Python编程与正则表达式实战

47、给定一个能正常工作的 uses_only 函数,该函数用于判断一个字符串 word 是否只由另一个字符串 available 中的字符组成。编写一个调用 uses_only uses_all 函数, uses_all 函数用于判断一个字符串 word 是否包含另一个字符串 required 中的所有字符。

def uses_only(word, available):
    for letter in word:
        if letter not in available:
            return False
    return True

def uses_all(word, required):
    return uses_only(required, word)

48、Python正则表达式中最常用的特殊字符有哪些?

在Python正则表达式中,最常见的特殊字符及其作用如下:

  1. . :匹配除换行符以外的任意单个字符。例如, r'a.b' 可以匹配 ‘aab’、’acb’ 等,但不能匹配 ‘ab’。
  2. ^ :匹配字符串的开头。例如, r'^Hello' 可以匹配以 ‘Hello’ 开头的字符串。
  3. $ :匹配字符串的结尾。例如, r'World$' 可以匹配以 ‘World’ 结尾的字符串。
  4. * :匹配前面的子表达式零次或多次。例如, r'ab*' 可以匹配 ‘a’、’ab’、’abb’ 等。
  5. + :匹配前面的子表达式一次或多次。例如, r'ab+' 可以匹配 ‘ab’、’abb’ 等,但不能匹配 ‘a’。
  6. ? :匹配前面的子表达式零次或一次。例如, r'ab?' 可以匹配 ‘a’ 或 ‘ab’。
  7. {m} :匹配前面的子表达式恰好 m 次。例如, r'a{3}' 可以匹配 ‘aaa’。
  8. {m,n} :匹配前面的子表达式至少 m 次,至多 n 次。例如, r'a{2,4}' 可以匹配 ‘aa’、’aaa’、’aaaa’。
  9. [] :用于定义字符类,匹配方括号中指定的任意一个字符。例如, r'[aeiou]' 可以匹配任意一个元音字母。
  10. | :表示或的关系,匹配两个或多个表达式中的任意一个。例如, r'cat|dog' 可以匹配 ‘cat’ 或 ‘dog’。
  11. \ :转义字符,用于将特殊字符转义为普通字符。例如, r'\.' 可以匹配实际的点号。
  12. \d :匹配任意一个数字,等价于 [0-9]
  13. \D :匹配任意一个非数字字符,等价于 [^0-9]
  14. \s :匹配任意一个空白字符,包括空格、制表符、换行符等。
  15. \S :匹配任意一个非空白字符。
  16. \w :匹配任意一个字母、数字或下划线,等价于 [a-zA-Z0-9_]
  17. \W :匹配任意一个非字母、数字或下划线的字符,等价于 [^a-zA-Z0-9_]

49、编写一个Python正则表达式,用于匹配带连字符的10位电话号码。

在Python中,可以使用 re 模块来编写正则表达式匹配带连字符的10位电话号码。以下是示例代码:

import re
pattern = r'^\d{3}-\d{3}-\d{4}$'
phone_number = '123-456-7890'
if re.match(pattern, phone_number):
    print('匹配成功')
else:
    print('匹配失败')

在上述代码中,正则表达式 ^\d{3}-\d{3}-\d{4}$ 的含义如下:

    <
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发仿真验证。
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