result = re.compile(pat).findall(str1) 这行代码有什么含义，包含什么用法

这行代码使用之前定义的正则表达式 `pat` 对输入的字符串 `str1` 进行查找，返回所有匹配正则表达式的字符串的列表。具体含义如下：

- `re.compile(pat)`：将之前定义的正则表达式 `pat` 进行编译，生成一个正则表达式对象。
- `.findall(str1)`：在字符串 `str1` 中查找所有匹配正则表达式的字符串，返回一个列表。

该代码用于从一个字符串中提取符合正则表达式 `pat` 匹配规则的内容，并将其存储为一个列表。在这个例子中，该代码用于从HTML表格中提取数据，并将其存储为一个包含多个元组的列表，每个元组表示一行数据，包含5个字段。其中，每个字段对应表格中的一列。

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from selenium import webdriver from time import sleep from aip import AipOcr import re APP_ID = '32948455' API_KEY = 'Ojs6MOUb8b19VVqiVHhEckgH' SECRET_KEY = 'xV7i3uPcugk0DB3GdonK4cgiqMiGt6vd' client = AipOcr(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY) browser = webdriver.Chrome('D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\chromedriver.exe') browser.get('http://jwcmis.hnie.edu.cn/') username = '' password = '' #browser.find_element_by_id('username').click() browser.find_element_by_id('userAccount').send_keys(username) sleep(1) #browser.find_element_by_id('password').click() browser.find_element_by_id('userPassword').send_keys(password) sleep(1) ele_vcode = browser.find_element_by_id('SafeCodeImg') ele_vcode.click() sleep(1) ele_vcode.screenshot('vcode3.png') with open(r'D:\Pycharm\PyCharm 2020.3.5\pythonProject\venv\Scripts\vcode3.png','rb') as f: image = f.read() data = str(client.basicGeneral(image)).replace(" ","") pat = re.compile(r"{'words':'(.*?)'}") result = pat.findall(data)[0] browser.find_element_by_id('RANDOMCODE').send_keys(result) browser.find_element_by_id('btn-login').click()解析这段代码

这段代码是一个自动化脚本，用于模拟用户登录教务系统。主要使用了selenium和百度AI的OCR识别技术。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：selenium、time、aip
2. 初始化百度AI的OCR客户端
3. 启动Chrome浏览器，并打开教务系统登录页面
4. 输入用户名和密码
5. 获取验证码图片元素，并截图保存到本地
6. 读取验证码图片，并使用OCR技术识别验证码
7. 将识别结果填入验证码输入框
8. 点击登录按钮，完成登录操作

请将下面代码进行注释 import urllib.request import re import pandas as pd import time def getdata(url): req = urllib.request.Request(url) req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36') data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8') str1 = str(data) pat = '''<tr> <td>(.?)</td> <td>(.?)</td> <td>(.?)</td> <td>(.?)(.?</td> <td>.?</td> </tr>''' result = re.compile(pat).findall(str1) return result if name == 'main': for i in range(1968, 2020): print('正在收集第%d年数据' % i) rank = [] country = [] zhou = [] total = [] url = 'https://www.kuaiyilicai.com/stats/global/yearly/g_gdp/' + str(i) + '.html' data = getdata(url) for j in range(0, len(data)): rank.append(data[j][0]) country.append(data[j][1]) zhou.append(data[j][2]) total.append(data[j][3]) dataframe = pd.DataFrame({'排名': rank, '国家/地区': country, '所在洲': zhou, 'GDP(美元计)': total}) dataframe.to_csv(str(i) + "年世界gdp排名.csv", index=False, sep=',', encoding="utf_8_sig", mode="a+") print(i, '年数据收集完成') time.sleep(2)

注释是程序员在代码中添加的一些解释，用于说明代码的作用、实现方法、变量含义等等。注释对于代码的阅读和维护非常重要。下面是对这段代码的注释：

# 导入所需模块
import urllib.request
import re
import pandas as pd
import time

# 定义获取数据的函数
def getdata(url):
    # 构造请求头，模拟浏览器访问
    req = urllib.request.Request(url)
    req.add_header('User-Agent', ' Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36')
    # 获取数据并解码
    data = urllib.request.urlopen(req).read().decode('utf-8')
    # 用正则表达式提取所需数据
    str1 = str(data)
    pat = '''<tr> <td>(.*)</td> <td>(.*)</td> <td>(.*)</td> <td>(.*)(.*)</td> <td>.*</td> </tr>'''
    result = re.compile(pat).findall(str1)
    return result

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 循环爬取1968年到2019年的数据
    for i in range(1968, 2020):
        print('正在收集第%d年数据' % i)
        # 定义存储数据的四个列表
        rank = []
        country = []
        zhou = []
        total = []
        # 构造获取数据的网址
        url = 'https://www.kuaiyilicai.com/stats/global/yearly/g_gdp/' + str(i) + '.html'
        # 调用获取数据的函数获取数据
        data = getdata(url)
        # 将数据存储到四个列表中
        for j in range(0, len(data)):
            rank.append(data[j][0])
            country.append(data[j][1])
            zhou.append(data[j][2])
            total.append(data[j][3])
        # 将四个列表转换为数据框并存储为csv文件
        dataframe = pd.DataFrame({'排名': rank, '国家/地区': country, '所在洲': zhou, 'GDP(美元计)': total})
        dataframe.to_csv(str(i) + "年世界gdp排名.csv", index=False, sep=',', encoding="utf_8_sig", mode="a+")
        # 输出提示信息
        print(i, '年数据收集完成')
        # 暂停2秒，避免访问频率过高被封IP
        time.sleep(2)