re模块

本文详细介绍了Python中正则表达式的使用方法,包括findall、search、match等函数的应用场景及区别,通过实例展示了如何利用这些函数进行字符串的匹配、搜索、切割与替换。

查找:  findall()   search()  match()

  findall():  匹配所有的每一项都是列表的一个元素

  语法: findall(正则表达式, 待匹配的字符串, flag)

import re
ret = re.findall('\d+','sjkhk172按实际花费928') 
print(ret)
ret = re.findall('\d','sjkhk172按实际花费928') 
print(ret)
结果:
['172', '928']
['1', '7', '2', '9', '2', '8']

  search:    只匹配从左到右的第一个,得到的不是直接的结果,而是一个变量,通过这个变量的group方法获取结果. 如果没有匹配到,会返回None,使用group会报错.

  语法:search(正则表达式, 待匹配的字符串,flag)

ret = re.search('\d+','sjkhk172按实际花费928')
print(ret)  # 内存地址,这是一个正则匹配的结果
print(ret.group()) # 通过ret.group()获取真正的结果

结果:<re.Match object; span=(5, 8), match='172'>    
#内存地址,span(5,8)表示匹配到的数据范围在第5位到第8位,match ='172'表示匹配到的数据为172 172 ret = re.search('\d','owghabDJLBNdgv') print(ret) # print(ret.group()) 结果:None              #没有匹配到,返回None AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'#没有匹配到,使用group方法报错 ret = re.search('\d+','sjkhk172按实际花费928') if ret : # 内存地址,这是一个正则匹配的结果,先判断是否匹配到,再输出 print(ret.group()) # 通过ret.group()获取真正的结果 结果:172

  使用search对网页标签进行处理

import re
s = '<a>wahaha</a>'  # 标签语言 html 网页
ret = re.search('<(\w+)>(\w+)</(\w+)>',s)
print(ret.group())  # 所有的结果
print(ret.group(1)) # 数字参数代表的是取对应分组中的内容
print(ret.group(2))
print(ret.group(3))
结果:<a>wahaha</a>
a
wahaha
a

  使用findall对网页标签进行处理

import re
s = '<a>wahaha</a>' 
ret = re.findall('(\w+)',s)         #查找所有的匹配项
print(ret)
ret = re.findall('>(\w+)<',s)    #使用优先显示分组的内容,使用> < 对标签内的内容进行限定
print(ret)
结果:['a', 'wahaha', 'a']
['wahaha']

  取消分组优先: (?:正则表达式)

ret = re.findall('\d+(\.\d+)?','1.234*4')
print(ret)
结果:['.234', '']
ret = re.findall('\d+(\.\d+)','1.234*4')
print(ret)
结果:['.234']

  关于分组:对于正则表达式而言,有时我们需要进行分组,来整体约束某一组字符出现的次数

(\.[\w]+)?

  对于python而言,分组可以帮助我们更好更精准的找到我们真正需要的内容.

<(\w+)>(\w+)</(\w+)>

  match()  从开头匹配,相当于search中的正则表达式加上一个'^'.

  语法:match(正则表达式, 待匹配的字符串, flag)

ret = re.match('\d+','172sjkhk按实际花费928')
print(ret.group())
结果: 172
ret = re.match('\d+','sjkhk172按实际花费928')
print(ret)        #待匹配字符串不是以数字开头的,所以没有匹配到
print(ret.group())
结果: None
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
ret = re.match('\d+$','172sjkhk按实际花费928')
print(ret)    #没有匹配到
print(ret.group())
结果:None
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

  match与search的区别:

  re.match只匹配字符串的开始,如果字符串的开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回None,而re.search匹配整个字符串,直到找到一个匹配的.

  split():  按照指定的字符切割

import re
s = 'alex|taibai|egon|'
print(s.split('|'))            #字符串的切割
结果:['alex', 'taibai', 'egon', '']
s = 'alex83taibai40egon25'
ret = re.split('\d+',s)    #使用正则表达式切割字符串   语法: re.split(正则表达式,待切割字符串)
print(ret)
结果:['alex', 'taibai', 'egon', '']
s = 'alex83taibai40egon'
ret = re.split('\d+',s)
print(ret)
结果:['alex', 'taibai', 'egon']

  注意:如果待切割的字符是在字符串的两边,则切割得到的字符串两边带有空字符串.

  使用分组进行切割

import re
ret = re.split('\d+','alex83taibai40egon25')
print(ret)
ret = re.split('(\d+)','alex83taibai40egon25aa') #使用分组,返回所有的元素
print(ret)
结果:['alex', 'taibai', 'egon', '']
['alex', '83', 'taibai', '40', 'egon', '25', 'aa']

  分组命名  ('?P<分组名字>正则表达式')

import re
s = '<a>wahaha</a>'
ret = re.search('>(?P<con>\w+)<',s)    #分组名为'con'
print(ret.group(1))            #分组1, 根据分组序号打印(分组序号从1开始)
print(ret.group('con'))        #根据分组名打印

  使用分组得到需要的内容

import re
s = '<a>wahaha</a>'
pattern = '<(\w+)>(\w+)</(\w+)>'        #分为3组
ret = re.search(pattern,s)            #得到一个内存地址
print(ret)                                    
print(ret.group())                          #打印匹配到的所有的分组  
print(ret.group(2))                        # 打印分组2
print(ret.group(1) == ret.group(3))    #判断分组1与分组3是否相同
结果:<re.Match object; span=(0, 13), match='<a>wahaha</a>'>
<a>wahaha</a>
wahaha
True

  使用前面的分组,要求使用这个名字的分组和前面同名分组的内容匹配的必须一致

pattern = '<(?P<tab>\w+)>(\w+)</(?P=tab)>'
ret = re.search(pattern,s)
print(ret.group())
结果:<a>wahaha</a>

  匹配的内容没有特点,容易和不想匹配的内容混在一起

#精确的取到整数,过滤掉小数
import re ret=re.findall(r"\d+\.\d+|\d+","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") #未使用分组 print(ret) 结果:['1', '2', '60', '40.35', '5', '4', '3'] ret=re.findall(r"\d+\.\d+|(\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") #使用一个分组 print(ret) 结果:['1', '2', '60', '', '5', '4', '3'] ret=re.findall(r"(\d+\.\d+)|(\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") #使用两个分组 print(ret) 结果:[('', '1'), ('', '2'), ('', '60'), ('40.35', ''), ('', '5'), ('', '4'), ('', '3')] ret=re.findall(r"\d+\.\d+|(\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") #使用一个分组 ret.remove('') #使用remove去除空字符串 print(ret) 结果:['1', '2', '60', '5', '4', '3']  #去掉小数,得到整数

  sub()  替换字符串中的匹配项(相当于字符串操作中的replace)

  语法:re.sub(正则表达式, 替换的字符串(也可以是一个函数), 被替换的原始字符串, 替换次数(默认0,表示替换所有的匹配) )

ret = re.sub('\d+','H','alex83taibai40egon25')    #替换所有的匹配
print(ret)
结果:alexHtaibaiHegonH
ret = re.sub('\d+','H','alex83taibai40egon25',1)  #替换1次
print(ret)
结果:alexHtaibai40egon25

  subn()  与sub方法一样,但是返回一个元组,元组的第一个元素是替换后的字符串,第二个元素是替换的次数.

ret = re.subn('\d+','H','alex83taibai40egon25')
print(ret)
结果:
('alexHtaibaiHegonH', 3)
ret = re.subn('\d+','H','alex83taibai40egon25',2)
print(ret)
结果:
('alexHtaibaiHegonH', 2)

  re模块的进阶:compile, finditer

  compile  节省使用正则表达式解决问题的时间.(将正则表达式编译成字节码,在多次使用中,不会多次编译)

ret = re.compile('\d+')   # 已经完成编译了
print(ret)
结果:re.compile('\\d+') res = ret.findall('alex83taibai40egon25') #使用编译完成的正则表达式去匹配字符串 print(res)
结果:['83', '40', '25'] res = ret.search('sjkhk172按实际花费928') print(res.group())
结果:172

  finditer 节省使用正则表达式解决问题的空间/内存

ret = re.finditer('\d+','alex83taibai40egon25')
print(ret)                   #得到一个迭代器 
for i in ret:
    print(i.group())       #每次取一个数据,节省内存空间
结果:<callable_iterator object at 0x05A2A4F0>
83
40
25

  将compile与finditer结合使用,可以节省使用正则表达式的时间和空间.

ret = re.compile('\d+')   # 已经完成编译了
res = re.finditer(ret, 'alex83taibai40egon25')
for i in res:
    print(i.group())

  小总结:

    findall  返回列表,找所有的匹配项

    search  匹配就返回一个变量,通过group取匹配到的第一个值,没有匹配到就返回None,没有匹配到使用group会报错.

    match  相当于search的正则表达式加了一个'^'.

    split   返回列表,切割正则表达式匹配到的字符.

    sub   替换,用指定的字符串替换正则表达式匹配到的字符,可以指定替换次数.默认替换所有匹配.

    subn    替换,用指定的字符串替换正则表达式匹配到的字符,可以指定替换次数,默认替换所有匹配,返回一个元组,元组的第一个元素是替换后的字符串,第二个元素是替换的次数.

    compile   编译一个正则表达式,用这个结果去search,match,findall,finditer能够节省时间.

    finditer  返回一个迭代器,所有的结果都在这个迭代器中,需要通过for循环和group的形式取值,能够节省内存.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Virous1887/p/9493962.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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