Pattern L_PATTERN = Pattern.compile("\\d+(\\.\\d+)?[ ]?");

时间: 2023-08-14 21:06:20 浏览: 29
引用\[1\]:在给定的代码中,Pattern L_PATTERN = Pattern.compile("\\d+(\\.\\d+)?\[ \]?");是用来创建一个正则表达式模式的对象。这个模式用于匹配一个或多个数字,可选地跟随一个小数点和小数部分,最后可能有一个空格。其中,\\d表示匹配一个数字,+表示匹配一个或多个前面的元素,\\.表示匹配一个小数点,\\d+表示匹配一个或多个数字,?表示匹配前面的元素零次或一次,\[ \]表示匹配一个空格。所以,这个模式可以匹配如"123"、"3.14"、"42 "等字符串。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Java中Pattern.compile函数的用法](https://blog.csdn.net/huangjhai/article/details/104096183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
相关问题

C:\Users\test\PycharmProjects\pythonProject\1234.py:24: DeprecationWarning: The 'text' argument to find()-type methods is deprecated. Use 'string' instead. talkid_data = soup.find_all(text=re.compile(pattern))

这个警告是由于 BeautifulSoup 库的新版本更改 `text` 参数的使用方式在新版本中,建议使用 `string` 参数代替 `text` 参数来查找包含特定文本的元素。 为了消除这个警告,您可以将以下行: ```python talkid_data = soup.find_all(text=re.compile(pattern)) ``` 修改为: ```python talkid_data = soup.find_all(string=re.compile(pattern)) ``` 这样就可以使用 `string` 参数来替代 `text` 参数,消除 DeprecationWarning 警告。 请注意,这只是一个警告,不会影响代码的功能性。如果您的代码能够正常运行并得到正确的结果,您可以选择忽略这个警告。 如果还有其他问题,请随时提问。

error_404_pattern = re.compile(r'^404$')解释一下这段代码里面的compile

在Python中,re.compile()函数是用于编译正则表达式的函数。正则表达式是一种用于匹配字符串的模式,这些模式描述了要匹配的字符串的特定格式。compile()函数将这些模式编译成一个可重复使用的正则表达式对象,以便在程序中多次使用。 在这段代码中,compile()函数将正则表达式字符串“^404$”编译成一个正则表达式对象,并将其赋值给变量“error_404_pattern”。这个正则表达式对象可以用于匹配以“404”开头和结尾的字符串。

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def choose(): root=tk.Tk() root.title("数据脱敏") root.geometry("1000x750") tk.Label(root, text="请输入想要脱敏的信息:", font=("微软雅黑 -30")).place(x=10, y=15) tk.Label(root, text="手机号:",font=("微软雅黑 -20")).place(x=10, y=60) phone_input=tk.StringVar() frame_phone_input=tk.Entry(root, textvariable=phone_input) frame_phone_input.place(x=90, y=68,height=20,width=120) tk.Label(root, text="身份证号:",font=("微软雅黑 -20")).place(x=10, y=100) id_input=tk.StringVar() frame_id_input=tk.Entry(root, textvariable=id_input) frame_id_input.place(x=110, y=108,height=20,width=140) tk.Label(root, text="邮箱:",font=("微软雅黑 -20")).place(x=10, y=140) id_input=tk.StringVar() frame_youxiang_input=tk.Entry(root, textvariable=id_input) frame_youxiang_input.place(x=75, y=148,height=20,width=120) tk.Label(root, text="出生日期:",font=("微软雅黑 -20")).place(x=10, y=180) id_input=tk.StringVar() frame_date_input=tk.Entry(root, textvariable=id_input) frame_date_input.place(x=110, y=188,height=20,width=120) btn1 = tk.Button(root, text="替换", font=("微软雅黑 -20"),bg='pink',command=lambda: tihuan(phone_input.get(),id_input.get(), root)) btn1.place(x=10, y=250) def tihuan(phone_input,id_input,root): # 替换手机号和身份证号码的函数 def replace_sensitive_info(match): sensitive_info = match.group(0) if re.match(r'^1\d{10}$', sensitive_info): # 匹配手机号 return sensitive_info[0:3] + 'aaaa' + sensitive_info[7:] elif re.match(r'^\d{17}[\dXx]$', sensitive_info): # 匹配身份证号 return sensitive_info[0:8] + 'aaaaaaaa' + sensitive_info[16:] else: return sensitive_info # 数据脱敏函数 # 数据脱敏函数 def desensitize_data(phone_input, id_input): data = phone_input + id_input pattern = re.compile(r'1\d{10}|\d{17}[\dXx]') # 替换所有匹配的敏感信息 desensitized_data = re.sub(pattern, replace_sensitive_info, data) return desensitized_data # 测试数据脱敏函数 data = desensitize_data(phone_input.get(), id_input.get()) a1 = tk.Label(root, text=("手机号和身份证号:", data), font=("微软雅黑 -20")) a1.place(x=10, y=300)报错 'str' object has no attribute 'get'怎么改

这个错误是由于在函数tihuan中的phone_input和id_input两个参数被传入了字符串而不是Entry对象,所以不存在get()方法。要解决这个问题,你需要将这两个Entry对象传入tihuan函数,而不是它们的值。具体的改动如下: 1. 在按钮btn1的command中,将phone_input和id_input改为frame_phone_input和frame_id_input,即: btn1 = tk.Button(root, text="替换", font=("微软雅黑 -20"),bg='pink',command=lambda: tihuan(frame_phone_input, frame_id_input, root)) 2. 在函数tihuan中,将phone_input和id_input参数改为frame_phone_input和frame_id_input,并在函数内部使用它们的get()方法获取它们的值,即: def tihuan(frame_phone_input, frame_id_input, root): phone_input = frame_phone_input.get() id_input = frame_id_input.get() # 替换手机号和身份证号码的函数 def replace_sensitive_info(match): sensitive_info = match.group(0) if re.match(r'^1\d{10}$', sensitive_info): # 匹配手机号 return sensitive_info[0:3] + 'aaaa' + sensitive_info[7:] elif re.match(r'^\d{17}[\dXx]$', sensitive_info): # 匹配身份证号 return sensitive_info[0:8] + 'aaaaaaaa' + sensitive_info[16:] else: return sensitive_info # 数据脱敏函数 def desensitize_data(phone_input, id_input): data = phone_input + id_input pattern = re.compile(r'1\d{10}|\d{17}[\dXx]') # 替换所有匹配的敏感信息 desensitized_data = re.sub(pattern, replace_sensitive_info, data) return desensitized_data # 测试数据脱敏函数 data = desensitize_data(phone_input, id_input) a1 = tk.Label(root, text=("手机号和身份证号:", data), font=("微软雅黑 -20")) a1.place(x=10, y=300) 这样修改之后,就可以正常运行了。
可以使用 Pandas 中的 read_excel 方法读取表格,然后使用 to_excel 方法输出修改后的表格。在 read_excel 方法中,可以通过 sheet_name 参数指定要读取的工作表名称。在 to_excel 方法中,可以通过 sheet_name 参数指定要输出的工作表名称。 为了更新包含图表的引用数据源中的数据系列涉及到的工作表名称,可以使用正则表达式和字符串替换来完成。具体操作步骤如下: 1. 读取表格文件到 Pandas DataFrame 中。 import pandas as pd df = pd.read_excel(target_file, sheet_name=target_ws_name, engine='openpyxl') 2. 使用正则表达式和字符串替换来更新数据系列涉及到的工作表名称。 import re old_sheetname_pattern = re.compile('|'.join(wb2_oldsheetname)) new_sheetname = target_ws_name for col in df.columns: for i, cell_value in enumerate(df[col]): if isinstance(cell_value, str) and old_sheetname_pattern.search(cell_value): df.at[i, col] = old_sheetname_pattern.sub(new_sheetname, cell_value) 3. 将更新后的 DataFrame 输出到表格文件中。 df.to_excel(target_file, sheet_name=target_ws_name, index=False) 完整代码如下: import pandas as pd import re import openpyxl wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2_oldsheetname = wb2.sheetnames target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active # 读取表格文件到 Pandas DataFrame 中 df = pd.read_excel(target_file, sheet_name=target_ws_name, engine='openpyxl') # 使用正则表达式和字符串替换来更新数据系列涉及到的工作表名称 old_sheetname_pattern = re.compile('|'.join(wb2_oldsheetname)) new_sheetname = target_ws_name for col in df.columns: for i, cell_value in enumerate(df[col]): if isinstance(cell_value, str) and old_sheetname_pattern.search(cell_value): df.at[i, col] = old_sheetname_pattern.sub(new_sheetname, cell_value) # 将更新后的 DataFrame 输出到表格文件中 df.to_excel(target_file, sheet_name=target_ws_name, index=False)
这段代码是使用Python中的re模块来解析网页内容。其中,pattern = re.compile('
.*?board-index.*?>(.*?).*?data-src="(.*?)".*?name.*?a.*?>(.*?).*?star.*?>(.*?).*?releasetime.*?>(.*?).*?integer.*?>(.*?).*?fraction.*?>(.*?).*?
', re.S)是定义了一个正则表达式的模式,用于匹配特定格式的文本。 items = re.findall(pattern, html)则是使用该模式来在html中查找所有匹配的内容,并以列表的形式返回结果。

import re import os import json masscan_path = "D:/0.脚本小子/Tools/masscan/masscan.exe" masscan_parser_path = "../Tools/Masscan-to-CSV/masscan_xml_parser.py" nmap_parser_path = "../Tools/Nmap-Scan-to-CSV/nmap_xml_parser.py" port_list_path = "./dict/ports-http-iamthefrogy.txt" port_list_fp = open(port_list_path, "r") port_list = port_list_fp.readline().strip() port_list_fp.close() # 判断IP是否符合规范 def check_ip(data): ip_pattern = re.compile(r'((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2})(\.((2(5[0 - 5] | [0 - 4]\d)) | [0 - 1]?\d{1, 2})){3}') result = ip_pattern.match(data) if result is None: return None else: return result.group(0) def filter_ip(): ip_filepath = "./result/ip.txt" # IP数据保存路径 ip_fp = open(ip_filepath, 'r') ip_list = ip_fp.readlines() ip_fp.close() ip_fp = open(ip_filepath, 'w') for ip in ip_list: ip = check_ip(ip) if ip is not None: ip_fp.write(ip + '\n') ip_fp.close() # NMap: csv -> json,提取IP和端口的映射 def read_nmap(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/nmap/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[4] if ip != "IP": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/nmap/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行nmap命令将数据保存为xml与csv格式 def nmap(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "nmap -Pn -p {} -oX {} -iL {}".format(port_list, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/ip.txt") os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( nmap_parser_path, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/nmap/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_nmap(save_name) # Masscan: csv -> json,提取IP和端口的映射 def read_masscan(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/masscan/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[3] if ip != "IpAddr": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/masscan/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行masscan命令将数据保存为xml与csv格式 def masscan(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "{} -iL {} -Pn -p {} -oX {}".format( masscan_path, "./result/ip.txt", port_list, "./result/masscan/" + save_name + ".xml" ) os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( masscan_parser_path, "./result/masscan/" + save_name + ".xml", "./result/masscan/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_masscan(save_name) # 端口探测主函数 def search_port(conf, filename): filter_ip() if conf['use_nmap']: nmap(filename) if conf['use_masscan']: masscan(filename) if __name__ == '__main__': filter_ip() fp = open("./config.json", "r", encoding="utf-8") conf_json = json.load(fp) config = conf_json['ports'] search_port(config, '2023_1_8')

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