正则表达式(re)


1、re.match(pattern, str, flag) 从str的第一个字母开始匹配,若不是开头的,尽管属于str内,则无法匹配。

2、贪婪匹配与非贪婪匹配(?)

贪婪匹配:尝试匹配尽可能多的字符
>>> sentence = """You said "why?" and I say "I don't know"."""
>>> re.findall(r'"(.*)"', sentence) 
['why?" and I say "I don\'t know']
本意是选出人物所说的话,但是却由于“贪婪”特性,出现了匹配不当
非贪婪匹配:尝试匹配尽可能**少**的字符
>>> sentence = """You said "why?" and I say "I don't know"."""
>>> re.findall(r'"(.*?)"', sentence)
['why?', "I don't know"]

3、re.search() 扫描整个字符串并返回第一个成功的

4、re.sub() 替换字符串

5、re.compile()是将正则字符串编译成正则表达式对象,便于复用该匹配模式
6、re.S 多行匹配(换行)
7、re.findall(pattern, html) 从html中返回所有符合的pattern正则的结果

pattern = re.compile('<li.*?title="(.*?)".*?href="(.*?)".*?more-meta.*?author">(.*?)</span>.*?year">(.*?)</span>.*?</li>', re.S)
results = re.findall(pattern, html)

转载于:https://www.cnblogs.com/wangshx6/p/9904041.html

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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