content = "kitty kitty" this_compile = r"^(go\s){2}|^(kitty\s){2}$" p = re.compile(this_compile, re.MULTILINE) a = p.findall(content) print(a)

你的代码是正确的，它使用了正则表达式 `^(go\s){2}|^(kitty\s){2}$` 来匹配字符串 "kitty kitty"。这个正则表达式能够匹配两次重复的"go "或"kitty "开头的字符串，并且以行结束符结尾。因此，它会匹配到 "kitty kitty" 这个完全重复的字符串。

当你运行这段代码后，`a` 的值应该是一个包含匹配结果的列表。由于 "kitty kitty" 满足正则表达式的条件，所以 `a` 的值将会是 `['kitty ']`，其中每个匹配结果都是以空格结尾的字符串。

相关问题

用def函数写出python代码，用argparse。能在任何文件夹读取Log。具体如下： 1.读取log，当读取到最后一次出现"My name is kitty"时，从下一行开始读 2.删除所有重复的行，只留第一行 3.逐行写入csv 4.第1行按照正则规则1提取单词，然后分列，分列后才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。 5.从第2行开始按照正则规则2分列后，才知道有多少列，分列符号也不知道有几个空格。 6.读取CSV文件Output 7.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG，TBC,DHHG,lop,kki的6列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish和food开头的几列 8.把4类标题画成4个曲线图，在一张画布上，标注每条线的标题

以下是示例代码，实现了上述要求：

import argparse
import re
import csv
import matplotlib.pyplot as plt

def read_log(filename):
    with open(filename) as f:
        lines = f.readlines()
        start_index = None
        for i, line in enumerate(lines):
            if "My name is kitty" in line:
                start_index = i + 1
        if start_index is None:
            raise ValueError("Cannot find 'My name is kitty' in the log file")
        return lines[start_index:]

def remove_duplicates(lines):
    return list(set(lines))

def write_csv(lines, output_filename):
    with open(output_filename, 'w', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        for line in lines:
            writer.writerow(line.split())

def extract_columns(lines):
    header = lines[0].split()
    num_columns = len(header)
    regex = re.compile(r"ABC|DFG|TBC|DHHG|lop|kki|CAT|DOG|Fish|food")
    category_indices = [[] for _ in range(4)]
    for i, col in enumerate(header):
        match = regex.search(col)
        if match:
            category_index = None
            if match.group() in ["ABC", "DFG", "TBC", "DHHG", "lop", "kki"]:
                category_index = 0
            elif match.group().startswith("CAT"):
                category_index = 1
            elif match.group().startswith("DOG"):
                category_index = 2
            elif match.group() in ["Fish", "food"]:
                category_index = 3
            if category_index is not None:
                category_indices[category_index].append(i)
    return num_columns, category_indices

def plot_lines(data, header, category_indices):
    fig, ax = plt.subplots()
    for indices, label in zip(category_indices, header):
        x = range(len(data))
        y = [data[i][j] for i, j in enumerate(indices)]
        ax.plot(x, y, label=label)
    ax.legend()
    plt.show()

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Process log file and output CSV file")
    parser.add_argument("filename", help="log file name")
    parser.add_argument("output_filename", help="output CSV file name")
    args = parser.parse_args()

    lines = read_log(args.filename)
    lines = remove_duplicates(lines)
    write_csv(lines, args.output_filename)

    num_columns, category_indices = extract_columns(lines)
    with open(args.output_filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        data = list(reader)
    header = data[0]
    data = data[1:]
    if len(header) != num_columns:
        raise ValueError("Header does not match number of columns in CSV file")

    plot_lines(data, header, category_indices)

if __name__ == "__main__":
    main()

使用示例：

python my_program.py log.txt output.csv

其中 `log.txt` 是原始日志文件，`output.csv` 是输出的 CSV 文件。程序会自动根据日志文件的内容提取数据并绘制曲线图。