下面这段代码分别输出什么？ Pattern pattern = Pattern.compile("((\\d{4})-(\\d{2})-(\\d{2}))"); Matcher matcher = pattern.matcher("2014-04-17"); if (matcher.find()) { System.out.println(matcher.groupCount()); System.out.println(matcher.group(matcher.groupCount())); }

这段代码将输出以下内容：

3
2014-04-17

首先，我们使用Pattern.compile方法编译了一个正则表达式，用于匹配形如“yyyy-mm-dd”格式的日期字符串。然后，我们使用Matcher类的matcher方法，对字符串"2014-04-17"进行匹配。

由于这个字符串符合我们编译的正则表达式，因此在调用matcher.find方法时，会返回true，表示找到了匹配的子串。此时，我们可以通过Matcher类的groupCount方法获取匹配的子串数量，因为我们的正则表达式中有3个捕获组，因此groupCount方法的返回值为3。

接着，我们调用Matcher类的group方法，以获取匹配的子串。由于我们只有一个匹配的子串，因此调用matcher.group(matcher.groupCount())方法将返回整个匹配的子串"2014-04-17"。

因此，最终的输出结果为：

3
2014-04-17

相关问题

下面这段代码分别输出什么？ Pattern pattern = Pattern.compile("((\\d{4})-(\\d{2})-(\\d{2}))"); Matcher matcher = pattern.matcher("2014-04-17"); if (matcher.find()) { System.out.println(matcher.groupCount()); System.out.println(matcher.group(matcher.groupCount()));

这段代码使用正则表达式来匹配字符串 "2014-04-17" 中符合 "yyyy-MM-dd" 格式的日期，并输出匹配结果。

输出为：

3
2014-04-17

解释：

在这段代码中，我们首先使用 Pattern.compile() 方法编译了一个正则表达式，该正则表达式用于匹配 "yyyy-MM-dd" 格式的日期。然后使用 pattern.matcher() 方法来创建一个 Matcher 对象，并将字符串 "2014-04-17" 作为参数传入。使用 matcher.find() 方法来查找符合正则表达式的子串，如果找到了，就会返回 true，否则返回 false。

在 if 语句中，我们首先使用 matcher.groupCount() 方法来获取匹配到的子串的数量，这里是 3。然后使用 matcher.group() 方法来获取第 3 个子串，即完整的日期 "2014-04-17"。最后将其输出到控制台上。

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请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup进行解析，找到所有包含"杭州市小客车增量指标竞价情况"文本的链接，并通过正则表达式提取出链接地址。接下来是`get_page`函数，用于获取具体页面的数据。函数中同样发送一个GET请求获取网页内容，并使用BeautifulSoup进行解析。然后通过一些规则提取出所需的数据，如个人增量指标、单位增量指标、个人竞价、单位竞价、个人成交、单位成交等。最后返回一个包含这些数据的字典。