re.findall(r'结果值：(\d+\.\d+)', data)

时间: 2023-12-20 20:42:59 浏览: 170
回答: 这段代码使用re.findall函数来匹配字符串中的数字和小数点，并返回匹配结果。具体来说，re.findall(r'结果值：(\d+\.\d+)', data)会在字符串data中查找以"结果值："开头，后面跟着一个或多个数字，然后是一个小数点，最后是一个或多个数字的模式，并返回所有匹配到的结果。 #### 引用[.reference_title] - *1* [re.findall()用法详解](https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/122069533)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [python 的re.findall的Bug以及解决方法](https://blog.csdn.net/qq_53679247/article/details/127027175)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python使用re.findall()方法报错：TypeError: expected string or bytes-like object](https://blog.csdn.net/ping233/article/details/123819099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Python的re模块提供了丰富的函数，如match()、search()、findall()、sub()等，用于执行这些任务。 match()函数用于检查字符串是否以指定的模式开始，而search()则会在整个字符串中寻找第一个匹配的...

# -*- coding: utf-8 -*- import re import subprocess # 运行命令并获取输出 command = 'ls -rtd /home/cxcc/log/debug/* | tail -n 1 | xargs cat | grep "phoneModel"' output = subprocess.check_output(command, shell=True, universal_newlines=True) # 提取所有匹配项 pattern = r"设备品牌：(.+?) - 设备型号：(.+?) - 系统版本：(.+?) - APP版本：(.+?) - 录音位置：(.+?)\," matches = re.findall(pattern, output) # 提取所有agent属性 agent_pattern = r"agent=(\d+)" agent_matches = re.findall(agent_pattern, output) # 将匹配项和agent属性合并为一个列表 data = [(matches[i], agent_matches[i]) for i in range(len(matches))] # 将列表转换为set以删除重复项 unique_data = list(set(data)) # 对结果进行排序 unique_data.sort() # 将结果输出到txt文件中 with open("output.txt", "w") as f: for match, agent in unique_data: f.write("设备品牌：" + match[0] + "\n") f.write("设备型号：" + match[1] + "\n") f.write("系统版本：" + match[2] + "\n") f.write("APP版本：" + match[3] + "\n") f.write("录音位置：" + match[4] + "\n") f.write("agent：" + agent + "\n") f.write("\n") 这段代码有什么优化建议

4. 使用re.finditer代替re.findall，可以避免在内存中创建一个完整的列表，而是每次迭代只产生一个匹配项。 5. 将re.compile放在函数外部，这样可以避免在每次调用函数时都重新编译正则表达式。 6. 添加一些注释，...

用x = list(re.findall(r'x: ([\d\.]+)', data)) y = list(re.findall(r'y: ([\d\.]+)', data))匹配x: 692987.01830319618 y: 4048375.8095087088精度少了一位怎么解决

x = re.findall(r'(?<=x: )\d+\.\d{1,16}(?!\d)', data) y = re.findall(r'(?<=y: )\d+\.\d{1,16}(?!\d)', data) print(x) # 输出 ['692987.0183031961'] print(y) # 输出 ['4048375.8095087088'] 在上面的...

用x = list(re.findall(r'x: ([\d.]+)', data)) y = list(re.findall(r'y: ([\d.]+)', data))匹配x: 692987.01830319618 y: 4048375.8095087088精度少了一位，且小数位数不一定，怎么修改

x = Decimal(re.findall(r'(?<=x: )[-+]?\d*\.\d+|\d+', data)[0]) y = Decimal(re.findall(r'(?<=y: )[-+]?\d*\.\d+|\d+', data)[0]) print(x) # 输出 692987.01830319618 print(y) # 输出 4048375.8095087088 ...

用x = list(re.findall(r'x: ([\d.]+)', data))匹配x: 692987.01830319618输出是x: 692987.0183031962是为什么

x_str = re.findall(r'(?<!\d)\d+\.\d+(?!\d)', data)[0] # 将字符串转换成 Decimal 类型 x = Decimal(x_str) print(x) # 输出 692987.01830319618 在上面的示例代码中，使用了 (?<!\d)\d+\.\d+(?!\d) 这个...

x = list(re.findall(r'x: ([\d.]+)', data))这个正则表达式匹配的x精度少了一位

x = re.findall(r'(?<=x: )\d+\.\d{1,2}(?!\d)', data) print(x) # 输出 ['1.23'] 在上面的示例代码中，使用了 (?<=x: )\d+\.\d{1,2}(?!\d) 这个正则表达式来匹配 x 的值，并且保留了小数点后两位的精度。...

x = list(re.findall(r'x: ([\d\.]+)', data))这个正则表达式匹配的x精度少一位

x = re.findall(r'(?<=x: )\d+\.\d{1,2}(?!\d)', data) print(x) # 输出 ['1.23'] 在上面的示例代码中，使用了 (?<=x: )\d+\.\d{1,2}(?!\d) 这个正则表达式来匹配 x 的值，并且保留了小数点后两位的精度。...

解释 data = re.findall(r'\d+\.\d+', data) data = [[float(data[i]), float(data[i+1])] for i in range(0, len(data), 2)]

首先，re.findall(r'\d+\.\d+', data)是使用正则表达式来匹配字符串中所有的浮点数，并将其以列表形式返回。其中，\d+\.\d+表示匹配至少一个数字，接着是一个小数点，再接着是至少一个数字。例如，对于字符串...

response = requests.get(url=url, headers=headers) # 对url地址发送请求，并带上请求头 js_str = response.content.decode() data = re.findall(r'"cid":[\d]*', js_str) data = data[0].replace('"cid":', "").replace(" ", "") url = "https://comment.bilibili.com/{}.xml".format(data) response1 = requests.get(url, headers).content.decode() data_list = re.findall('<d.*?>(.*?)</d>', response1) Time = re.findall('<d p="(.*?),', response1)

最后，使用 re 模块中的 findall() 函数查找评论区网页源代码中形如 <d.*?>(.*?)</d> 的子字符串，提取出所有的评论信息，并使用 <d p="(.*?), 匹配评论信息中的时间信息。 通过这些操作，就可以获取到视频的...

data_list = re.findall(r'(-?\d+\.?\d*)', line, re.S)

这行代码使用 Python 的 re 模块中的 findall 函数，根据正则表达式模式从字符串 line 中查找所有的数字，将它们作为字符串存入列表 data_list 中返回。 具体来说，正则表达式模式为 r'(-?\d+\.?\d*)'，其中： - \...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<.*?''((中发言|发送)\s(.*?)\s)', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)', body_data) matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] content = match[4] # 提取第二个号码为接收号码 if len(matches1) >= 2: receive_id = matches1[3] # 替换字符 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') content = content.replace('音频', '').replace('图片', '').replace('发送','').replace('中发言','') content = re.sub(r'\n', '', content) print("---导入完成-----") 创建sql数据库并将数据导入到sql文件中

content = re.sub(r'\n', '', content) # 插入数据到表格中 cursor.execute("INSERT INTO chat_data VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)", (talk_id, time, send_id, receive_id, talk_type, content)) # 提交事务并...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)<\/body>' # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: html_code = f.read() # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?)<', body_data) # 提取唯一ID,时间,发送号码和私聊群聊关键词 matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) # match = re.search('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) # if match: # content = match.group(2) matches2 = re.findall('(中发言|发送)\s(.*?)\s', body_data) for match in matches2: content = match[1] soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') if soup.find('= 2: receive_id = matches1[3] # 处理匹配结果 for match in matches: talk_id = match[0] time = match[1] send_id = match[2] talk_type = match[3] # 进行时间格式转换，将time转换为"0000-00-00"格式 time = time.replace('年', '-').replace('月', '-').replace('日', '') talk_type = talk_type.replace('向', '私聊').replace('在群', '群聊') # 打印结果 print("Talk ID:", talk_id) print("Time:", time) print("Sender ID:", send_id) print("Receive_id:", receive_id) print("Talk_type:", talk_type) print("Content:",content) print("---")导入至csv

matches = re.findall(r'\[talkid:(\d+)\](\d+年\d+月\d+日 \d+:\d+:\d+).*?<span.*?>(\d+)<.*?>(.*?), body_data) matches1 = re.findall(r'<span.*?hint-success.*?>(\d+)<.*?>', body_data) matches2 = re....

优化代码import os import re import pandas as pd from pandas import DataFrame lst1=[] lst2=[] path1 = r'D:\C-cn' path2 = r'D:\C-en' files1 = os.listdir(path1) files2 = os.listdir(path2) lst1=[] lst2=[] reg1=re.compile(r"[^。？！…]*[。？！……]") reg2=re.compile(r'.*\.[\n ]') df1 = [] df2 = [] for i in range(0,39): domain=os.path.abspath(r'D:\C-cn') file1=os.path.join(domain,files1[i]) fn = open(str(file1),encoding='gbk') f1 = fn.readlines() #print(f1) for line in f1: line=line.rstrip('\n') if "。" not in line: lst1.append(line) else: lis=reg1.findall(line) for j in lis: lst1.append(j) data1=DataFrame({"Chinese":lst1}) df1.append(data1) df1 = pd.concat(df1) df1.to_excel("Chinese.xlsx",index="false") for i in range(0,39): domains=os.path.abspath(r'D:\C-en') file2=os.path.join(domains,files2[i]) ft = open(str(file2),encoding='gbk') f2 = ft.readlines() print(f2) for line in f2: if "." not in line: line=line.rstrip("\n") lst2.append(line) else: liss=line.split(". ") for j in liss: j=j+"." lst2.append(j) data2=DataFrame({"English":lst2}) df2.append(data2) df2 = pd.concat(df2)# 合并所有数据 df2.to_excel("English.xlsx",index="false")

lis = regex.findall(line) for j in lis: sentences.append(j) return sentences def get_english_sentences(file_path): with open(file_path, encoding='gbk') as f: lines = f.readlines() sentences = ...

解释代码s = '<img width="160" height="224" data-src="(.*?)" src=' +\ '.*?(.+?).*?(\d.\d)?' + \ ".*?导演：(.*?)" + ".*?主演：(.*?)" + ".*?类型：(.*?)"+\ ".*?地区：(.*?)" + ".*?语言：(.*?)" + ".*?片长：(.*?)" pattern = re.compile(s,re.S) items = re.findall(pattern, html) for outer in range(len(items)): items[outer] = list(items[outer]) for i in range(len(items[outer])): if items[outer][i] == "": items[outer][i] = "暂无信息" else: items[outer][i] = items[outer][i].replace("·","·") destinationPath = "items.json" fd = open(destinationPath,"w+",encoding='utf-8') json.dump(items,fd) fd.close()

然后，使用re.findall()函数来查找所有匹配项，并将结果存储在items数组中。接着，对于每一个匹配项，将其中的空信息替换为"暂无信息"，并将"·"替换为"·"。最后，将items数组中的结果存储为一个JSON文件。

对以下代码做出注释import re import requests s = requests.Session() url = r'http://lab1.xseclab.com/xss2_0d557e6d2a4ac08b749b61473a075be1/index.php' r = s.get(url) r.encoding = 'utf-8' num = re.findall(re.compile(r'
\s+(.*?)='), r.text)[0] print ('result:\n\n%s=%d\n' % (num, eval(num))) r = s.post(url, data={'v': eval(num)}) print (r.text)

num = re.findall(re.compile(r' \s+(.*?)='), r.text)[0] # 输出目标数字及其计算结果 print ('result:\n\n%s=%d\n' % (num, eval(num))) # POST请求提交目标数字的计算结果 r = s.post(url, data={'v': eval...

详细解释下import requests import re url='http://lab1.xseclab.com/xss2_0d557e6d2a4ac08b749b61473a075be1/index.php' s= requests.Session() r=s.get(url) r.encoding='utf-8' print(r.text) num=re.findall(re.compile(r'
\s+(.*?)='),r.text)[0] result=eval(num) r=s.post(url,data={'v': eval(num)}) print (r.text)

这段代码是一个 Python 程序，使用了 requests 和 re 两个库。首先，它使用 requests 库创建了一个会话对象 s，并向指定的 url 发送了一个 GET 请求，并将响应的编码设置为 utf-8。然后，它使用 re 库查找响应文本中...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import re # 访问网页 url = 'http://lab1.xseclab.com/xss2_0d557e6d2a4ac08b749b61473a075be1/index.php' res = requests.get(url) # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') form = soup.find('form') question = form.find('div', {'class': 'col-xs-12 col-sm-9'}).text.strip() print(question) # 计算答案 pattern = re.compile(r'\d+') nums = pattern.findall(question) result = eval(nums[0] + nums[1] + nums[2]) print(result) # 提交答案 data = {'v': result} res = requests.post(url, data=data) # 获取 flag soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') flag = soup.find('div', {'class': 'alert alert-success'}).text.strip() print(flag)

4. 计算数字的和，并将结果提交到表单中。 5. 使用 BeautifulSoup 库解析提交后的 HTML 内容，找到包含 flag 的元素，并提取其中的文本。 这段代码的作用是模拟用户在网页中回答问题获取 flag 的过程。
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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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STM32F407ZG引脚功能深度剖析：掌握引脚分布与配置的秘密（全面解读）

![STM32F407ZG引脚功能深度剖析：掌握引脚分布与配置的秘密（全面解读）](https://tapit.vn/wp-content/uploads/2019/01/cubemx-peripheral-1024x545.png) # 摘要 本文全面介绍了STM32F407ZG微控制器的引脚特性、功能、配置和应用。首先概述了该芯片的引脚布局，然后详细探讨了标准外设、高级控制以及特殊功能引脚的不同配置和使用方法。在此基础上，文章深入分析了引脚模式配置、高级配置技巧，并提供了实际应用案例，如LED控制和串口通信。在设计方面，阐述了引脚布局策略、多层板设计及高密度引脚应用的解决方案。最后，介绍
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给出文档中问题的答案代码

您提到的是需要编写MATLAB代码来实现文档中的实验任务。以下是根据文档内容编写的MATLAB代码示例： ```matlab % 上机2 实验代码 % 读取输入图像 inputImage = imread('your_face_image.jpg'); % 替换为您的图像文件路径 if size(inputImage, 1) < 1024 || size(inputImage, 2) < 1024 error('图像尺寸必须大于1024x1024'); end % 将彩色图像转换为灰度图像 grayImage = rgb2gray(inputImage); % 调整图像大小为5
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Docker构建与运行Next.js应用的指南

资源摘要信息:"rivoltafilippo-next-main" 在探讨“rivoltafilippo-next-main”这一资源时，首先要从标题“rivoltafilippo-next”入手。这个标题可能是某一项目、代码库或应用的命名，结合描述中提到的Docker构建和运行命令，我们可以推断这是一个基于Docker的Node.js应用，特别是使用了Next.js框架的项目。Next.js是一个流行的React框架，用于服务器端渲染和静态网站生成。 描述部分提供了构建和运行基于Docker的Next.js应用的具体命令： 1. `docker build`命令用于创建一个新的Docker镜像。在构建镜像的过程中，开发者可以定义Dockerfile文件，该文件是一个文本文件，包含了创建Docker镜像所需的指令集。通过使用`-t`参数，用户可以为生成的镜像指定一个标签，这里的标签是`my-next-js-app`，意味着构建的镜像将被标记为`my-next-js-app`，方便后续的识别和引用。 2. `docker run`命令则用于运行一个Docker容器，即基于镜像启动一个实例。在这个命令中，`-p 3000:3000`参数指示Docker将容器内的3000端口映射到宿主机的3000端口，这样做通常是为了让宿主机能够访问容器内运行的应用。`my-next-js-app`是容器运行时使用的镜像名称，这个名称应该与构建时指定的标签一致。 最后，我们注意到资源包含了“TypeScript”这一标签，这表明项目可能使用了TypeScript语言。TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了静态类型定义的特性，能够帮助开发者更容易地维护和扩展代码，尤其是在大型项目中。 结合资源名称“rivoltafilippo-next-main”，我们可以推测这是项目的主目录或主仓库。通常情况下，开发者会将项目的源代码、配置文件、构建脚本等放在一个主要的目录中，这个目录通常命名为“main”或“src”等，以便于管理和维护。 综上所述，我们可以总结出以下几个重要的知识点： - Docker容器和镜像的概念以及它们之间的关系：Docker镜像是静态的只读模板，而Docker容器是从镜像实例化的动态运行环境。 - `docker build`命令的使用方法和作用：这个命令用于创建新的Docker镜像，通常需要一个Dockerfile来指定构建的指令和环境。 - `docker run`命令的使用方法和作用：该命令用于根据镜像启动一个或多个容器实例，并可指定端口映射等运行参数。 - Next.js框架的特点：Next.js是一个支持服务器端渲染和静态网站生成的React框架，适合构建现代的Web应用。 - TypeScript的作用和优势：TypeScript是JavaScript的一个超集，它提供了静态类型检查等特性，有助于提高代码质量和可维护性。 - 项目资源命名习惯：通常项目会有一个主目录，用来存放项目的源代码和核心配置文件，以便于项目的版本控制和团队协作。 以上内容基于给定的信息进行了深入的分析，为理解该项目的构建、运行方式以及技术栈提供了基础。在实际开发中，开发者应当参考更详细的文档和指南，以更高效地管理和部署基于Docker和TypeScript的Next.js项目。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依