Coursera Python学习笔记(三)Python访问网络数据

博客介绍了正则表达式,它是符号语言,说明了符号含义,如方括号里^代表非等。还提及用正则表达式从文件找信息的方法,像re.search()、re.findall(),以及分割字符的方法比较。此外,也涉及网络方面,如URL、request - response cycle和urllib等内容。

正则表达式Regular Expression

  • 正则表达式是一种符号语言,每个符号都有它自己的含义~
  • 符号的含义:  注意:①方括号里不写范围就是符合一个字符,方括号里的^代表非。②如果是一个真实的字符,加一个\区分
  • 用正则表达式从文件中找自己需要的信息:
  • re.search():判断是否符合该正则表达式     re.findall():返回符合正则表达式的所有内容(所以返回的是一个列表)
  • 符号后面加‘+’ :表示使用非贪心的方法,即找到较短的字符。
  • 分割字符的三种方法比较:
  1. Find()方法:太麻烦了  
  2. 多次分割:
  3. 正则表达式:   

网络

  • URL:
  • request-response cycle
  • urllib:   不返回http的头部,只返回response的内容
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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