正则表达式－来自百度百科

最新推荐文章于 2025-07-04 20:08:15 发布
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05.数据解析之正则表达式
qq_65898266的博客
10-06 360
​ 正则表达式模式中使用到通配字，那它在从左到右的顺序求值时，会尽量“抓取”满足匹配最长字符串，在我们上面的例子里面，“.+”会从字符串的启始处抓取满足模式的最长字符，其中包括我们想得到的第一个整型字段的中的大部分，“\d+”只需一位字符就可以匹配，所以它匹配了数字“4”，而“.+”则匹配了从字符串起始到这个第一位数字4之前的所有字符。第一个参数为对应的正则表达式，第二个参数为要替换成的字符串，第三个参数为源字符串，第四个参数为可选项，代表最多替换的次数，如果忽略不写，则会将符合模式的结果全部替换。
ABAP 百科全书的阅读目录
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
12-16 3008
909 篇 ABAP 技术文章的目录
正则表达式，来自百度百科
wzjudy的专栏
06-13 706
正则表达式 编辑 正则表达式，又称规则表达式。（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。 许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。例如，在Perl中就内建了一个功能强大的正则表达式引擎，还有java语言自带的。正则表达式这个概念最初是由Unix
正则表达式汇总
u014525392的博客
12-12 196
一、校验数字的表达式 数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$ 零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$ 非零开头的最多带两位小数的数字：^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$ 带1-2位小数的正数或负数：^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$ 正数、负数、
【Python】正则表达式
最新发布
宅男很神经
07-04 1129
从本质上讲，正则表达式就是一种“模式语言”或者“模式描述符”。它使用一套预定义的特殊字符和语法规则，来表示或“匹配”文本中特定的字符组合模式。当我们需要在大量文本中寻找、替换、提取符合特定规律的数据时，手动编写复杂的字符串处理逻辑会变得异常繁琐且容易出错。正则表达式以其高度抽象和表达力，极大地简化了这类任务。它的强大之处在于：举个最简单的例子，如果您想找到文本中所有的电子邮件地址，传统方法可能需要循环遍历字符串，判断字符是否包含和，然后进一步验证其前后的字符是否符合邮箱格式，这会非常复杂。而使用正则表达式，
正则表达式
m0_75163045的博客
03-02 8287
95|98|NT|2000)' 匹配"Windows 3.1"中的 "Windows"，但不匹配"Windows 2000"中的"Windows"。=95|98|NT|2000)' 匹配"Windows 2000"中的"Windows"，但不匹配"Windows 3.1"中的"Windows"。序列"\\\\"匹配"\\"，"\\("匹配"("。3. 手机号码：^(13[0-9]|14[5|7]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\d{8}$
目前水稻病虫害数据库缺乏，知识分布扩散，因此本研究数据来自于各大农业种 植网站（中国作物种质信息网、国家水稻知识库、农业病虫害研究图库）、科普网站、（百度百科网站、360 百科网站）水稻病虫害相关书籍文本及中国知网相关文献。其中大多数据的结构类型为半结构化数据和非结构化数据，需通过爬虫获取源文本数据后再进一步分析挖掘水稻病虫害领域相关知识。 针对网站数据，本研究使用爬虫技术。爬虫作为一款经典的自动抓取目标网站内 容的工具，有效地提升了数据采集效率，能在较短时间内采集大量数据为数据分析做 准备工作。为满足信息时代用户需求的个性化发展，主题网络爬虫技术应运而生[54]。 顾名思义，主题网络爬虫则是抓取与所需主题相关的网络爬虫，不用搜集所有网页， 只用按照预先定义的爬取主题，过滤筛选出与主题相关的网页进行内容爬取。爬取网站数据时，第一步是采取 Scrapy 框架通过 http 库向站点发起请求 request ，请求 中包含 headers 等信息；第二步是获取 response 内容，即主题网页的链接列表被解 析后返回，得到多类型数据；第三步是解析内容，通过正则表达式和网页解析库对数 据进行解析，获取与主题相关网页的所有链接，并遍历链接网页内容获取数据；第四步是解析网页数据，保留数据的有效内容；第四步是保存数据，将有效内容按照指定 的格式存储。 在农业病虫害监测与防治领域，天然存在海量非结构化数据需要高效处理。例如水稻病害的症状描述、虫情发生规律、防治措施等信息，分散于农业文献、专家经验、田间观察记录等载体中，需要从大量文本中进行结构化提取。 本研究将爬取的半结构化数据进一步转化为知识图谱所需的实体 - 关系三元组。具体借助 OpenAI 的 gpt - 3.5 - turbo 模型，对所收集的水稻病虫害相关数据开展文本分析，主要包括实体识别和关系抽取两个关键步骤。 在实体识别阶段，旨在从数据中精准提取如病虫害名称、病原体、宿主作物等关键实体。而关系抽取则聚焦于明确实体之间的逻辑联系，例如 “水稻纹枯病 - 由 - 立枯丝核菌引起”“防治方法 - 包括 - 化学喷雾” 等。收集的数据涵盖多个与水稻病虫害相关的字段，为了便于模型处理，会将这些字段拼接成一个新的字段 “text”，拼接格式如 “症状描述_防治措施_发生规律” 。之后，使用 ChatGPT 从该 “text” 字段中提取构建知识图谱所需的实体和关系信息。 为引导 ChatGPT 正确进行实体关系提取，本文会提供一系列特定的实体类型和关系类型，并将其与 Schema.org 中的对应实体和关系进行映射。具体而言，映射时以提供给 ChatGPT 的实体和关系类型作为键，以 Schema.org 中相关对象和属性的 URL 作为值。 最终，ChatGPT 返回的 JSON 对象需要包含以下几个核心部分：“head” 键，代表从提供的数据中提取出的实体；“head_type” 键，指明提取的 head 实体的类型；“tail” 键，同样是从数据中提取出的实体文本；“tail_type” 键，表明 tail 实体的类型；“relation” 键，体现 “head” 和 “tail” 之间的关系类型。 这段话逻辑上有问题吗，给我修改
03-19
增加数据清洗环节描述："通过Scrapy框架采集多源数据后，采用正则表达式清洗HTML标签，使用Jieba进行农业术语分词，最终将结构化数据存储于MySQL数据库" ``` 2. **明确技术衔接关系**： ```text 修改知识图谱...
机器学习之正则化
dxt_snow的博客
07-20 557
机器学习之正则化正则化概念为什么需要正则化正则化实验 正则化 概念         正则化就是对最小化经验误差函数上加约束，约束有引导作用，使在优化误差函数的时候倾向于选择满足约束的梯度减少的方向，使最终的解倾向于符合先验知识。（来自百度百科，不理解没关系，可继续向后阅读） 为什么需要正则化   &...
python爬虫教程，带你从零到一，包含js逆向，selenium，tesseract OCR识别，mongodb的使用，以及scrapy框架.zip
11-24
python爬虫教程，带你从零到一，包含js逆向，selenium，tesseract OCR识别，mongodb的使用，...逆向文献整理http知识维基百科 百度百科 来自简书Chrome控制台官方教程 来自知乎请求使用官方中文JSON菜鸟教程XML菜鸟教程
Symfony实体通用正则表达式-Assert应用详解
标题：“regex-assert-symfony:在Symfony实体中与Assert一起使用的通用正则表达式”涉及到的主要知识点包括Symfony框架、正则表达式（regex）、数据验证、实体（Entity）以及Assert约束的使用。 Symfony是一个流行...
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