text = re.sub('\n+', '\n', text)

时间: 2024-01-16 11:04:16 浏览: 25
回答: 代码text = re.sub('\n+', '\n', text)的作用是将文本中连续的换行符替换为单个换行符。这样可以解决换行符导致re.sub()函数匹配问题的情况。\[2\]在这个例子中，使用re.sub()函数将匹配到的连续的换行符替换为单个换行符，从而解决了换行导致匹配停止的问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [正则表达式re.sub()常见问题及解决(换行匹配+标签清洗)](https://blog.csdn.net/weixin_42404145/article/details/89931239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python正则表达式 re.sub的各个参数的详细解释](https://blog.csdn.net/linxinfa/article/details/93617615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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text = re.sub(r'\d+', '', text) text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) df.at[idx, '...

pattern = r'(?<=plugin_path=)[^]+(?:\n)' updated_file_text = re.sub(pattern, f'"{newpath}"'+'\n', file_text) 这个语法是否有问题

是的，提供的正则表达式模式存在问题。在 pattern 中，[^] 这...然后，使用 re.sub() 函数将匹配到的内容替换为指定的新内容是正确的。所以对于这两句代码中的替换部分没有问题。只需修正正则表达式模式即可。

text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)什么意思

这行代码使用了Python中的re模块，是用来处理字符串中的正则表达式的。它的作用是将text字符串中所有的HTML标签（比如、等）都去掉，只保留文本内容。具体来说，代码中使用的正则表达式[^>]+>'>可以匹配任何以<开头...

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首先使用 re.sub 函数将字符串中所有位于 // 和行末的注释删除，然后在将所有以逗号开头且紧跟着空格的情况下，紧接着右括号或右花括号的逗号删除。最后返回被处理后的字符串。 具体来说，re.sub 函数中，第一个...

new_text = re.sub(r'(211\.149\.219\.168)', r'\n\1', text)什么含义

这段代码的含义是将字符串text中的IP地址"211.149.219.168"替换为"\n211.149.219.168"，其中"\n"表示换行符。这里使用了re.sub()函数，它的作用是在字符串中查找与正则表达式匹配的内容，并将其替换为指定的字符串。...

text = re.sub("<.*?>", " ", text, flags=re.S) text = re.sub("|".join(fileters), " ", text, flags=re.S)

具体地说，它使用了两个re.sub()函数。 第一个函数使用了正则表达式 "<.*?>"，匹配了所有的HTML标签，并使用空格替换了这些标签，从而将HTML标签从文本中去除。 第二个函数使用了一个由fileters列表中的元素拼接成...

import re,tkinter,requests,threading,tqdm as tt root = tkinter.Tk() root.title('在线视频解析') root.geometry('500x590+550+350') headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0'} ac = tkinter.Listbox(root, width=50, height=20, font=('黑体', 12)) ac.grid(row=2, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") def sousuo(): i = b1.get() ac.delete(0, 'end') def extract_music_info(content): p = '|' content = re.sub(p, '', content, flags=re.S) pattern = re.compile('subject.*?href="(.*?)">(.*?)', flags=re.S) return pattern.findall(content) def search_music(): url = 'https://www.hifini.com/search-' + i + '-1.htm' response = requests.get(url=url, headers=headers) return response.text def update_listbox(music_list): for music in music_list: pppp = music[1] + ":" + music[0] ac.insert('end', pppp) content = search_music() music_list = extract_music_info(content) update_listbox(music_list) def xiazzi(): def download_music(): ppp = ac.get(ac.curselection()) pp = re.search('thread.*?htm', ppp) v = pp.group() url1 = 'https://www.hifini.com/' + v response = requests.get(url=url1, headers=headers) ppp = response.text l2 = re.search('<script>.*?title:..(.*?).,.*?author:.(.*?).,.*?url:..(.*?).,', ppp, flags=re.S) p = 'https://www.hifini.com/' + l2.group(3) response = requests.get(url=p, headers=headers, stream=True) # 设置 stream=True 以启用流式下载 total_size = int(response.headers.get('Content-Length')) music_name = '{}-{}.mp3'.format(l2.group(2), l2.group(1)) progress_bar = tt.tqdm(total=total_size, unit='B', unit_scale=True) # 创建进度条 with open(music_name, 'wb') as f: for data in response.iter_content(chunk_size=1024): progress_bar.update(len(data)) # 更新进度条 f.write(data) progress_bar.close() # 关闭进度条 print(music_name) threading.Thread(target=download_music).start() a1 = tkinter.Label(root, text='音乐下载器', anchor="center", font=('黑体', 24)) a1.grid(row=0, columnspan=10, sticky="n" + "s" + "w" + "e") b1 = tkinter.Entry(root, width=35, font=('黑体', 16), ) b1.grid(row=1, column=3, padx=15) search_button = tkinter.Button(root, text='搜索', command=sousuo) search_button.grid(row=1, column=4) download_button = tkinter.Button(root, text='下载', command=xiazzi) download_button.grid(row=3, column=4) root.mainloop() 将download_button带有下载行为的按钮添加进列表，

content = re.sub(p, '', content, flags=re.S) pattern = re.compile('subject.*?href="(.*?)">(.*?)</a>', flags=re.S) return pattern.findall(content) def search_music(): url = '...

优化代码import os import re def parse_data(contents): contents = contents.lower() title_start = contents.find('<title>') title_end = contents.find('</title>') title = contents[title_start+len('<title>'):title_end] text_start = contents.find('<text>') text_end = contents.find('</text>') text = contents[text_start+len('<text>'):text_end] return title+" "+text def read_data(path): contents = [] for filename in os.listdir(path): data = parse_data(open(path+'/'+filename, 'r').read()) filename = re.sub(r'\D', "", filename) contents.append((int(filename), data)) return contents

contents = [(int(re.sub(r'\D', "", filename)), parse_data(open(os.path.join(path, filename), 'r').read())) for filename in os.listdir(path)] return contents 这样可以更加简洁和高效地实现相同的功能。

for file in os.listdir(path): with open(os.path.join(path, file), 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() text = re.sub(r'<[^>]*>', ' ', text) text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip() data.append(text) labels.append(label) return data, labels

接着，使用re.sub函数对文本进行正则化处理，将文本中的HTML标签替换为空格，然后再将多余的空格替换成一个空格，并去除文本两端的空格。最后，将处理后的文本数据添加到data列表中，并将其对应的标签添加到labels...

import re import jieba import pandas as pd # 读取微博数据 df = pd.read_csv('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/期末作业-操作.csv', encoding='gbk') # 读取停用词文件 stopwords = [] with open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.append(line.strip()) # 去除 HTML 标签和表情符号 def clean_text(text): # 去除 HTML 标签 text = re.sub('<[^>]+>', '', text) # 去除表情符号 text = re.sub('\[.*?\]', '', text) return text # 去除网址和@用户 def remove_url_and_at(text): # 去除网址 text = re.sub('https?://[^\s]+', '', text) # 去除@用户 text = re.sub('@[^\s]+', '', text) return text # 分词，去除停用词和标点符号 def tokenize(text): # 分词 words = jieba.cut(text) # 去除停用词和标点符号 words = [word.strip() for word in words if word.strip() not in stopwords and re.match(r'^[\w\u4e00-\u9fa5]+$', word)] return words # 对每条微博进行处理 for i, row in df.iterrows(): text = row['text'] # 去除 HTML 标签和表情符号 text = clean_text(text) # 去除网址和@用户 text = remove_url_and_at(text) # 分词，去除停用词和标点符号 words = tokenize(text) # 将处理后的文本保存到新列中 df.at[i, 'processed_text'] = ' '.join(words) # 将处理后的数据保存到新的 csv 文件中 df.to_csv('weibo_processed.csv', index=False, encoding='gbk')

3. 定义函数 clean_text，用于去除 HTML 标签和表情符号。 4. 定义函数 remove_url_and_at，用于去除网址和@用户。 5. 定义函数 tokenize，用于分词，去除停用词和标点符号。 6. 对每条微博进行处理，包括去除 ...

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![python数据库编程合集](https://opengraph.githubassets.com/f5c38590c64cc0ea56ef235eff4fb5d5675e3c699a36ce388d1ffc280bd77681/mongodb/mongo-python-driver) # 1. MySQL数据库简介 MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），因其高性能、可扩展性和易用性而闻名。它广泛应用于各种规模的应用程序，从小型网站到大型企业系统。 MySQL使用结构化查询语言（SQL）来管理数据。SQL是一种标准化语言，允许用户通过简单的命令创建、读取、更新和删除
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# 请根据注释在下面补充你的代码实现knn算法的过程 # ********** Begin ********** # # 对ndarray数组进行遍历

K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。在代码中，实现KNN的基本步骤如下： ```python # 导入必要的库 import numpy as np from collections import Counter # 假设我们有一个训练数据集 X_train 和对应的标签 y_train X_train = ... # (n_samples, n_features) y_train = ... # (n_samples) # KNN函数实现 def knn_k(X_test, k, X_train, y_train):