r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"' 这一串正则表达式可以详细解释一下吗

当我们拿到一个包含商品信息的字符串时，我们可能想要提取出其中的价格信息。这个正则表达式r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"'就可以帮助我们实现这个目的。

让我们详细解释每个部分的含义：

- r：在Python中，r表示原始字符串，意味着后面的字符串将被按照字面意义进行解析，不进行转义。
- \"view_price\"\:\"[\d\.]*\"：这是正则表达式的主体部分。它由两个部分组成，用冒号分隔。
- \"view_price\"：匹配字符串中的字面文本"view_price"。由于双引号在正则表达式中有特殊含义，所以需要使用转义字符\进行转义。
- \:：匹配字符串中的字面文本":"。
- [\d\.]*：匹配0个或多个数字和小数点（.）。方括号[]表示字符集，\d表示数字，\.表示小数点，*表示匹配0个或多个前面的字符。
- \"：匹配字符串中的字面文本"。同样需要使用转义字符\进行转义。

综上所述，该正则表达式可以匹配类似于"view_price":"19.99"的字符串，并提取出其中的价格信息19.99。

相关问题

plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"',html) tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)

在给定的代码中，使用re.findall()函数和正则表达式从一个名为html的字符串中提取特定模式的数据。

1. 对于变量plt，使用正则表达式r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"'。该正则表达式匹配以"view_price":"开头，后面跟着0个或多个数字或小数点（.）的字符串。在给定的html字符串中，该正则表达式会提取所有符合该模式的数据，并返回一个包含所有匹配项的列表。

2. 对于变量tlt，使用正则表达式r'\"raw_title\"\:\".*?\"'。该正则表达式匹配以"raw_title":"开头，后面跟着任意字符（除换行符）的字符串，并以"结尾。使用非贪婪模式.*?确保尽可能少地匹配字符。在给定的html字符串中，该正则表达式会提取所有符合该模式的数据，并返回一个包含所有匹配项的列表。

最终，plt和tlt将分别包含所有匹配到的"view_price"和"raw_title"字段的数据。

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

代码中的错误在于使用了错误的语法和变量命名。以下是需要修正的错误：

1. 函数 `u()` 的定义中，应该将 `train size` 改为 `train_size`。同样的，`batch_ size` 改为 `batch_size`。

2. 在 `u()` 函数中，`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的，应该改为 `int(num_data / batch_size)`。

3. 在 `u()` 函数中，`self.leftover flag` 的语法也是错误的，应该改为 `self.leftover_flag`。

4. 在 `u()` 函数中，`long( )self.leftover flag = True` 的语法是错误的，应该将其分成两行，并且添加缺少的冒号。

5. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size` 的语法是错误的，应该将 `self .batch size` 改为 `self.batch_size`。

6. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 的语法是错误的，应该将 `self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1)` 改为 `self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)`。

7. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`if self.leftover_ flag:` 的语法是错误的，应该将其改为 `if self.leftover_flag:`。

8. 在 `def_ iter_a()` 函数中，`self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0` 的语法是错误的，应该将其改为 `self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)`。

9. 在 `def Len_()` 函数中，`return num_ data` 的语法是错误的，应该将其改为 `return num_data`。

修正以上错误后的代码如下：

class Sampler:
    def u(self, train_size, batch_size):
        num_data = train_size
        self.num_per_batch = int(num_data / batch_size)
        self.batch_size = batch_size
        self.range = torch.arange(0, batch_size).view(1, batch_size).long()
        self.leftover_flag = False
        if num_data % batch_size:
            self.leftover = torch.arange(self.num_per_batch * batch_size, num_data).long()
            self.leftover_flag = True

    def iter_a(self):
        rand_num = torch.randperm(self.num_per_batch).view(-1, 1) * self.batch_size
        self.rand_num = rand_num.expand(self.num_per_batch, self.batch_size) + self.range
        self.rand_num_view = self.rand_num.view(-1)
        if self.leftover_flag:
            self.rand_num_view = torch.cat((self.rand_num_view, self.leftover), 0)
        return iter(self.rand_num_view)

    def Len(self):
        return num_data

以上是修正后的代码。修正后代码中的变量命名和语法都是正确的。