這篇文章主要介紹了python正則表達式從字符串中提取數字的思路詳解,非常不錯,具有一定的參考借鑑價值,需要的朋友可以參考下
python從字符串中提取數字
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) 要麼匹配 a,要麼匹配 b,要麼匹配 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着 “匹配任意單字符”
解題思路:
既然是提取數字,那麼數字的形式一般是: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,注意這裏不要寫成*,因爲即便是小數,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後的數字的,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=”後面的數字 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字
pattern = re.compile(r'(?:loss=)\d+\.?\d*') pattern.findall(string) # ['loss=0.20478513836860657', 'loss=0.767241849151384']
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']
總結
以上所述是小編給大家介紹的python正則表達式從字符串中提取數字的思路詳解 ,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回覆大家的。在此也非常感謝大家對神馬文庫網站的支持!
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