plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"',html) tlt = re.findall(r'\"raw_title\"\:\".*?\"',html)

时间: 2023-08-22 13:09:22 浏览: 55
在给定的代码中,使用re.findall()函数和正则表达式从一个名为html的字符串中提取特定模式的数据。 1. 对于变量plt,使用正则表达式r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"'。该正则表达式匹配以"view_price":"开头,后面跟着0个或多个数字或小数点(.)的字符串。在给定的html字符串中,该正则表达式会提取所有符合该模式的数据,并返回一个包含所有匹配项的列表。 2. 对于变量tlt,使用正则表达式r'\"raw_title\"\:\".*?\"'。该正则表达式匹配以"raw_title":"开头,后面跟着任意字符(除换行符)的字符串,并以"结尾。使用非贪婪模式.*?确保尽可能少地匹配字符。在给定的html字符串中,该正则表达式会提取所有符合该模式的数据,并返回一个包含所有匹配项的列表。 最终,plt和tlt将分别包含所有匹配到的"view_price"和"raw_title"字段的数据。
相关问题

plt=re.findall(r’\”view.price\”\:\”[\d\.]*\”’.html)

`plt=re.findall(r'"view.price":"[\d\.]*"', html)` 这行代码的作用是从给定的 HTML 字符串中提取所有符合指定正则表达式的内容。 解析: - `re.findall()` 是 Python 中的正则表达式库 re 的一个函数,用于在字符串中查找所有匹配正则表达式的子串。 - `r'"view.price":"[\d\.]*"'` 是一个正则表达式,用于匹配 HTML 中的特定内容。具体来说,它会匹配以 `"view.price":` 开头,后面跟着一个冒号和一个双引号,然后是一个或多个数字(`\d`)或小数点(`\.`),最后以双引号结尾的字符串。 - `html` 是待搜索的 HTML 字符串。 示例代码: ```python import re html = '...' # 在这里替换为你的 HTML 字符串 plt = re.findall(r'"view.price":"[\d\.]*"', html) print(plt) ``` 上述代码会输出一个列表,其中包含所有匹配到的字符串。每个匹配到的字符串都是一个元素。

plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"', html)

plt = re.findall(r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"', html)这句话是用来从html中提取出价格的。它使用了正则表达式r'\"view_price\"\:\"[\d\.]*\"',这个表达式可以匹配到以"view_price":"数字"的形式表示的价格信息。其中,[\d\.]表示数字和小数点的任意组合,*表示匹配0个或多个该组合。通过该正则表达式,可以提取出所有的价格信息并放入plt列表中。

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优化这段代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2*np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2*np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X**2 Y_square =Y**2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta)把输入信号部分整理成函数,输入参数为t_vec,A,phi,noise,锁相测量部分也整理成代码,输入为待测周期信号,以及频率freq,输出为Alpha

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优化这段pythonimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 待测信号 freq = 17.77777 # 信号频率 t = np.linspace(0, 0.2, 1001) Omega =2 * np.pi * freq phi = np.pi A=1 x = A * np.sin(Omega * t + phi) # 加入噪声 noise = 0.2 * np.random.randn(len(t)) x_noise = x + noise # 参考信号 ref0_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref0_Omega =2 * np.pi * ref0_freq ref_0 = 2np.sin(ref0_Omega * t) # 参考信号90°相移信号 ref1_freq = 17.77777 # 参考信号频率 ref1_Omega =2 * np.pi * ref1_freq ref_1 = 2np.cos(ref1_Omega * t) # 混频信号 signal_0 = x_noise * ref_0 signal_1 = x_noise * ref_1 # 绘图 plt.figure(figsize=(13,4)) plt.subplot(2,3,1) plt.plot(t, x_noise) plt.title('input signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,2) plt.plot(t, ref_0) plt.title('reference signal', fontsize=13) plt.subplot(2,3,3) plt.plot(t, ref_1) plt.title('phase-shifted by 90°', fontsize=13) plt.subplot(2,3,4) plt.plot(t, signal_0) plt.title('mixed signal_1', fontsize=13) plt.subplot(2,3,5) plt.plot(t, signal_1) plt.title('mixed signal_2', fontsize=13) plt.tight_layout() # 计算平均值 X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) print("X=",X) print("Y=",Y) # 计算振幅和相位 X_square =X2 Y_square =Y2 sum_of_squares = X_square + Y_square result = np.sqrt(sum_of_squares) Theta = np.arctan2(Y, X) print("R=", result) print("Theta=", Theta),把输入信号部分整理成函数:输入参数为t_vec,A,phi,noise;锁相测量部分也整理成代码,输入待测周期信号,以及频率freq,输出为A,phi,不用绘图

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