怎么在python中利用正則表達(dá)式從字符串中提取數(shù)字-創(chuàng)新互聯(lián)

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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']

Python的優(yōu)點(diǎn)有哪些

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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