這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)怎么在python中利用正則表達(dá)式從字符串中提取數(shù)字,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。
在呼蘭等地區(qū),都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局,加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力,以專注、極致的服務(wù)理念,為客戶提供成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需開發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),成都全網(wǎng)營銷推廣,外貿(mào)網(wǎng)站制作,呼蘭網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。使用正則表達(dá)式,用法如下:
## 總結(jié) ## ^ 匹配字符串的開始。 ## $ 匹配字符串的結(jié)尾。 ## \b 匹配一個(gè)單詞的邊界。 ## \d 匹配任意數(shù)字。 ## \D 匹配任意非數(shù)字字符。 ## x? 匹配一個(gè)可選的 x 字符 (換言之,它匹配 1 次或者 0 次 x 字符)。 ## x* 匹配0次或者多次 x 字符。 ## x+ 匹配1次或者多次 x 字符。 ## x{n,m} 匹配 x 字符,至少 n 次,至多 m 次。 ## (a|b|c) 要么匹配 a,要么匹配 b,要么匹配 c。 ## (x) 一般情況下表示一個(gè)記憶組 (remembered group)。你可以利用 re.search 函數(shù)返回對象的 groups() 函數(shù)獲取它的值。 ## 正則表達(dá)式中的點(diǎn)號通常意味著 “匹配任意單字符”
解題思路:
既然是提取數(shù)字,那么數(shù)字的形式一般是:整數(shù),小數(shù),整數(shù)加小數(shù);
所以一般是形如:----.-----;
根據(jù)上述正則表達(dá)式的含義,可寫出如下的表達(dá)式:"\d+\.?\d*";
\d+匹配1次或者多次數(shù)字,注意這里不要寫成*,因?yàn)榧幢闶切?shù),小數(shù)點(diǎn)之前也得有一個(gè)數(shù)字;\.?這個(gè)是匹配小數(shù)點(diǎn)的,可能有,也可能沒有;\d*這個(gè)是匹配小數(shù)點(diǎn)之后的數(shù)字的,所以是0個(gè)或者多個(gè);
代碼如下:
import re string="A1.45,b5,6.45,8.82" print re.findall(r"\d+\.?\d*",string) # ['1.45', '5', '6.45', '8.82']
匹配指定字符串開頭的數(shù)字
例如下面的string:
tensorflow:Final best valid 0 loss=0.20478513836860657 norm_loss=0.767241849151384 roc=0.8262403011322021 pr=0.39401692152023315 calibration=0.9863265752792358 rate=0.0 提取 calibration=0.9863265752792358 . # 匹配“calibration=”后面的數(shù)字 pattern = re.compile(r'(?<=calibration=)\d+\.?\d*') pattern.findall(string) # ['0.9863265752792358']
匹配包含指定字符串開頭的數(shù)字
pattern = re.compile(r'(?:loss=)\d+\.?\d*') pattern.findall(string) # ['loss=0.20478513836860657', 'loss=0.767241849151384']
匹配時(shí)間,17:35:24
string = "WARNING:tensorflow: 20181011 15:28:39 Initialize training" pattern = re.compile(r'\d{2}:\d{2}:\d{2}') pattern.findall(string) # ['15:28:39']
匹配時(shí)間,20181011 15:28:39
string = "WARNING:tensorflow: 20181011 15:28:39 Initialize training" pattern = re.compile(r'\d{4}\d{2}\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}') pattern.findall(string) # ['20181011 15:28:39']
1、簡單易用,與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比,Python對代碼格式的要求沒有那么嚴(yán)格;2、Python屬于開源的,所有人都可以看到源代碼,并且可以被移植在許多平臺(tái)上使用;3、Python面向?qū)ο?,能夠支持面向過程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語言,Python寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼,可以直接從源代碼運(yùn)行程序;5、Python功能強(qiáng)大,擁有的模塊眾多,基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。
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