了所有匹配到的字符串。在这个代码片段中,我们使用了变量名 matches 来存储所有匹配到的字符串。
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response = requests.get(url, params=data) print(response.text) response_text = response.text.encode("utf8").decode('unicode_escape') pattern = r'"data":\s*{\s*"text":\s*"([^"]*)"' matches = re.findall(pattern, response_text)

这段代码使用了`requests`库发送了一个GET请求到指定的URL,并且传递了一个名为`data`的参数。在这个例子中,`data`是一个字典,其中包含了两个键值对:`"token"`和`"content"`。 接下来,通过调用`response.text`获取了API的响应内容,并将其打印出来。然后,对响应内容进行了编码和解码的操作,将其从UTF-8编码转换为Unicode字符串。 然后,使用正则表达式模式`r'"data":\s*{\s*"text":\s*"([^"]*)"'`来匹配响应内容中的特定文本。这个模式的含义是匹配以`"data": {"text": "`开头,以`"`结尾的文本,并且提取其中的内容。 最后,使用`re.findall()`函数在响应内容中应用正则表达式模式,并将匹配到的结果存储在`matches`变量中。 总结来说,这段代码的目的是发送一个API请求,获取响应并从中提取出特定的文本内容。

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") as f: html_code = f.read() # 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<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # 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+)<.*?>(.*?)<', 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) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('<a href'): content = '' # 提取第二个号码为接收号码 if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[3] # 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] # 进行时间格式转换,将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv

要将提取的信息导入 CSV 文件,你可以使用 Python 的 CSV 模块。下面是一个示例代码,可以帮助你实现这个需求: ```python import os import csv from bs4 import BeautifulSoup import re folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" output_file = "output.csv" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 创建 CSV 文件并写入表头 with open(output_file, "w", newline="", encoding="utf-8") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(["Talk ID", "Time", "Sender ID", "Receiver ID", "Talk Type", "Content"]) # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: file_path = os.path.join(root, file) # 读取 HTML 文件 with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as html_file: html_code = html_file.read() # 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) if body_data: # 剔除<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # 使用正则表达式提取信息 matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<', body_data) matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[1] # 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] # 进行时间格式转换 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 处理内容 content = "" for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('a'): content = "" break # 写入 CSV 文件 writer.writerow([talk_id, time, send_id, receive_id, talk_type, content]) ``` 这段代码将提取的信息写入名为 "output.csv" 的 CSV 文件中。你可以根据需要修改输出文件的路径和名称。

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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-----") 使用python 创建sql数据库并将数据导入到sql文件中

import re html = ''' <html> <meta http-equiv="Content=-Type" content="text/html; charset=utf-8"/> <head> </head> <body>[talkid:137031381]2014年4月20日 03:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我们已经是dffwerwer天吧! [talkid:137031382]2014年4月22日 04:45:45 , 2323234 在群 20011 中发言 音频 :[音频 [talkid:137031383]2014年4月23日 04:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 图片 :[图片 [talkid:137031384]2014年4月24日 05:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我们已方式方法方式 [talkid:137031385]2014年4月25日 06:55:45 , 2323234 在群 20011 中发言 我而对方是否的天吧! </body> </html> ''' pattern = r'\(发送|中发言)\s*(.*?).*?(音频 :|图片 :).*?(\[.*?\])' matches = re.findall(pattern, html, re.DOTALL) for match in matches: content= match[0] content_type = match[1] file_link = match[2] if content_type == '音频 :': print(f"音频链接地址: {file_link}") elif content_type == '图片 :': print(f"图片链接地址: {file_link}") else: print(f"发言字段: {content}")

请使用Python 代码来查找文件名为 staticprob.txt中指定字符串'staticprob = '并打印字符串后面8个字符串,以及打印字符串前面最接近字符串的时间,打印信息如下: time = 00:04:29, prob = 0.967633 time = 00:11:14, prob = 0.937645 其中文件名为 staticprob.txt 的文本文件,其中包含以下内容: [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(43952[00:04:29]) [00:04:29]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.62 3.08 0.90 13.82] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[1][x y z p]=[3.27 2.57 0.76 12.99] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:4984] alltrc[0] [report][x y z] = [1][0.79 2.70 1.14 0 41] [0 0 0.000000] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:2477] max noise=39921.98, indx indy= 1 6 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.17 2.91 0.91 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 0, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:839] TRC: 0 IS STICA7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:261] Frame 21792 bdPos 1.00 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:577] [night]trc 1 mVzIdx 12 mVz 0.11 maxIdx 0 minIdx 17 maxZ 1.31 minZ 1.25 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_night.c:651] [night]trc 1 bdside 3 bdpos 1 bspos 0 thrVzSitup 0.05 thrZDiffSitup 0.20 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:409] Alm Cond: start[cntN][cntA][virW] = [1 0 0 0 0 50] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_alm.c:1041] obj Alm, 0, 0, 0 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:409] trc handle[err]=[0][0] [seq,bb,cnt]=[43952 43845 43845] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.15 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11699] obj[0] fncId[alg rpt app][x y z] = [0 0 1][0.79 2.70 1.14] score=4 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_stru.c:364] ALG_TAG end(43952) A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.967633 [00:11:14]A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:9701] sclu[0][x y z p]=[0.66 2.97 0.88 12.46] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:5415] alltrcblk[0] [rep][x y z pre sc on] = [0][0.66 3.01 1.08 0 1 0] A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_static.c:1423] Static condition check state1, 0, 0, 8, 5 A7_TRACE: [ ALG_DBG ] [radar_alg_path.c:11658] obj[0][zM vzM pre st sp gtup act] = [1.06 0.00 0 0 0 1 5] A7_TRACE: [ ALG_DBG [00:11:14]] [radar_alg_stru.c:293] ALG_TAG begin(48003) [00:11:14]A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: PhaAIPrediction finished. A7_TRACE: [AI_ALG_LOG]: staticprob = 0.937645

请写一个python脚本用于 提取以下文件中函数中的参数及参数类型:FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Get_ISO_20CM_DisplayParameters( P2VAR(Exi_ISO_20_CT_10_DisplayParametersType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr, P2VAR(boolean, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) Flag) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(DataPtr); *Flag = FALSE; } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_BPT_DC_CPDResEnergyTransferMode( P2CONST(Exi_ISO_20_DC_10_BPT_DC_CPDResEnergyTransferModeType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(DataPtr); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_BPT_Dynamic_DC_CLResControlMode(P2CONST(Exi_ISO_20_DC_10_BPT_Dynamic_DC_CLResControlModeType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(DataPtr); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_BPT_Scheduled_DC_CLResControlMode(P2CONST(Exi_ISO_20_DC_10_BPT_Scheduled_DC_CLResControlModeType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(DataPtr); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_DC_CPDResEnergyTransferMode( P2CONST(Exi_ISO_20_DC_10_DC_CPDResEnergyTransferModeType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(DataPtr); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_DC_EVSECurrentLimitAchieved(boolean Data) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(Data); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_DC_EVSEPowerLimitAchieved(boolean Data) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(Data); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_DC_EVSEPresentCurrent(P2CONST(Scc_PhysicalValueType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(DataPtr); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_DC_EVSEPresentVoltage(P2CONST(Scc_PhysicalValueType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr) { #ifdef CANOE_CTP_EV_CCS TxEVSEPresentVoltage.Value = DataPtr->Value; #else TxEVSEPresentVoltage.Value = 6; /* To go in charging */ #endif /* CANOE_CTP_EV_CCS */ TxEVSEPresentVoltage.Exponent = DataPtr->Exponent; } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_DC_EVSEVoltageLimitAchieved(boolean Data) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(Data); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_Dynamic_DC_CLResControlMode(P2CONST(Exi_ISO_20_DC_10_Dynamic_DC_CLResControlModeType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(DataPtr); } FUNC(void, StartApplication_CODE) Appl_SccCbk_Set_ISO_20DC_Scheduled_DC_CLResControlMode(P2CONST(Exi_ISO_20_DC_10_Scheduled_DC_CLResControlModeType, AUTOMATIC, SCC_APPL_DATA) DataPtr) { STARTAPPLICATION_DUMMY_STATEMENT(DataPtr); }

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