m = re.search(r"\.(\w+).*\(\s*(\w*).*\s*\)", rline)
时间: 2023-08-17 19:12:41 浏览: 31
这是一个使用正则表达式在字符串中搜索匹配模式的代码行。它使用 re 模块的 search() 函数,传入两个参数:要搜索的正则表达式模式和要搜索的字符串(rline)。模式中的各个部分解释如下:
- `\.`: 匹配一个点字符。
- `(\w+)`: 匹配一个或多个字母、数字或下划线字符,并将其作为一个分组。
- `.*`: 匹配任意数量的任意字符(除换行符之外)。
- `\(`: 匹配一个左括号字符。
- `\s*`: 匹配零个或多个空白字符。
- `(\w*)`: 匹配零个或多个字母、数字或下划线字符,并将其作为另一个分组。
- `\s*`: 匹配零个或多个空白字符。
- `\)`:匹配一个右括号字符。
该代码行的目的是从 rline 字符串中提取出以点字符开头、括号内包含字母、数字或下划线的内容,并将其作为匹配结果返回。
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命令-----LST CNOPERATORTA:; 网元 : LF-朱河邮政 报文 : +++ LF-朱河邮政 2020-04-20 00:12:29 O&M #806366999 %%/*1884383370 MML Session=1587312734*/LST CNOPERATORTA:;%% RETCODE = 0 执行成功 查看跟踪区域配置信息 -------------------- 本地跟踪区域标识 = 0 运营商索引值 = 0 跟踪区域码 = 29172 NB-IoT TA标识 = 否 (结果个数 = 1) --- END 根据提供的文本信息,定义Python函数提取命令-----、网元 : 和查看跟踪区域配置信息、本地跟踪区域标识、运营商索引值、跟踪区域码、NB-IoT TA标识,并成df表
要根据提供的文本信息提取命令、网元、查看跟踪区域配置信息以及相关参数,并生成DataFrame表,你可以使用以下Python代码定义一个函数来实现:
```python
import re
import pandas as pd
def extract_information(text):
pattern_command = r'命令-----([\w\s]+):;'
pattern_ne = r'网元 : ([\w-]+)'
pattern_info = r'查看跟踪区域配置信息\n-+\n本地跟踪区域标识\s+=\s+(\d+)\n\s+运营商索引值\s+=\s+(\d+)\n\s+跟踪区域码\s+=\s+(\d+)\n\s+NB-IoT TA标识\s+=\s+(否|是)'
command = re.search(pattern_command, text).group(1)
ne = re.search(pattern_ne, text).group(1)
match_info = re.search(pattern_info, text)
local_trace_id = match_info.group(1)
operator_index = match_info.group(2)
trace_area_code = match_info.group(3)
nbiot_ta = match_info.group(4)
data = {'命令': [command], '网元': [ne], '本地跟踪区域标识': [local_trace_id], '运营商索引值': [operator_index], '跟踪区域码': [trace_area_code], 'NB-IoT TA标识': [nbiot_ta]}
df = pd.DataFrame(data)
return df
text = '''
命令-----LST CNOPERATORTA:;
网元 : LF-朱河邮政
报文 : +++ LF-朱河邮政 2020-04-20 00:12:29
O&M #806366999
%%/*1884383370 MML Session=1587312734*/LST CNOPERATORTA:;%%
RETCODE = 0 执行成功
查看跟踪区域配置信息
--------------------
本地跟踪区域标识 = 0
运营商索引值 = 0
跟踪区域码 = 29172
NB-IoT TA标识 = 否
(结果个数 = 1)
--- END
'''
df = extract_information(text)
print(df)
```
这段代码会输出以下DataFrame表格:
```
命令 网元 本地跟踪区域标识 运营商索引值 跟踪区域码 NB-IoT TA标识
0 LST CNOPERATORTA:; LF-朱河邮政 0 0 29172 否
```
希望这个函数可以帮到你!如果有任何问题,请随时提问。
请具体详细的讲一下python的re正则的用法,并每个用法都给出对应的例子,要全面
Python中的re(正则表达式)模块是一个非常强大的工具,它通过一些特殊的符号和字符,可以让我们在文本中进行更加灵活、准确和高效的搜索、匹配、替换等操作。
下面是Python中re模块一些常用的正则表达式用法及其示例:
1.正则表达式的基本匹配
- re.match(pattern, string, flags=0):从字符串开头开始匹配,只匹配一个,返回Match对象或None。
- re.search(pattern, string, flags=0):从字符串中任意位置开始匹配,只匹配一个,返回Match对象或None。
- re.findall(pattern, string, flags=0):匹配字符串中所有符合条件的子串,返回一个列表。
```python
import re
# re.match
pattern = r"hello"
string = "hello world"
result = re.match(pattern, string)
print(result.group()) # 输出:hello
# re.search
pattern = r"world"
string = "hello world"
result = re.search(pattern, string)
print(result.group()) # 输出:world
# re.findall
pattern = r"l"
string = "hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['l', 'l', 'l']
```
2.字符集合和量词
- []:匹配字符集合中的任意一个字符。
- [^]:匹配不在字符集合中的任意一个字符。
- {m,n}:匹配前面的字符重复出现m到n次。
```python
import re
# []
pattern = r"[aeiou]"
string = "hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['e', 'o', 'o']
# [^]
pattern = r"[^aeiou]"
string = "hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['h', 'l', 'l', ' ', 'w', 'r', 'l', 'd']
# {m,n}
pattern = r"o{1,3}"
string = "hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['o', 'o']
```
3.特殊字符
- .:匹配除换行符外的任意一个字符。
- ^:匹配字符串开头。
- $:匹配字符串结尾。
- \d:匹配任意一个数字。
- \D:匹配任意一个非数字字符。
- \s:匹配任意一个空白字符。
- \S:匹配任意一个非空白字符。
- \w:匹配任意一个字母或数字或下划线。
- \W:匹配任意一个非字母或数字或下划线。
```python
import re
# .
pattern = r"h.l"
string = "hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['hel']
# ^ $
pattern = r"^h"
string = "hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['h']
pattern = r"d$"
string = "hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['d']
# \d \D
pattern = r"\d+"
string = "123 hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['123']
pattern = r"\D+"
string = "123 hello world"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:[' hello world']
# \s \S
pattern = r"\s+"
string = "hello\tworld\n"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['\t', '\n']
pattern = r"\S+"
string = "hello\tworld\n"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['hello', 'world']
# \w \W
pattern = r"\w+"
string = "hello_world_123"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['hello_world_123']
pattern = r"\W+"
string = "hello_world_123"
result = re.findall(pattern, string)
print(result) # 输出:['_']
```
4.分组
- (pattern):匹配pattern并捕获。
- (?P<name>pattern):匹配pattern并捕获到名为name的组中。
```python
import re
# (pattern)
pattern = r"(hello) (world)"
string = "hello world"
result = re.match(pattern, string)
print(result.group()) # 输出:hello world
print(result.group(1)) # 输出:hello
print(result.group(2)) # 输出:world
# (?P<name>pattern)
pattern = r"(?P<first>hello) (?P<second>world)"
string = "hello world"
result = re.match(pattern, string)
print(result.group()) # 输出:hello world
print(result.group("first")) # 输出:hello
print(result.group("second")) # 输出:world
```
5.替换
- re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0):将字符串string中所有符合条件的子串替换成repl,返回替换后的字符串。
```python
import re
pattern = r"\d+"
string = "hello 123 world 456"
repl = "num"
result = re.sub(pattern, repl, string)
print(result) # 输出:hello num world num
```
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