pattern = r'.+\s.+\s.+\s+.+\s.+\s+.+\s+.+\s.+\s+.+\s+(\d+)%]\s\w[(\d+)M/(\d+).*' 解释一下这个python正则表达式

时间: 2023-10-02 15:13:02 浏览: 139
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python 正则表达式 详解（英文）

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这个正则表达式的作用是匹配一个特定的模式。让我逐步解释一下每个部分的含义： - `.` 表示匹配任意一个字符。 - `\s` 表示匹配一个空白字符（包括空格、制表符、换行符等）。 - `\d` 表示匹配一个数字。 - `(\d )` 匹配一个数字后跟一个空格，将该数字捕获到分组中。 - `%]` 匹配一个百分号和右中括号字符。 - `\w` 匹配一个单词字符（字母、数字、下划线）。 - `[(\d )M/(\d )` 匹配一个左括号，然后是一个数字和空格，接着是大写字母"M"，再接着是斜杠和另一个数字，最后是右括号。 综上所述，该正则表达式可以用来提取类似于 ". . . . . . . . . . . . . 50%] a(100M/200)" 这样的字符串中的一些信息。
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正则表达式是由一些具有特殊含义的字符组成的字符串，多用于查找、替换符合规则的字符串 在表单验证、Url映射等处都会经常用到

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application/msword

正则表达式语法,一个正则表达式就是由普通字符（例如字符 a 到 z）以及特殊字符（称为元字符）组成的文字模式

一个正则表达式就是由普通字符（例如字符 a 到 z）以及特殊字符（称为元字符）组成的文字模式。该模式描述在查找文字主体时待匹配的一个或多个字符串。正则表达式作为一个模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。 这里有一些可能会遇到的正则表达式示例：

import osimport reimport openpyxlfrom PyPDF2 import PdfFileReader# 定义正则表达式匹配参考文献ref_pattern = re.compile(r"\d+\.[\s\S]*?\n\n")# 定义文件夹路径和Excel文件名folder_path = "your_folder_path"excel_file = "references.xlsx"# 创建Excel文件workbook = openpyxl.Workbook()worksheet = workbook.activeworksheet.title = "References"worksheet.append(["文件名", "参考文献"])# 遍历文件夹中的PDF文件for filename in os.listdir(folder_path): if filename.endswith(".pdf"): file_path = os.path.join(folder_path, filename) pdf = PdfFileReader(open(file_path, "rb")) # 遍历PDF中的页面 for i in range(pdf.getNumPages()): page = pdf.getPage(i) content = page.extractText() # 查找参考文献 refs = ref_pattern.findall(content) if refs: for ref in refs: worksheet.append([filename, ref])# 保存Excel文件workbook.save(excel_file) 这一段代码运行不出结果是为什么呢

这段代码没有导入 openpyxl 库，需要在开头添加 import openpyxl，否则会报错。 另外，需要注意 openpyxl 库的使用，需要先创建一个 Workbook，然后获取其 active 的 worksheet，才能往里面添加数据。...

byte[] encrypted = Util.hexToByte(cipherText); cipherText=Base64.encodeBase64String(encrypted);; //cipherText = new BASE64Encoder().encode(encrypted); if (cipherText != null && cipherText.trim().length() > 0) { Pattern p = Pattern.compile("\\s*|\t|\r|\n"); Matcher m = p.matcher(cipherText); cipherText = m.replaceAll(""); }

这段代码是用来将加密后的密文转换成 Base64 编码格式，并且将密文中的空格、制表符、回车符、换行符等无关字符去掉。具体来说，它首先将密文从十六进制格式转换成字节数组，然后使用 Base64 编码将字节数组转换成...

import requests import os import time import json from tqdm import tqdm import re def taopiaopiao(): headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Mobile Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57' } time.sleep(0.5) url = "https://dianying.taobao.com/showList.htm?spm=a1z21.6646273.city.2.4ed46d6ekOc3wH&n_s=new&city=310100" response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text print("网页信息已获取…") time.sleep(0.5) destinationPath = "result.txt" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') fd.writelines(html) end = html.find('') if end != -1: html = html[:end] #print(html) fd.close() s = '<img width="160" height="224" data-src="(.*?)" src=' + \ '.*?(.+?).*?(\d.\d)?' + \ ".*?导演：(.*?)" + ".*?主演：(.*?)" + ".*?类型：(.*?)" + \ ".*?地区：(.*?)" + ".*?语言：(.*?)" + ".*?片长：(.*?)" + \ ".*?" pattern = re.compile(s, re.S) items = re.findall(pattern, html) #print(items) destinationPath = "items.json" fd = open(destinationPath, "w+", encoding='utf-8') json.dump(items, fd) fd.close() dir_name = "./images" if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) cnt = 0 for item in tqdm(items): url = item[0] file_name = str(cnt) + ".jpg" cnt += 1 response = requests.get(url, headers=headers) with open(dir_name + "/" + file_name, 'wb') as f: f.write(response.content) info = "图片文件： {0:25}{1}".format(file_name, " 成功下载...") print(info) return items if __name__ == "__main__": taopiaopiao()

这段代码存在一个问题，就是在导入requests模块时没有使用正确的语法。应该在每个导入模块的语句之间添加一个空格。请尝试修改import语句，如下所示： import requests import os import time ...

pattern = re.compile(r'\b(\w+)(\s+\1){1,}\b')

然后通过(\s+\1){1,}匹配出一个或多个空格加上第一个分组所匹配出的单词，这个整个模式被重复匹配一次或多次。其中的\1表示引用第一个分组所匹配出的内容。这个正则表达式可以用来找出文本中的重复单词，比如说"the ...

def get_comments(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299' } response = requests.get(url, headers=headers) pattern = re.compile(r'"content":"(.*?)",', re.S) comments = pattern.findall(response.text) return comments 请告诉我这段爬虫代码具体是如何实现的

5. 使用 re 模块的 findall() 方法在响应结果中查找所有匹配 pattern 的内容，并将结果赋值给 comments 变量。 6. 返回 comments 变量，即获取到的评论内容列表。 需要注意的是，这段代码仅适用于获取指定 URL 中...

解释代码s = '<img width="160" height="224" data-src="(.*?)" src=' +\ '.*?(.+?).*?(\d.\d)?' + \ ".*?导演：(.*?)" + ".*?主演：(.*?)" + ".*?类型：(.*?)"+\ ".*?地区：(.*?)" + ".*?语言：(.*?)" + ".*?片长：(.*?)" pattern = re.compile(s,re.S) items = re.findall(pattern, html) for outer in range(len(items)): items[outer] = list(items[outer]) for i in range(len(items[outer])): if items[outer][i] == "": items[outer][i] = "暂无信息" else: items[outer][i] = items[outer][i].replace("·","·") destinationPath = "items.json" fd = open(destinationPath,"w+",encoding='utf-8') json.dump(items,fd) fd.close()

具体来说，正则表达式模式中包含了多个匹配项，用于匹配电影的图片、名称、评分、导演、主演、类型、地区、语言、片长等信息。然后，使用re.findall()函数来查找所有匹配项，并将结果存储在items数组中。接着，对于...

pattern = re.compile(r'%s such/jj as/in (?:%s )?%s' % (np, np2, lsep))分析一下

1. %s：表示要替换的字符串，其中会被np、np2和lsep三个变量替换。 2. such/jj as/in：表示匹配“such as”这个短语，其中“jj”表示形容词，“in”表示介词。 3. (?:%s )?：表示匹配第二个名词短语，其中“?:”...

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...

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

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...

对以下代码添加注释import requests import re s = requests.Session() url = "http://lab1.xseclab.com/xss2_0d557e6d2a4ac08b749b61473a075be1/index.php" html = s.get(url).content.decode('utf-8') reg = r'([0-9].+)=<' pattern = re.compile(reg) match = re.findall(pattern, html) payload = {'v': eval(match[0])} print(s.post(url, data=payload).text)

reg = r'([0-9].+)= pattern = re.compile(reg) match = re.findall(pattern, html) # 将匹配到的数字进行求值，并存入payload字典中 payload = {'v': eval(match[0])} # 发送POST请求，并将payload作为数据体...

pattern = r'(.+?)' with open(rf'{child}\{title}.txt', 'w', encoding='utf8') as fp: for item in findall(pattern, content, S): item = sub(r'<.+?>| ', '', item).strip() if item: sentences.append(item) fp.write(item+'\n')解释

1. pattern = r'<p style=.+?>(.+?)</p>'：定义正则表达式模式，用于匹配HTML文本中的段落。 2. with open(rf'{child}\{title}.txt', 'w', encoding='utf8') as fp:：打开一个文件，用于写入提取出来的段落内容...

import reimport randomdef random_combination(s): pattern = re.compile(r'\((.*?)\)') while True: match = pattern.search(s) if not match: break sub_str = match.group(1) choices = sub_str.split('|') choices = [c for c in choices if c] # 去除空字符串 if not choices: return '' s = s[:match.start()] + random.choice(choices) + s[match.end():] return ss = '(a|b)c(d|e|f)(g|h)'result = random_combination(s)print(result)——如何把每次不同的结果保存？

pattern = re.compile(r'\((.*?)\)') while True: match = pattern.search(s) if not match: break sub_str = match.group(1) choices = sub_str.split('|') choices = [c for c in choices if c] if not ...

正则表达式读取+lat_0=4.9000000000000000e+1 +lon_0=8.0000000000000000e+0中的4.9000000000000000e+1与8.0000000000000000e+0

pattern = r"\d+\.\d+e[+-]\d+" matches = re.findall(pattern, s) print(matches) 输出结果为： ['4.9000000000000000e+1', '8.0000000000000000e+0'] 解释一下正则表达式 \d+\.\d+e[+-]\d+ 的...

pattern = r"CPLD(.*):\s+(.*)" _dic = {} objs = re.findall(pattern, resp.stdout, re.M) 我想要匹配到一个值就返回

)\s+(.*)" 的模式。其中 (.*?) 表示任意字符（非贪婪）直到遇到第一个空格，\s+ 匹配一个或多个连续的空白字符。re.findall() 函数在给定的 resp.stdout 字符串中寻找所有匹配这个模式的部分。 然后，它...

response = requests.get(url, params=data) print(response.text) response_text = response.text.encode("utf8").decode('unicode_escape') pattern = r'"data":\s*{\s*"text":\s*"([^"]*)"' matches = re.findall(pattern, response_text)

然后，使用正则表达式模式r'"data":\s*{\s*"text":\s*"([^"]*)"'来匹配响应内容中的特定文本。这个模式的含义是匹配以"data": {"text": "开头，以"结尾的文本，并且提取其中的内容。 最后，使用re.findall()...

pattern = r'―.+―':import docx2txt import re # 读取docx文件内容 text = docx2txt.process("example.docx") # 使用正则表达式匹配文本中以数字和符号.开头到答案加大写英文字母结束的内容保存为列表 pattern = r'\d+\.\s\w+\s\w+\s\w+\s\w+\s\w+\s\w+' result = {} for item in re.findall(pattern, text): result[item] = None # 判断result字典是否为空 if not result: print("没有匹配到符合条件的内容！") else: # 将去重后的内容写入新的文本文件 with open("example_output.txt", "w", encoding="utf-8") as f: f.write('\n'.join(result.keys()))

pattern = r'\d+\.\s+[a-zA-Z]+\s+[a-zA-Z]+\s+[a-zA-Z]+\s+[a-zA-Z]+\s+[a-zA-Z]+\s+[a-zA-Z]+' result = {} for item in re.findall(pattern, text): result[item] = None # 判断result字典是否为空 if not ...
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