result = re.sub(r'\d+','',result)这段代码什么意思

时间: 2023-10-23 07:10:50 浏览: 81
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python-数字正则表达式.docx

这段代码使用了 Python 中的 re 模块，其中 re.sub() 函数用于在字符串中替换匹配某个正则表达式模式的子串。具体来说，这段代码的意思是：将字符串 result 中的所有数字（\d+ 表示匹配一个或多个数字）替换为空字符串，也就是将数字字符从原字符串中删除。换句话说，这段代码的作用是去除 result 字符串中的数字。
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爬虫代码，有不足

new_url = re.sub('&pn=\d+', '&pn=%d' % (i * 10), url) html = requests.get(new_url) pages = etree.HTML(html.content) 这里通过一个for循环，利用正则表达式替换URL中的分页参数，实现了对百度知道搜索...
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正则表达式---Python程序设计1

在这段示例代码中，\d{5} 是一个正则表达式，其中 \d 表示任意数字，而 {5} 表示该数字恰好出现五次。re.search 方法用于查找第一次匹配，而 re.findall 方法则查找所有匹配。 **2. 贪婪与懒惰** 正则...

import re content1 = '2019-12-15 12:00' content2 = '2019-12-17 12:55' content3 = '2019-12-22 13:21' pattern = re.compile('\d{2}:\d{2}') result1 = re.sub(pattern, '', content1) result2 = re.sub(pattern, '', content2) result3 = re.sub(pattern, '', content3) print(result1, result2, result3)

这段代码的作用是将字符串中的时间部分（格式为 xx:xx）替换为空字符串，并打印出替换后的结果。 具体来说，通过 re.compile('\d{2}:\d{2}') 编译正则表达式，该表达式匹配两个数字加一个冒号的格式。然后，使用 ...

import jieba import re from tokenizer import cut_hanlp jieba.load_userdict("dict.txt") def merge_two_list(a, b): c=[] len_a, len_b = len(a), len(b) minlen = min(len_a, len_b) for i in range(minlen): c.append(a[i]) c.append(b[i]) if len_a > len_b: for i in range(minlen, len_a): c.append(a[i]) else: for i in range(minlen, len_b): c.append(b[i]) return c if __name__=="__main__": fp=open("text.txt","r",encoding="utf8") fout=open("result_cut.txt","w",encoding="utf8") # 保存结果 regex1=u'(?:[^\u4e00-\u9fa5（）*&……%￥$，,。.@! ！]){1,5}期' #打开非汉子的正则模式， xxx期 regex2=r'(?:[0-9]{1,3}[.]?[0-9]{1,3})%' #打开非汉子的正则模式， xxx.xxx% p1=re.compile(regex1) p2=re.compile(regex2) for line in fp.readlines(): result1=p1.findall(line) #是否有正则表达式， if result1: regex_re1=result1 line=p1.sub("FLAG1",line) #如果有用XXX期，FLAG1代替 result2=p2.findall(line) if result2: line=p2.sub("FLAG2",line) #如果有用xxx%，用FLAG2代替 words=jieba.cut(line) words1=cut_hanlp(line) result=" ".join(words) if "FLAG1" in result: result=result.split("FLAG1") # 从FLAG1处断开 result=merge_two_list(result,result1) result="".join(result) if "FLAG2" in result: result=result.split("FLAG2") result=merge_two_list(result,result2) result="".join(result) #print(result) fout.write(result) fout.close()

这段代码主要完成中文文本的分词和一些正则表达式处理。具体实现如下： - 导入 jieba 和 re 模块，以及 tokenizer 模块中的 cut_hanlp 函数。 - 使用 jieba.load_userdict 函数加载自定义词典 dict.txt...

导入必要的库 import pandas as pd import gensim from gensim.utils import simple_preprocess from gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS from gensim.corpora import Dictionary import pyLDAvis.gensim pyLDAvis.enable_notebook() 读取数据 data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/amruthpillai/FakeNewsDetection/master/datasets/HillaryEmails.csv') 处理数据，提取文本 text_data = data[['ExtractedBodyText']] text_data = text_data.dropna().values.tolist() text_data = [re.sub('\S*@\S*\s?', '', sent) for sent in text_data] text_data = [re.sub('\s+', ' ', sent) for sent in text_data] text_data = [re.sub("'", "", sent) for sent in text_data] 分词，去除停用词，建立语料库 def preprocess(text): result = [] for token in simple_preprocess(text): if token not in STOPWORDS and len(token) > 3: result.append(token) return result processed_docs = [preprocess(text[0]) for text in text_data] dictionary = Dictionary(processed_docs) data_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_docs] 构建LDA模型 lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=data_corpus, id2word=dictionary, num_topics=10, random_state=100, update_every=1, chunksize=100, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True) 可视化LDA结果 vis = pyLDAvis.gensim.prepare(lda_model, data_corpus, dictionary) vis 找出写这段代码或类似代码的博客

很抱歉，由于代码中缺少re库的导入，需要补充import re才能运行。另外，该代码是一个基本的LDA主题模型实现，应用于希拉里邮件数据集上。相关代码和数据集可以在以下GitHub链接中找到：...

import nltk.corpus import pandas as pd import re import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP # 导入数据 df = pd.read_csv('D:/file document/desktop/语料库大作业/Tweets.csv', usecols=['airline_sentiment', 'text']) def sentiment(x): if x == 'positive': return 1 elif x == 'negative': return -1 else: return 0 from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import SnowballStemmer from nltk.tokenize import RegexpTokenizer # 去除停用词 stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english') # 词还原 stemmer = SnowballStemmer('english') # 分词 tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+') # As this dataset is fetched from twitter so it has lots of people tag in tweets # we will remove them tags = r"@\w*" def preprocess_text(sentence, stem=False): # 去除text中一些影响文本分析的标签 sentence = [re.sub(tags, "", sentence)] text = [] for word in sentence: if word not in stopwords: if stem: text.append(stemmer.stem(word).lower()) else: text.append(word.lower()) return tokenizer.tokenize(" ".join(text)) # 将用preprocess_text() 函数处理后的text列保存回原始 DataFrame 的 text 列中 df['text'] = df['text'].map(preprocess_text) output_file = 'D:/file document/desktop/语料库大作业/output2.csv' # 输出文件路径 nlp = StanfordCoreNLP(r"D:/AppData/stanfordnlp", lang="en") # 定义函数，用于对指定文本进行依存句法分析 def dependency_parse(sentence): result = nlp.dependency_parse(sentence) return result # 对某一列进行依存句法分析，并将结果保存到新的一列中 df['dependency_parse'] = df['text'].apply(lambda x: dependency_parse(" ".join(x))) # 将结果保存到输出文件中 df.to_csv(output_file, index=False) nlp.close()优化这段代码

这段代码的主要任务是对一份推特数据集进行预处理，并对推特文本进行依存句法分析。以下是对该代码进行优化的一些建议： 1. 对导入的模块进行适当的组织和注释，以增加代码的可读性。 2. 将数据集的路径和输出文件...

def vuln_result(request, target_id): d = Vuln(API_URL, API_KEY) data = [] vuln_details = json.loads(d.search(None,None, "open", target_id=str(target_id))) id = 1 for target in vuln_details['vulnerabilities']: item={ 'id': id, 'severity': target['severity'], 'target': target['affects_url'], 'vuln_id':target['vuln_id'], 'vuln_name': target['vt_name'], 'time': re.sub(r'T|\..*$', " ", target['last_seen']) } id += 1 data.append(item) return render(request,'vuln-reslut.html',{'data': data})

这段代码定义了一个名为 vuln_result 的视图函数，它接受一个 request 和一个 target_id 参数。在函数内部，它使用 Vuln 类的实例 d，并将其初始化时传入的 API_URL 和 API_KEY 作为参数。然后，它...

import jieba import math import re from collections import Counter # 读入两个txt文件存入s1,s2字符串中 s1 = open('1.txt', 'r').read() s2 = open('2.txt', 'r').read() # 利用jieba分词与停用词表，将词分好并保存到向量中 stopwords = [] fstop = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') for eachWord in fstop: eachWord = re.sub("\n", "", eachWord) stopwords.append(eachWord) fstop.close() s1_cut = [i for i in jieba.cut(s1, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] s2_cut = [i for i in jieba.cut(s2, cut_all=True) if (i not in stopwords) and i != ''] # 使用TF-IDF算法调整词频向量中每个词的权重 def get_tf_idf(word, cut_list, cut_code_list, doc_num): tf = cut_list.count(word) df = sum(1 for cut_code in cut_code_list if word in cut_code) idf = math.log(doc_num / df) return tf * idf word_set = list(set(s1_cut).union(set(s2_cut))) doc_num = 2 # 计算TF-IDF值并保存到向量中 s1_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s1_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] s2_cut_tfidf = [get_tf_idf(word, s2_cut, [s1_cut, s2_cut], doc_num) for word in word_set] # 获取TF-IDF值最高的前k个词 k = 10 s1_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s1_cut_tfidf)), key=lambda x: s1_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] s2_cut_topk = [word_set[i] for i in sorted(range(len(s2_cut_tfidf)), key=lambda x: s2_cut_tfidf[x], reverse=True)[:k]] # 使用前k个高频词的词频向量计算余弦相似度 s1_cut_code = [s1_cut.count(word) for word in s1_cut_topk] s2_cut_code = [s2_cut.count(word) for word in s2_cut_topk] sum = 0 sq1 = 0 sq2 = 0 for i in range(len(s1_cut_code)): sum += s1_cut_code[i] * s2_cut_code[i] sq1 += pow(s1_cut_code[i], 2) sq2 += pow(s2_cut_code[i], 2) try: result = round(float(sum) / (math.sqrt(sq1) * math.sqrt(sq2)), 3) except ZeroDivisionError: result = 0.0 print("\n余弦相似度为：%f" % result)

这段代码是Python的一些import语句。其中，jieba是一个中文分词库，用于对中文文本进行分词处理；math是Python的数学函数库，提供了许多常用的数学函数；re是Python的正则表达式库，用于对字符串进行匹配和处理；...
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signal_text = "#define " + \sComGroupSignal_list[Signal_number] + signalname

这段代码中，我们使用 re.sub() 函数来查找并替换匹配正则表达式的部分。正则表达式 (#define\s+ComGroupSignal_list\[Signal_number\]\s+) 匹配 #define 后面紧跟着的空格，ComGroupSignal_list[Signal_...

做以下工作：1.内容进行分词，在分词前进行预处理。2.对分词结果进行统计。3.画出慈云。4.对分词进行此词性标注。5.对代码进行注释。并给出代码

注意：这段代码中假设你已经安装了必要的Python库如jieba、matplotlib和wordcloud，并且有一个合适的字体文件路径用于WordCloud对象（这里用了SimHei字体）。如果实际运行时遇到任何错误，请检查环境配置或相应依赖...

python re示例

运行这段代码，我们将会得到一个列表['john@gmail.com']，即找到了字符串中的电子邮件地址。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python...

给我一个Python中可以爬取 https://www.chzc.edu.cn/info/1024/65448.htm 文字的代码使用正则表达式

这段代码首先使用 requests 库发送请求获取网页内容，然后使用正则表达式 r'<div class="content" id="vsb_content">([\s\S]*?)</div>' 匹配网页中 id 为 vsb_content 的 div 标签的内容。如果匹配到了，则...

用python写一段检索字符出现频数的代码，但是不计入标点符号

{'H': 1, 'e': 5, 'l': 3, 'o': 7, 'w': 2, 'r': 4, 'd': 3, 'T': 1, 'h': 2, 'i': 4, 's': 5, 'a': 2, 'x': 2, 't': 6, 'm': 3, 'n': 3, 'y': 1, 'b': 1, 'p': 1, 'u': 1} 这个函数接受一个字符串作为参数，...

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