#将食品调整至同样的份量(按100g计算) #正则表达式匹配几种不同的份量标注方式 p1 = re.compile(r'[(](.*?)[ g)]') p2 = re.compile(r'(.*?)[ ]') #定义函数，用于提取份量数据，也用于将字符串转化为整数，方便后面计算处理 def getLambda(x, p1, p2): try: val = float(re.findall(p1,x)[0]) except: #提取的是fl oz，也就是美制液体盎司，需要乘以29.57转换为ml val = float(re.findall(p2,x)[0]) * 29.57 return val #调整food数据集,计算每100克的卡路里，脂肪，碳水化合物，钠，膳食纤维，蛋白质 per100_food = food.iloc[:,:] per100_food['分量'] = per100_food['分量'].astype(str) #应用提取函数 per100_food["分量"] = per100_food["分量"].apply(lambda x: getLambda(x, p1, p2))，报错：list out of range

`list index out of range`错误表示在使用`re.findall()`函数时，未能找到匹配的模式，导致返回的是空列表，而当我们使用空列表中的索引时，就会出现此错误。

您可以在函数中添加一些调试信息，以确定是哪个字符串导致了此错误。例如，您可以在函数中添加以下代码：

def getLambda(x, p1, p2):
    try:
        val = float(re.findall(p1,x)[0])
    except:
        print("Error in p1: ", x) # 添加调试信息
        val = float(re.findall(p2,x)[0]) * 29.57
    return val

这样，当`re.findall(p1,x)`返回空列表时，就会打印出错误信息，您可以检查这些字符串并确定如何修复它们。

相关问题

我的代码：#将食品调整至同样的份量(按100g计算) #正则表达式匹配几种不同的份量标注方式 p1 = re.compile(r'(') p2 = re.compile(r'(.*?)[ ]') #定义函数，用于提取份量数据，也用于将字符串转化为整数，方便后面计算处理 def getLambda(x, p1, p2): try: val = float(re.findall(p1,x)[0]) except: #提取的是fl oz，也就是美制液体盎司，需要乘以29.57转换为ml val = float(re.findall(p2,x)[0]) * 29.57 return val #调整food数据集,计算每100克的卡路里，脂肪，碳水化合物，钠，膳食纤维，蛋白质 per100_food = food.iloc[:,:] #应用提取函数 per100_food["分量"] = per100_food["分量"].apply(lambda x: getLambda(x, p1, p2)) #计算每百克含量 per100_food["每百克卡路里"] = (per100_food['卡路里']/per100_food["分量"]) * 100 per100_food["每百克总脂肪"] = (per100_food['总脂肪']/per100_food["分量"]) * 100 per100_food["每百克碳水化合物"] = (per100_food['碳水化合物']/per100_food["分量"]) * 100 per100_food["每百克钠"] = (per100_food['钠']/per100_food["分量"]) * 100 per100_food["每百克膳食纤维"] = (per100_food['膳食纤维']/per100_food["分量"]) * 100 per100_food["每百克蛋白质"] = (per100_food['蛋白质']/per100_food["分量"]) * 100 #仅保留包含这些每百克的数据信息，类型和食品名 per100_food = per100_food[['Item','Category','每百克卡路里', '每百克总脂肪', '每百克碳水化合物', '每百克钠', '每百克膳食纤维', '每百克蛋白质']] per100_food，报错：list out of range

这个错误通常出现在使用了不正确的正则表达式时，导致`re.findall()`函数无法找到匹配的模式，返回空列表，当我们使用空列表中的索引时，就会出现此错误。

您的代码中，第一个正则表达式`p1`似乎不完整，缺少右括号和g字符，这可能是导致错误的原因。您可以尝试修改为如下代码：

p1 = re.compile(r'[(](.*?)[ g)]')

这样应该可以避免出现`list out of range`的错误。

python正则表达式re之compile python正则表达式re之compile函数解析

### 回答1：
Python中的re模块提供了一种用于处理正则表达式的工具。其中，compile函数可以将正则表达式编译为一个正则对象，从而提高正则表达式的效率。

compile函数的语法如下：

re.compile(pattern, flags=0)

其中，参数pattern代表要编译的正则表达式，flags代表可选的标志位，用于控制正则表达式的匹配方式。

使用compile函数可以将多次使用的正则表达式进行编译，从而提高程序的效率。在实际开发中，如果需要对一个字符串进行多次匹配操作，建议使用compile函数预编译正则表达式。

例如，假设要匹配所有以字母开头、后跟数字的字符串，可以使用如下代码：

import re

# 编译正则表达式
pattern = re.compile(r"[a-zA-Z]\d+")

# 匹配字符串
result = pattern.findall("A123 B456 C789")
print(result)  # 输出: ['A123', 'B456', 'C789']

在上面的代码中，首先使用compile函数编译了正则表达式r"[a-zA-Z]\d+"，然后使用findall方法匹配字符串"A123 B456 C789"，返回了所有符合条件的子串。

总之，compile函数是一个非常有用的正则表达式工具，可以提高正则表达式的效率，减少不必要的匹配操作，从而在实际开发中发挥作用。

### 回答2：
在Python中，re模块是用于正则表达式操作的标准库。而re中的compile函数是用于将字符串形式的正则表达式编译成一个正则表达式对象，以便在之后的匹配中可以直接使用该对象。

使用compile函数编译正则表达式可以提高匹配效率，特别是在需要重复匹配同一个表达式时。因为每次使用正则表达式匹配都需要重新构建正则表达式的解析树，而使用compile函数编译正则表达式就可以把解析树缓存起来，在需要匹配时可以直接调用缓存的解析树，从而提高了匹配效率。

具体使用方法，可以先使用compile函数将正则表达式编译成一个对象，然后使用该对象的match、search、findall等方法进行匹配操作。例如：

import re
pattern = re.compile(r'\d+') # 编译正则表达式
result = pattern.findall('hello123world456') # 使用编译后的正则表达式对象进行匹配
print(result) # ['123', '456']

另外需要注意的是，使用compile函数编译的正则表达式对象是可以重复使用的，因此在需要多次匹配同一个表达式时，可以先编译成对象，然后重复调用该对象的方法进行匹配操作，可以避免重复编译的影响。

### 回答3：
在Python中，re模块可以用来处理正则表达式。compile()函数是re模块的一个方法，它可以将一个正则表达式串编译成一个pattern对象，这个对象可以再次被用来处理字符串。

使用re.compile()函数的一个主要原因是它可以提高代码的执行效率。如果需要多次使用同一正则表达式，如果每次都要编译一遍，就会浪费很多时间。如果编译一次之后，将pattern对象保存在一个变量中，就可以在需要时多次使用，提高了程序的运行速度。

compile()函数有两个参数：pattern和flags。其中，pattern表示要编译的正则表达式字符串，flags是一个可选的参数，用来指定正则表达式的匹配模式。flags可以是一组位标志，也可以是具体的某个标志。

注意，使用re.compile()创建的pattern对象只支持基本的正则表达式语法。如果需要使用进阶的语法，比如lookahead或lookbehind，就必须使用re模块中的其他函数。

下面是一个使用compile()函数的简单示例：

import re

pattern = re.compile(r'\d+') # 匹配所有数字
text = 'there are 123 apples'
match = pattern.search(text)
if match:
print(match.group()) # 输出 123

上面的代码首先用compile()函数创建了一个正则表达式对象，表示匹配所有数字。然后它在文本中搜索这个对象，如果匹配成功，就通过group()方法输出匹配的文本。

总之，compile()函数是Python中正则表达式的重要组成部分。它可以将需要多次使用的正则表达式对象编译成pattern对象，从而提高程序的效率。使用compile()函数还可以更方便地管理正则表达式，使得代码更加易读易维护。