夏令营7.29--爬虫之正则表达式

正则匹配:

正则表达式:是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配,
定义了一种规则,匹配出所有符合这个规则的字符。

大概分三点:
01:正则匹配字符
02:看懂复杂的正则表达式
03:python中的re库

1:
正则匹配常见字符:

^:匹配一行字符串的开头

. : 匹配任意字符,除了换行符

[…]:匹配括号中的任一个,[amk] 匹配
‘a’,‘m’或’k’

[^…]: 不在[]中的字符:[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符

*:匹配0个或多个的表达式

+:匹配1个或多个的表达式

?:匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段,非贪婪方式

|:a| b,匹配a或b

{n}:精确匹配 n 个前面表达式。例如, o{2} 不能匹配 “Bob” 中的 “o”,但是能匹配 “food” 中的两个 o。

{n,}:匹配 n 个前面表达式。例如, o{2,} 不能匹配"Bob"中的"o",但能匹配 "foooood"中的所有 o。
“o{1,}” 等价于 “o+”。“o{0,}” 则等价于 “o*”。

{ n, m}:匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式

\w:匹配字母数字下划线
\W:匹配非字母数字下划线
\s:匹配任意空白字符
\S:匹配任意非空白字符
\d: 匹配任意数字,等价于 [0-9]
\D:匹配任意非数字

2:

读懂复杂的正则表达式:

读懂复杂的正则表达式:
例题:字符?正则?
基本思路:拆分->各个击破
解释:
先将一个,很长的,很复杂的正则表达式,从左向右,一点点读取,分析,一点找到某部分的内容,是一个逻辑概念上的独立的一块,就暂时拆分出来,如此,一点点把复杂的正则表达式,拆分成很多个逻辑上独立的小块。
然后针对每个小块的表达式,再去分析其含义,每个小块的正则表达式都搞懂后,把和所有的含义,合并出一个整体的含义,最后就可以实现,用人类的语言,把对应的复杂的正则表达式,一点点解释出来了,
即:把之前看不懂的,复杂的正则表达式,翻译成,通俗易懂的自然语言,,不过最主要的是自己看懂:

3:
re库:re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能
常用方法:

re.match :尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match() 就返回none。第一个参数传入了正则表达式,第二个参数传入了要匹配的字符串。

re.search:扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

span():获取开始和结束位置;string:获取匹配的内容

group():获取子表达式匹配的内容

re.findall:在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并返回一个列表,如果没有找到匹配的,则返回空列表。

re.sub(‘表达式’, ‘新字符’, ‘字符串’):用于替换字符串中的匹配项。

re.split:方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,它的使用形式如下:

re.compile:函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式对象

实例:

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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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