正则表达式

先读取文本内容，再根据结构选择字符串处理、正则表达式或专用库提取信息。1. 读取文件或字符串变量；2. 用split()、find()等方法提取固定格式信息；3. 用re.findall()提取邮箱、电话、日期等规律性信息；4. 对JSON、HTML、PDF等结构化文本分别使用json、Beauti…

本教程旨在解决在Python中修改文本文件内数值时遇到的常见问题，特别是当尝试使用正则表达式进行递增替换时可能出现的非预期结果。文章将深入分析传统方法的局限性，并提供一种更健壮、高效且易于理解的解决方案，通过逐行读取、数值解析与运算，以及回 以上就是Python文本文件数值修改教程：高效与健壮的实践…

本文旨在教授如何使用python高效地在一个多行文本文件中查找并提取包含特定关键词的行。通过逐行读取文件内容并利用python的字符串查找功能，读者将学习编写简洁的代码来实现这一常见的文件处理任务，并掌握相关的文件路径处理技巧。 理解需求：在文本文件中查找特定行 在日常的数据处理或日志分析中，我们经…

本文详细介绍了如何使用 python 的 `re` 模块，结合非贪婪匹配和自定义替换函数，精确地替换文本中由特定起始和结束标记界定的多行内容。教程将涵盖 `re.dotall` 标志的应用、非贪婪修饰符 `?` 的作用，以及如何通过 `re.sub` 函数的 `repl` 参数传递一个 lambda…

本教程将深入探讨如何使用python正则表达式高效地替换文本中特定定界符之间的内容。重点解决多处匹配时的非贪婪行为以及如何清理匹配组内的换行符。我们将通过结合非贪婪量词`+?`和自定义替换函数（lambda表达式）来精确控制匹配范围并对捕获内容进行格式化处理，从而实现预期的文本转换效果。 引言：文本…

本教程详细阐述了在pandas中如何高效、准确地根据列中包含的特定部分字符串来删除数据行。针对常见的问题，如大小写敏感性导致筛选失败，文章重点介绍了使用`df.column.str.contains()`方法时，结合`case=false`参数进行不区分大小写的匹配，并利用`na=false`处理缺…

regex库是re模块的增强版，支持可变长度前后行断言、更灵活的Unicode处理及递归匹配，兼容re API并提供更强大功能。 Python 中的 regex 库是对内置 re 模块的增强替代品，提供了更强大、更灵活的正则表达式功能。 与 re 模块的区别 Python 自带的 re 模块支持基本…

glob模块用通配符匹配文件路径，支持、?、[]和*等模式，可结合recursive=True递归查找文件，适用于批量处理如列出.py文件，返回字符串列表，建议用/分隔路径，复杂场景可用pathlib替代。 在 Python 中，glob 模块用于查找符合特定规则的文件路径名，使用的是简单的通配符模…

glob模块用于匹配文件路径名，支持通配符如、?、[abc]和*（配合recursive=True实现递归），可快速查找指定模式的文件，返回字符串列表，常用作文件批量处理。 Python 的 glob 模块用于查找符合特定规则的文件路径名，功能类似于正则表达式，但更简单，适合用来匹配文件名模式。 基…

在pandas数据分析中，当包含数值和单位的列被错误识别为“对象”类型时，直接计算均值等统计量会受阻。本教程详细介绍了如何通过系统性的数据清洗和类型转换，将这些“对象”列精确地转换为数值类型，从而实现准确的描述性统计分析，包括处理缺失值、单位转换、分隔符统一及异常值处理，最终计算出有效的统计指标。 …