pattern = r'^(\d+)\s+.+\s+-?.+\s+-?\d+\s+\d+\s+\d+\s+\d+\s+\w\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+.*?\s(.+)'

这个正则表达式 `pattern` 的目的是匹配一个特定格式的数据字符串。让我们逐部分解析：

1. `^(\d+)`: 匹配行首的一组数字，可能带正负号，用括号捕获这部分为`\1`。

2. `\s+.+\s`: 包含一个或多个空格后，接着是一段任意字符（`.+`），然后又有一个空格。

3. `-?.+\s+-?\d+`: 这里可能包含一个可选的减号 `-?`，然后是任意字符 `.+`，再后面是一个空格，接着是一个可能带正负号的数字 `-?\d+`。

4. `\s+\d+\s+\d+\s+\d+\s+\d+`: 四个连续的数字，每个之间用空格隔开。

5. `\s+\w`: 再次是四个空格，后面跟着一个字母（`\w`）。

6. `\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)`: 接下来可能是两个浮点数，每个都由一个空格隔开，并用括号捕获。

7. `.*?\s`: 允许任何字符出现直到遇到一个空格，`.*?` 表示非贪婪匹配。

8. `(.+)`: 最后捕获行尾的任意字符，直到字符串结束。

相关问题

pattern = r"\s*(INFO|ERROR|WARN|DEBUG) \d+ --- [(.?)] (.?) : [(.?)][(.?)][(.?): (.?)]"给我化成不区分大小写的

要将正则表达式的匹配不区分大小写，可以使用标记`re.IGNORECASE`或`re.I`。以下是将给定的正则表达式转换为不区分大小写的版本：

import re

pattern = r"\s*(INFO|ERROR|WARN|DEBUG) \d+ --- \[(.*?)\] (.*?) : \[(.*?)\]\[(.*?)\]\[(.*?): (.*?)\]"
pattern_ignore_case = re.compile(pattern, re.IGNORECASE)

现在，`pattern_ignore_case`是一个不区分大小写的正则表达式对象，你可以将其用于匹配文本时，不论大小写都能够匹配成功。

import requests # 导入网页请求库 from bs4 import BeautifulSoup # 导入网页解析库 import pandas as pd import numpy as np import re import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl danurl=[]; def get_danurl(surl): r=requests.get(surl) r.encoding='utf-8' demo=r.text soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") wangzhi=soup.find_all('a',string=re.compile('杭州市小客车增量指标竞价情况')) list3=' '.join('%s' %id for id in wangzhi) res_url=r'href="(.*?)"' alink = re.findall(res_url, list3, re.I | re.S | re.M) return alink def get_page(url): mydict={} r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' demo=r.text #print(demo) soup=BeautifulSoup(demo,"html.parser") try: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[0].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[2].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[0].text.split('。')[0] except IndexError: duan2=soup.find_all('p',class_="p")[2].text duan3=soup.find_all('p',class_="p")[4].text pattern3 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') gerenbj=pattern3.findall(duan2)[0] jingjiariqi=soup.find_all('p',class_="p")[2].text.split('。')[0] duan1=soup.find_all('p')[1].text pattern1 = re.compile(r'(?<=个人增量指标)\d+.?\d*') gerenzb=pattern1.findall(duan1)[0] pattern2 = re.compile(r'(?<=单位增量指标)\d+.?\d*') danweizb=pattern2.findall(duan1)[0] pattern4 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') danweibj=pattern4.findall(duan2)[0] pattern5 = re.compile(r'(?<=个人)\d+.?\d*') mingerencjj=pattern5.findall(duan3)[0] avegerencjj=pattern5.findall(duan3)[1] pattern6 = re.compile(r'(?<=单位)\d+.?\d*') mindanweicjj=pattern6.findall(duan3)[0] avedanweicjj=pattern6.findall(duan3)[1] pattern7 = re.compile(r'(?<=成交)\d+.?\d*') mingerencjs=pattern7.findall(duan3)[0] mindanweicjs=pattern7.findall(duan3)[1] 解释代码

这段代码是用来爬取杭州市小客车增量指标竞价情况的数据。首先导入了requests库和BeautifulSoup库，用于进行网页请求和解析。然后定义了一个函数`get_danurl`，用于获取竞价情况网页的链接。函数中首先发送一个GET请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup进行解析，找到所有包含"杭州市小客车增量指标竞价情况"文本的链接，并通过正则表达式提取出链接地址。接下来是`get_page`函数，用于获取具体页面的数据。函数中同样发送一个GET请求获取网页内容，并使用BeautifulSoup进行解析。然后通过一些规则提取出所需的数据，如个人增量指标、单位增量指标、个人竞价、单位竞价、个人成交、单位成交等。最后返回一个包含这些数据的字典。