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怎么在python中利用正則表達式從字符串中提取數字

發布時間:2021-05-13 17:12:54 來源:億速云 閱讀:802 作者:Leah 欄目:互聯網科技

這篇文章將為大家詳細講解有關怎么在python中利用正則表達式從字符串中提取數字,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

使用正則表達式,用法如下:

## 總結
## ^ 匹配字符串的開始。
## $ 匹配字符串的結尾。
## \b 匹配一個單詞的邊界。
## \d 匹配任意數字。
## \D 匹配任意非數字字符。
## x? 匹配一個可選的 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記憶組 (remembered group)。你可以利用 re.search 函數返回對象的 groups() 函數獲取它的值。
## 正則表達式中的點號通常意味著 “匹配任意單字符”

解題思路:

既然是提取數字,那么數字的形式一般是:整數,小數,整數加小數;

所以一般是形如:----.-----;

根據上述正則表達式的含義,可寫出如下的表達式:"\d+\.?\d*";

\d+匹配1次或者多次數字,注意這里不要寫成*,因為即便是小數,小數點之前也得有一個數字;\.?這個是匹配小數點的,可能有,也可能沒有;\d*這個是匹配小數點之后的數字的,所以是0個或者多個;

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=”后面的數字
pattern = re.compile(r'(?<=calibration=)\d+\.?\d*')
pattern.findall(string)
# ['0.9863265752792358']

怎么在python中利用正則表達式從字符串中提取數字

匹配包含指定字符串開頭的數字

pattern = re.compile(r'(?:loss=)\d+\.?\d*')
pattern.findall(string)
# ['loss=0.20478513836860657', 'loss=0.767241849151384']

怎么在python中利用正則表達式從字符串中提取數字

匹配時間,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']

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1、簡單易用,與C/C++、Java、C# 等傳統語言相比,Python對代碼格式的要求沒有那么嚴格;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上使用;3、Python面向對象,能夠支持面向過程編程,也支持面向對象編程;4、Python是一種解釋性語言,Python寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序;5、Python功能強大,擁有的模塊眾多,基本能夠實現所有的常見功能。

關于怎么在python中利用正則表達式從字符串中提取數字就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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