网络爬虫(4)--正则表达式

本文介绍了正则表达式在文本匹配中的应用,通过匹配邮箱地址的实例详细讲解了正则表达式的规则,并展示了如何在网页爬虫中利用正则表达式进行高效信息筛选。

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       正则表达式在文本匹配中使用广泛。网络爬虫中往往涉及对页面某些信息的提取,正则表达式能够极大的简化我们对信息的筛选过程。

        对正则表达式的学习可以参考 http://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html
我们以对一个邮箱的正则匹配为例,介绍正则表达式的应用。
一个邮箱地址可以分解成以下几种规则:
  • 邮箱地址的第一部分至少包括一种内容:大写字母,小写字母,数字0-9,点号(.),加号(+)或者下划线(_),对应的正则表达式为[A-Za-z0-9\._+]+
  • 之后,包含一个@符号,在@之后,邮箱地址至少包含一个大写或小写字母,对应正则式为[A-Za-z]+,然后包含一个点号,最后邮箱地址以com、org、edu、net等域名结尾,(com|org|edu|net)
  • 将这几条规则汇总,可以得到匹配邮箱的正则表达式为:
             [A-Za-z0-9\._+]+@[A-Za-z]+\.(com|org|edu|net)
利用这一表达式我们就可以很方便的解析出网页中的邮箱地址而不需要写很多的字符判断
        正则表达式不仅可以独立使用,还可以用在BeautifulSoup中,事实上,大多数支持字符串参数的函数都可以使用正则表达式实现。 
        如在BeautifulSoup的find函数中,find("img",{“src”:re.compile("xxx")}可以用来查找符合规则的图像。 





转载于:https://www.cnblogs.com/haoliuhust/p/5618277.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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