python regex.findall

`regex.findall()`是Python中re模块中的一个函数，用于在字符串中查找所有匹配正则表达式的子串，并返回一个列表。下面是一个例子：

import re

string = "abcdefg hijklmn abcdgfe"
regex = re.compile("(\w+)\s+\w+")
result = regex.findall(string)
print(result) # 输出：[‘abcdefg’, ‘abcdgfe’]

在上面的例子中，我们首先使用`re.compile()`函数编译了一个正则表达式，然后使用`regex.findall()`函数在字符串中查找所有匹配正则表达式的子串，并将结果存储在一个列表中。最后，我们打印出了这个列表。

相关问题

name = "".join(re.findall("(.*?)点击", s)) 和 name = "".join(re.findall("(.*?)此处", s))用选择结构在jupyter notebook里

这两个Python表达式都是使用正则表达式`re.findall()`函数从字符串`s`中提取部分文本，并使用`""`.join()方法将匹配的结果连接成一个新的字符串。这里分别提取的是"点击"和"此处"前的任意字符。

例如，如果`s`是一个包含类似"这是点击事件的一部分"和"此处需要修改"的字符串列表，那么：

import re

s = ["这是点击事件的一部分", "此处需要修改"]
# 第一个表达式
name1 = "".join(re.findall("(.*?)点击", s))
print(name1)  # 输出：这是

# 第二个表达式
name2 = "".join(re.findall("(.*?)此处", s))
print(name2)  # 输出：需要修改

通过这种方式，你可以根据需要动态地改变正则表达式，比如使用条件语句来决定选择使用哪个正则模式：

regex_to_use = "点击" if some_condition else "此处"
if regex_to_use == "点击":
    name = "".join(re.findall("(.*?)" + regex_to_use, s))
else:
    name = "".join(re.findall("(.*?)" + regex_to_use, s))

在这里，`some_condition`是一个布尔表达式，决定你应该查找"点击"还是"此处"之前的文本。

df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)

在修改了列名列表的生成方式后，可以继续使用原有的代码生成DataFrame对象，例如：

import pandas as pd
import re

# 匹配任意数量的空格
REGEX_SPACE = r'\s+'

def parse_data(data):
    # 将第一行数据按空格分割并生成列名列表
    columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[0]))+1)]
    
    # 将第二行及以后的数据按空格分割并生成列名列表
    columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[1]))+1)]
    
    # 将第一行数据按指定正则表达式匹配，并生成DataFrame对象
    df1 = pd.DataFrame(re.findall(REGEX1, data[0]), columns=columns1)
    
    # 将第二行及以后的数据按指定正则表达式匹配，并生成DataFrame对象
    df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)
    
    # 将两个DataFrame对象合并为一个，并返回结果
    df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
    return df

这样，就可以正确地生成DataFrame对象了。