用python 编写函数func(str),计算并返回字符串str(str = gfvja56451238/;.12)中的数字和其它类型字符的个数。

时间: 2024-03-25 16:38:46 浏览: 75

可以使用 Python 的 isdigit() 函数来判断一个字符是否为数字,然后遍历整个字符串,统计数字和其他字符的个数即可。下面是一个可能的实现:

def func(str):
    digit_count = 0
    other_count = 0
    for char in str:
        if char.isdigit():
            digit_count += 1
        else:
            other_count += 1
    return digit_count, other_count

使用时,可以这样调用:

result = func("gfvja56451238/;.12")
print("数字个数:", result[0])
print("其他字符个数:", result[1])

输出结果为:

数字个数: 6
其他字符个数: 9
相关问题

用python 编写函数func(str),计算并返回字符串str(str = "gfvja56451238/;.12")中的数字和其它类型字符的个数。 2用python编写 有一个录入人姓名(英文)的函数,为其添加装饰器,确保录入后的人姓名都是大写开头。 用python编写一个 定义类Listinfo ,其数据(属性)为一个列表,其函数(或方法)包括: 1)在原来列表上增加元素: add_key(unit) [unit:整数类型]; 2)取原来列表上按照给定索引提取元素:get_key(index) [index:整数类型]。

好的,让我一一回答你的问题:

  1. 计算字符串中数字和其他类型字符的个数的函数:
def func(str):
    digits = 0
    other = 0
    for char in str:
        if char.isdigit():
            digits += 1
        else:
            other += 1
    return digits, other

这个函数将返回一个元组,包括数字和其他类型字符的个数。

  1. 录入人姓名并确保大写开头的函数装饰器:
def uppercase_name(func):
    def wrapper():
        name = input("请输入您的英文姓名:")
        name = name.strip().capitalize()
        return func(name)
    return wrapper

@uppercase_name
def enter_name(name):
    print("您的姓名是:", name)

这里的装饰器uppercase_name会将输入的英文姓名去除两端空格并将首字母大写,然后再传给函数enter_name进行处理。这样,不论输入的英文姓名是什么格式,最终都会得到一个首字母大写的姓名。

  1. 定义类Listinfo,包括增加元素和提取元素的方法:
class Listinfo:
    def __init__(self, lst):
        self.lst = lst

    def add_key(self, unit):
        self.lst.append(unit)

    def get_key(self, index):
        if index < 0 or index >= len(self.lst):
            return "索引无效"
        else:
            return self.lst[index]

这个类包括两个方法,分别是add_keyget_keyadd_key方法用来在原来的列表上增加元素,get_key方法用来按照给定索引提取元素。在实例化Listinfo类时,需要传入一个列表作为参数。

3.编写一个函数func(str),计算并返回字符串str中的数字、字母及其他类型字符的个数。

好的,你可以编写一个Python函数 func,它接受一个字符串 str 作为输入,然后使用正则表达式(regex)来识别其中的数字、字母和其他字符,最后统计它们各自的数量。以下是函数的实现:

import re

def func(str):
    # 使用正则表达式匹配数字、字母和其它字符
    digit_count = len(re.findall(r'\d', str))  # 匹配数字
    letter_count = len(re.findall(r'[a-zA-Z]', str))  # 匹配字母
    other_count = len(re.sub(r'\d|[\w]', '', str))  # 移除数字和字母后剩下的字符

    # 返回三种类型的字符数量
    return digit_count, letter_count, other_count

# 测试函数
s = "abc123!@#$"
digit, letter, other = func(s)
print(f"Digits: {digit}, Letters: {letter}, Other Characters: {other}")

这个函数首先通过\d匹配所有的数字,[a-zA-Z]匹配所有的大小写字母,然后用re.sub替换掉这两种类型的字符,剩下的就是其他字符了。

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pip install pandas openpyxl xlsxwriter tqdm import pandas as pd import re from tqdm import tqdm import os def filter_single_company_news(input_path, output_path, company_list): # === 1. 前置检查 === if not os.path.exists(input_path): raise FileNotFoundError(f"文件 {input_path} 不存在") # === 2. 加载公司列表 === with open(company_list, 'r', encoding='utf-8') as f: companies = [line.strip() for line in f if line.strip()] # === 3. 构建正则表达式 === escaped_companies = [re.escape(company) for company in companies] boundary_pattern = r'(?<![一-鿿a-zA-Z0-9])(?:{})(?![一-鿿a-zA-Z0-9])'.format('|'.join(escaped_companies)) cross_regex = re.compile( r'({}).*?({})'.format(boundary_pattern, boundary_pattern), flags=re.IGNORECASE ) # === 4. 分块处理(关键修复) === try: # 分块读取(添加 chunksize 参数) chunks = pd.read_excel(input_path, engine='openpyxl', chunksize=10000) except Exception as e: raise ValueError(f"Excel文件读取失败: {str(e)}") filtered_dfs = [] for chunk in tqdm(chunks, desc="处理进度"): # === 列名检查 === if 'NewsContent' not in chunk.columns: raise KeyError("Excel文件必须包含 'NewsContent' 列") # === 类型转换 === chunk['NewsContent'] = chunk['NewsContent'].astype(str) # === 检测函数 === def check_multiple(text): matches = cross_regex.findall(text) if not matches: return False unique_companies = {m[0].lower() for m in matches} | {m[1].lower() for m in matches} return len(unique_companies) >= 2 # === 生成过滤掩码 === mask = chunk['NewsContent'].apply(lambda x: not check_multiple(x)) filtered_dfs.append(chunk[mask]) # === 5. 保存结果 === if filtered_dfs: final_df = pd.concat(filtered_dfs, ignore_index=True) final_df.to_excel(output_path, index=False, engine='xlsxwriter') print(f"处理完成!保留数据量:{len(final_df)}条") else: print("警告:未处理任何数据!") # === 使用示例 === if __name__ == "__main__": filter_single_company_news( input_path='sample.xlsx', output_path='filtered_news.xlsx', company_list='companies.txt' ) 以上为完整代码,运行到此处报错。 --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_14844/3787377892.py in filter_single_company_news(input_path, output_path, company_list) 20 # 分块读取(添加 chunksize 参数) ---> 21 chunks = pd.read_excel(input_path, engine='openpyxl', chunksize=5000) 22 except Exception as e: D:\py\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py in wrapper(*args, **kwargs) 310 ) --> 311 return func(*args, **kwargs) 312 TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'chunksize' During handling of the above exception, another exception occurred: ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_14844/3187432990.py in <module> 1 # === 使用示例 === 2 if __name__ == "__main__": ----> 3 filter_single_company_news( 4 input_path='sample.xlsx', 5 output_path='filtered_news.xlsx', ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_14844/3787377892.py in filter_single_company_news(input_path, output_path, company_list) 21 chunks = pd.read_excel(input_path, engine='openpyxl', chunksize=5000) 22 except Exception as e: ---> 23 raise ValueError(f"Excel文件读取失败: {str(e)}") 24 25 filtered_dfs = [] ValueError: Excel文件读取失败: read_excel() got an unexpected keyword argument 'chunksize'

if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))请完整详细的解释每一行的代码意思

import argparse import logging import re from multiprocessing import Process, Queue from pathlib import Path import numpy as np from skimage import exposure, filters from modules.config import logger from modules.volume import volume_loading_func, volume_saving_func def normalize_intensity( np_volume: np.ndarray, relative_path: Path, logger: logging.Logger ): logger.info(f"[processing start] {relative_path}") nstack = len(np_volume) stack: np.ndarray = np_volume[nstack // 2 - 16 : nstack // 2 + 16] hist_y, hist_x = exposure.histogram(stack[stack > 0]) thr = filters.threshold_otsu(stack[stack > 0]) peak_air = np.argmax(hist_y[hist_x < thr]) + hist_x[0] peak_soil = np.argmax(hist_y[hist_x > thr]) + (thr - hist_x[0]) + hist_x[0] np_volume = np_volume.astype(np.int64) for i in range(len(np_volume)): np_volume[i] = ( (np_volume[i] - peak_air).clip(0) / (peak_soil - peak_air) * 256 / 2 ) logger.info(f"[processing end] {relative_path}") return exposure.rescale_intensity( np_volume, in_range=(0, 255), out_range=(0, 255) ).astype(np.uint8) if name == "main": parser = argparse.ArgumentParser(description="Intensity Normalizer") parser.add_argument("-s", "--src", type=str, help="source directory.") parser.add_argument("-d", "--dst", type=str, help="destination directory.") parser.add_argument( "--mm_resolution", type=float, default=0.0, help="spatial resolution [mm].", ) parser.add_argument( "--depth", type=int, default=-1, help="depth of the maximum level to be explored. Defaults to unlimited.", ) args = parser.parse_args() if args.src is None: parser.print_help() exit(0) root_src_dir: Path = Path(args.src).resolve() if not root_src_dir.is_dir(): logger.error("Indicate valid virectory path.") exit() root_dst_dir = Path( args.dst or str(root_src_dir) + "_intensity_normalized" ) mm_resolution = float(args.mm_resolution) depth = int(args.depth) volume_loading_queue = Queue() volume_loading_process = Process( target=volume_loading_func, args=(root_src_dir, root_dst_dir, depth, volume_loading_queue, logger), ) volume_loading_process.start() volume_saving_queue = Queue() volume_saving_process = Process( target=volume_saving_func, args=(volume_saving_queue, logger), ) volume_saving_process.start() while True: ( volume_path, np_volume, volume_info, ) = volume_loading_queue.get() if volume_path is None: break relative_path = volume_path.relative_to(root_src_dir) np_volume = normalize_intensity(np_volume, relative_path, logger) if mm_resolution != 0: volume_info.update({"mm_resolution": mm_resolution}) while volume_saving_queue.qsize() == 1: pass dst_path = Path( root_dst_dir, re.sub(r"cb\d{3}$", "", str(relative_path)) ) volume_saving_queue.put( (dst_path, root_dst_dir, np_volume, volume_info) ) volume_saving_queue.put((None, None, None, None))完整详细的解释每一行的代码意思和作用

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