通过正则匹配for(int i = 0; i < n; i++) {

时间: 2024-05-13 16:06:54 浏览: 62
正则表达式:for\s*\(\s*int\s+i\s*=\s*0\s*;\s*i\s*<\s*n\s*;\s*i\s*\+\+\s*\)\s*\{ 解释: 1. for\s*\(\s* 匹配for关键字和左括号,并忽略空格 2. int\s+i\s*=\s*0\s*; 匹配int i = 0语句,并忽略空格 3. \s*i\s*<\s*n\s*; 匹配i < n语句,并忽略空格 4. \s*i\s*\+\+\s* 匹配i++语句,并忽略空格 5. \)\s*\{ 匹配右括号和左花括号,并忽略空格
相关问题

生成正则匹配 cur_i

您好!以下是生成正则匹配 cur_i 的代码示例: ``` import re # 替换成您所需的 cur_i 变量名 cur_i = "index" # 定义正则表达式 pattern = r"\b" + cur_i + r"\b" # 测试字符串 test_string = "for (int i = 0; i < n; i++)" # 查找并替换匹配的内容 result = re.sub(pattern, "0", test_string) # 输出替换后的结果 print(result) ``` 以上代码将会匹配字符串中单独出现的变量名 cur_i,并将其替换为数字 0。如果您需要更加复杂的正则表达式,可以根据实际情况进行调整。希望对您有所帮助!

用C++实现下面要求(1)关键字 main if else int return void while 所有的关键字都是小写。 (2)专用符号 = + - * / < < = > > = = = != ; : , { } [ ] ( ) (3)其他标记ID和NUM 通过以下正规式定义其他标记: ID letter(letter | didit)* NUM digit digit* letter a |…| z | A|…|Z digit 0|…| 9 (4)空格有空白、制表符和换行符组成 空格一般用来分隔ID、NUM、专用符号和关键字,词法分析阶段通常被忽略。 2.2各种单词符号对应的种别码 表C.1 各种单词符号的种别码 单词符号 种别码 单词符号 种别码 main 1 [ 28 int 2 ] 29 char 3 { 30 if 4 } 31 for 5 , 32 else 6 : 33 while 7 ; 34 ID 10 > 35 NUM 20 < 36 = 21 >= 37 + 22 <= 38 - 23 == 39 * 24 != 40 / 25 ‘\0’ 1000 ( 26 ERROR -1 ( 27 2.3 词法分析程序的功能 输入:所给文法的原程序字符串。 输出:二元组(syn,token或sum)构成的序列。其中, ●syn为单词种别码。 ●token为存放的单词自身字符串。 ● sum为整型常量。 具体实现时,可以将单词的二元组用结构进行处理。 例如,对源程序 main( ) { int i=10; while( i ) i=i-1; } 的源文件,经词法分析后输出如下序列: (1,main)(26,( ) (27,) ) (30,{) (2,int) (10,i) (21,=) (20,10) (34, ;) (7,while) (26,( ) (10,i) (27,) ) (10,i) (21,=) (10,i) (23,-) (20,1) (34, ;) (31, })

以下是一个基于C++实现的简单词法分析程序,能够识别给定的C语言子集。该程序使用了正则表达式库regex来匹配单词。具体实现中,使用了一个Token结构体来存储识别出的单词及其种别码和值。 ```c++ #include <iostream> #include <string> #include <regex> using namespace std; // Token结构体 struct Token { int syn; // 单词种别码 string token; // 单词字符串 int value; // 整数值 }; int main() { // 正则表达式 regex keywords("main|if|else|int|return|void|while"); regex symbols("[=+\\-*/<>]=|!=|==|&&|\\|\\||[{}\\[\\]();,:]"); regex id("[a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*"); regex num("[0-9]+"); // 待匹配的字符串 string code = "main() {\n int i = 10;\n while(i) {\n i = i - 1;\n }\n}"; // 用于存储识别出的单词序列 vector<Token> tokens; // 逐个匹配字符串中的单词 for (sregex_iterator it(code.begin(), code.end(), keywords), end_it; it != end_it; ++it) { Token token; token.syn = 1; token.token = it->str(); tokens.push_back(token); } for (sregex_iterator it(code.begin(), code.end(), symbols), end_it; it != end_it; ++it) { Token token; string symbol = it->str(); if (symbol == "+") token.syn = 22; else if (symbol == "-") token.syn = 23; else if (symbol == "*") token.syn = 24; else if (symbol == "/") token.syn = 25; else if (symbol == "<") token.syn = 36; else if (symbol == "<=") token.syn = 38; else if (symbol == ">") token.syn = 35; else if (symbol == ">=") token.syn = 37; else if (symbol == "==") token.syn = 39; else if (symbol == "!=") token.syn = 40; else if (symbol == ";") token.syn = 34; else if (symbol == "{") token.syn = 30; else if (symbol == "}") token.syn = 31; else if (symbol == "[") token.syn = 28; else if (symbol == "]") token.syn = 29; else if (symbol == "(") token.syn = 26; else if (symbol == ")") token.syn = 27; else if (symbol == ",") token.syn = 32; else if (symbol == ":") token.syn = 33; token.token = symbol; tokens.push_back(token); } for (sregex_iterator it(code.begin(), code.end(), id), end_it; it != end_it; ++it) { Token token; token.syn = 10; token.token = it->str(); tokens.push_back(token); } for (sregex_iterator it(code.begin(), code.end(), num), end_it; it != end_it; ++it) { Token token; token.syn = 20; token.token = it->str(); token.value = stoi(it->str()); tokens.push_back(token); } // 输出识别出的单词序列 for (auto t : tokens) { cout << "(" << t.syn << "," << t.token; if (t.syn == 20) { cout << "," << t.value; } cout << ") "; } cout << endl; return 0; } ``` 该程序将给定的C语言子集分为关键字、符号、标识符和数字四类单词,使用Token结构体存储每个识别出的单词,并输出识别出的单词序列。
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import requests import re # from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # import pandas as pd i = 1 lists = [0, 25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250] title = [] year = [] country = [] score = [] number = [] for page in range(0, 226, 25): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=' + str(page) + '&filter=' headers = { 'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36"} resp = requests.get(url=url, headers=headers) resp.encoding = "utf-8" pattern = re.compile( r'.*? < img width="100" alt="(?P<title>.*?)".*?class="">.*?.*?导演: (?P<director>.*?) .*?
.*?(?P<year>.*?) / (?P<country>.*?) .*?"v:average">(?P<score>.*?).*?(?P<number>.*?)人评价', re.S) pic_url = re.compile(r'< img width="100".*?src="(.*?)" class="">', re.S) pic_URl = pic_url.findall(resp.text) data2 = pattern.finditer(str(resp.text)) for url1 in pic_URl: file1 = open('films.pic\\' + str(i) + '.jpg', 'ab') Pic = requests.get(url1) file1.write(Pic.content) i = i + 1 file1.close() file2 = open('movie.text', 'a+', encoding='utf-8') for m in data2: if int(m['number']) / 100000 > 13: number.append(int(m['number']) / 100000) country.append(m['country']) year.append(m['year']) title.append(m['title']) score.append(m['score']) file2.write( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k') file2.write('\n') print( '电影名:' + m['title'] + ', 导演:' + m['director'] + ', 年份:' + m['year'] + ', 国家:' + m['country'] + ', 评分:' + m[ 'score'] + ',评价人数:' + str(int(m['number']) / 100000) + ' 100k')

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