python 正则表达式简单学习记录

简介:
def print_re():
    #p = re.compile(r'hello')
    #p = re.compile(r'he')
    #m = p.match('hello,wrold')

    #print m.group()
    print '========='
    m1 = re.match(r'zheng','zhenghangjj')
    print m1.group()
    print '=====yi===='

    p = re.compile(r'\d+')
    r =  p.split('one1two2shtee3four4')
    print r
    #['one', 'two', 'shtee', 'four', '']

    #p1 = re.compile('one1two2shtee3four4')

    p = re.compile(r'\d+')
    print p.findall('one1two2shtee3four4five5')
    #['1', '2', '3', '4', '5']

def print_sub():
    '''
    >> > re.sub('[abc]', 'o', 'Mark')
    'Mork'
    >> > re.sub('[abc]', 'o', 'rack')
    'rook'
    >> > re.sub('[abc]', 'o', 'caps')
    'oops'
    >> >
    # >>> re.sub('[abc]','o','mastash',1)
    'mostash'
    >>>
    '''









本文转自 知止内明 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/357712148/2045805,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
16天前
|
PyTorch Linux 算法框架/工具
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
这篇文章是关于如何使用Anaconda进行Python环境管理,包括下载、安装、配置环境变量、创建多版本Python环境、安装PyTorch以及使用Jupyter Notebook的详细指南。
141 1
pytorch学习一:Anaconda下载、安装、配置环境变量。anaconda创建多版本python环境。安装 pytorch。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 架构师
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
尼恩架构团队的大模型《LLM大模型学习圣经》是一个系统化的学习系列,初步规划包括以下内容: 1. **《Python学习圣经:从0到1精通Python,打好AI基础》** 2. **《LLM大模型学习圣经:从0到1吃透Transformer技术底座》**
Python学习圣经:从0到1,精通Python使用
|
16天前
|
机器学习/深度学习 缓存 PyTorch
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
这篇文章是关于如何下载、安装和配置Miniconda,以及如何使用Miniconda创建和管理Python环境的详细指南。
221 0
pytorch学习一(扩展篇):miniconda下载、安装、配置环境变量。miniconda创建多版本python环境。整理常用命令(亲测ok)
|
19天前
|
测试技术 Perl
一个提高效率的工具,正则表达式,值得学习一下!
一个提高效率的工具,正则表达式,值得学习一下!
|
18天前
|
Python
【收藏备用】Python正则表达式的7个实用技巧
【收藏备用】Python正则表达式的7个实用技巧
16 1
|
19天前
|
开发者 Python
Python学习九:file操作
这篇文章是关于Python文件操作的详细教程,包括文件的打开、读写、关闭,以及文件备份脚本的编写和文件定位操作。
15 2
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 架构师
Python学习圣经:从入门到精通Python,打好 LLM大模型的基础
Python学习圣经:从0到1精通Python,打好AI基础
|
15天前
|
机器学习/深度学习 缓存 Linux
python环境学习:pip介绍,pip 和 conda的区别和联系。哪个更好使用?pip创建虚拟环境并解释venv模块,pip的常用命令,conda的常用命令。
本文介绍了Python的包管理工具pip和环境管理器conda的区别与联系。pip主要用于安装和管理Python包,而conda不仅管理Python包,还能管理其他语言的包,并提供强大的环境管理功能。文章还讨论了pip创建虚拟环境的方法,以及pip和conda的常用命令。作者推荐使用conda安装科学计算和数据分析包,而pip则用于安装无法通过conda获取的包。
34 0
|
18天前
|
Python
python学习之旅(基础篇看这篇足够了!!!)(下)
python学习之旅(基础篇看这篇足够了!!!)(下)
26 0
|
18天前
|
存储 程序员 Python
python学习之旅(基础篇看这篇足够了!!!)(上)
python学习之旅(基础篇看这篇足够了!!!)(上)
32 0