Python은 정규식을 사용하여 문자열을 추출합니다.
머리말
정규식에 대한 기본 지식은 다루지 않겠습니다. 관심이 있는 경우 여기를 클릭하면 됩니다. 하나는 에서 문자를 추출하는 것입니다. 텍스트의 단일 위치, 다른 하나는 여러 연속 위치의 문자열을 추출하는 것입니다. 로그 분석을 하다 보면 이런 상황이 발생하는데, 아래에서 해당 방법에 대해 이야기하겠습니다.
1. 단일 위치에서 문자열 추출
이 경우 정규식(.+?)을 사용하여 추출할 수 있습니다. 예를 들어 문자열 "a123b"의 경우 ab 사이의 값 123을 추출하려면 정규 표현식과 함께 findall을 사용할 수 있습니다. 그러면 상황과 일치하는 모든 조건이 포함된 목록이 반환됩니다.
코드는 다음과 같습니다:
import re str = "a123b" print re.findall(r"a(.+?)b",str)# 输出['123']
1.1 탐욕 및 비탐욕 매칭
문자열 "a123b456b"가 있는 경우, 그리고 마지막 b 사이의 모든 값은 a와 처음 나타나는 b 사이의 값 대신에 ?를 사용하여 일반적인 탐욕 매칭과 비탐욕 매칭을 제어할 수 있습니다.
코드는 다음과 같습니다.
import re str = "a123b456b" print re.findall(r"a(.+?)b", str) #输出['123']#?控制只匹配0或1个,所以只会输出和最近的b之间的匹配情况 print re.findall(r"a(.+)b", str) #输出['123b456'] print re.findall(r"a(.*)b", str) #输出['123b456']
1.2 다줄 매칭
다줄 매칭을 원할 경우 re.S와 re.M 플래그를 추가합니다. 개행 문자와 일치합니다. 기본값은 개행 문자와 일치하지 않습니다.
코드는 다음과 같습니다.
str = "a23b\na34b" re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", str) #输出[] #因为不能处理str中间有\n换行的情况 re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", str, re.S) #s输出[('23', '34')]
re.M을 추가한 후 ^$ 표시는 각 줄과 일치합니다. 기본적으로 ^ 및 $는 첫 번째 줄만 일치합니다.
코드는 다음과 같습니다.
str = "a23b\na34b" re.findall(r"^a(\d+)b", str) #输出['23'] re.findall(r"^a(\d+)b", str, re.M) #输出['23', '34']
2. 연속된 여러 위치의 문자열을 추출합니다.
이 경우
(?P<name>…)
를 사용할 수 있습니다. 추출할 정규 규칙 표현식입니다. 예를 들어, 웹 서버 액세스 로그 라인이
'192.168.0.1 25/Oct/2012:14:46:34 "GET /api HTTP/1.1" 200 44 "http://abc.com/search" "Mozilla/5.0"'
이고 이 로그 라인의 모든 콘텐츠를 추출하려는 경우 여러
(?P<name>expr)
를 작성하여 추출할 수 있습니다. 이름은 임의로 변경할 수 있습니다. 위치 문자열로 명명된 변수에 대해서는 expr을 정규식으로 변경하여 위치를 추출할 수 있습니다.
코드는 다음과 같습니다.
import re line ='192.168.0.1 25/Oct/2012:14:46:34 "GET /api HTTP/1.1" 200 44 "http://abc.com/search" "Mozilla/5.0"' reg = re.compile('^(?P<remote_ip>[^ ]*) (?P<date>[^ ]*) "(?P<request>[^"]*)" (?P<status>[^ ]*) (?P<size>[^ ]*) "(?P<referrer>[^"]*)" "(?P<user_agent>[^"]*)"') regMatch = reg.match(line) linebits = regMatch.groupdict() print linebits for k, v in linebits.items() : print k+": "+v
출력 결과는 다음과 같습니다.
status: 200 referrer: request: GET /api HTTP/1.1 user_agent: Mozilla/5.0 date: 25/Oct/2012:14:46:34size: 44 remote_ip: 192.168.0.1
요약
이상은 이 글의 전체 내용입니다. 모든 분들의 공부나 업무에 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠습니다. 궁금한 점이 있으시면 메시지를 남겨주세요.
위 내용은 Python은 정규식을 사용하여 문자열을 추출합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
