python基础——正则表达式

本文深入解析了正则表达式的特殊字符、匹配规则及re模块的常用函数,包括贪婪与非贪婪匹配的区别,以及如何使用原生字符串避免转义。
正则表达式是对字符串的模糊匹配
正则表达式的特殊字符:
单个字符:

. 点号匹配一个字符,除了\n以外的所有字符都可以匹配,加上re.S可以让点号匹配换行,re.I表示对大小写不敏感
[1-9a-z] 中括号表示匹配里面的一个字符
\d 匹配单个数字,即0-9中的一个
\D 匹配非数字
\s 匹配空白,即空格、tab键、换行都可以匹配
\S 匹配非空白,中文也可以
\w 匹配单词字符,0-9、a-z、A-Z、_、中文也可以
\W 匹配非单词字符

使用正则表达式匹配多个字符

* 匹配前一个字符可以出现0次或无限次,即可有可无
+ 匹配前一个字符可以出现1次或无限次,即最少出现1次
? 匹配前一个字符可以出现0次或1次,即最多出现一次,要么不出现
{m} 匹配前一个字符出现m次,并且只能返回m个字符,如果不足m个字符会报错
{m,} 匹配前一个字符出现m到无限次
{,m} 匹配前一个字符出现0到m次,包括m
{m,n} 匹配前一个字符出现m到n次,并且m要小于n,m和n之间不能有空格,匹配时包括m和n

匹配开头结尾的边界

^ 从字符串开头开始匹配 [^a] 中括号中使用尖括号表示只要不是a
$ 匹配字符串结尾

匹配分组时使用

| 匹配左右任意一个表达式
(ab) 将括号中的字符作为一个分组
(?P<name>) 给分组起别名

re模块的函数

re.match(正则表达式,要匹配的字符串) 从头开始匹配需要的字符串
re.search(正则表达式,要匹配的字符串) 返回第一次找到的字符串
re.sub(正则表达式,需要替换的字符串,要匹配的字符串,要替换的个数(n)) 把所有符合正则表达式的字符替换n次,如果没有替换次数,默认全部替换
re.findall(正则表达式,要匹配的字符串) 返回所有可以匹配成功的字符串,以列表形式返回
re.split(正则表达式,要匹配的字符串,要匹配的次数) 以列表的形式返回切割后的每个字符串

贪婪和非贪婪

Python里正则匹配默认是贪婪的,总是尝试匹配尽可能多的字符;非贪婪则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。在"*","?","+","{m,n}"后面加上?,使贪婪变成非贪婪

字符串前加r的作用

在字符串前加上r表示原生字符串,不需要进行转义

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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