python提取含有某字符串的行

时间: 2023-05-14 11:03:11 浏览: 154
要提取含有某字符串的行,可以使用Python中的readlines()和strip()函数来读取文件中的每一行并除去空格,然后使用in关键字来判断该行是否包含所需的字符串,如果包含,就将该行存入一个新的列表中。具体步骤如下: 1. 打开文件并读取所有行: ``` with open('file.txt', 'r') as file: lines = file.readlines() ``` 2. 遍历每个行,并除去空格,然后判断该行是否包含所需字符串: ``` string = 'Hello' new_lines = [] for line in lines: if string in line.strip(): new_lines.append(line) ``` 3. 将包含所需字符串的行存入新的列表new_lines中: ``` print(new_lines) ``` 通过上述代码,即可提取出含有某字符串的行。如果需要写入新的文件中,可以使用write()函数来写入。例如: ``` with open('new_file.txt', 'w') as file: for line in new_lines: file.write(line) ```
相关问题

如何用python代码提取excel满足含有某个字符串的标签的数值

如果你想要从 Excel 文件中提取含有某个字符串的标签的数值,可以使用Python中的pandas库来读取 Excel 文件,并使用str.contains方法来匹配含有特定字符串的单元格。 以下是一个简单的示例代码,可以从一个名为“data.xlsx”的 Excel 文件中提取所有含有关键词“Python”的单元格的数值: ```python import pandas as pd data = pd.read_excel('data.xlsx') results = [] for col in data.columns: if data[col].str.contains('Python').any(): for val in data[col]: if 'Python' in str(val): results.append(val) print(results) ``` 上述代码首先使用pandas库的read_excel方法来读取指定文件中的数据。接着,使用str.contains方法来检查每个列是否包含关键词“Python”,如果是,则遍历该列的每个单元格,检查该单元格的数值是否包含“Python”,如果是,则将该数值添加到结果列表中。最后,输出结果列表即可。 请注意,这种方法假定每个单元格都包含字符串类型的数据。如果你的 Excel 文件中包含其他类型的数据(如日期、数字等),你可能需要对代码进行一些修改来适应不同的数据类型。

python 提取列表中只含有大写数字的字符串

可以使用正则表达式来过滤列表中只含有大写数字的字符串,代码如下: ```python import re lst = ['ABC123', 'DEF456', 'abc123', 'GHI789'] result = [] for item in lst: if re.match(r'^[A-Z\d]+$', item): result.append(item) print(result) ``` 运行结果为: ``` ['ABC123', 'DEF456', 'GHI789'] ``` 以上代码中,使用了正则表达式 `^[A-Z\d]+$`,其中: - `^` 表示字符串开头; - `[A-Z\d]+` 匹配一个或多个大写字母或数字; - `$` 表示字符串结尾。 通过判断每个字符串是否符合正则表达式的要求,将符合条件的字符串添加到结果列表中。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

scratch2源码星球大战

scratch2源码星球大战提取方式是百度网盘分享地址
recommend-type

scratch2源码母亲节

scratch2源码母亲节提取方式是百度网盘分享地址
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

用前端写一个树形控件读取指定目录的文件夹结构

抱歉,作为AI语言模型,我无法提供完整的前端代码。但是,我可以给您一些指导和建议: 1. 使用递归函数来读取指定目录下的所有子文件夹和文件。 2. 在HTML中使用ul和li标签来构建树形结构。 3. 使用CSS样式来美化树形控件。 4. 使用JavaScript来实现树形控件的交互功能(如展开/收起节点)。 5. 使用Ajax或fetch等技术来异步加载子节点,以提高性能。 6. 如果需要支持拖拽等交互功能,可以考虑使用第三方插件或库(如jQuery UI)。 希望这些建议对您有所帮助!
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

如何基于构建的时空知识图谱来构建图神经网络模型

基于构建的时空知识图谱来构建图神经网络模型的步骤如下: 1. 将时空知识图谱转化为图数据结构。时空知识图谱中的实体和关系可以看作图中的节点和边,将它们转化为图的数据结构。 2. 对图数据进行预处理。对图数据进行预处理,包括节点特征的提取、边的权重计算、图的划分等。 3. 构建图神经网络模型。选择合适的图神经网络模型,如图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等,根据预处理后的图数据进行模型的构建。 4. 模型训练和优化。使用训练集对模型进行训练,并进行模型优化,如调整超参数、使用正则化等。 5. 模型评估和预测。使用测试集对模型进行评估,并进行模型预测,如预测节点的属性、预测边的