如何提取使用正則表達式在Python中的文本信息？import refile object=打開（”溫度.txt") 嘗試：str=文件u對象.讀取( ) 最后：文件對象。關閉（）結果=關于芬德爾（“

如何提取使用正則表達式在Python中的文本信息？

import refile object=打開（”溫度.txt") 嘗試：str=文件u對象.讀取( ) 最后：文件對象。關閉（）結果=關于芬德爾（“（d%）SSd（d）KS（d）K”，str）f=打開（”測試.csv“，”w“）表示行輸入結果：f.write（%s、%s、%sn“%（第[0]行、第[1]行、第[2]行）f.close（）

如何用正則表達式提取字符串中的漢字？

Python事實上，它非常簡單將中文正則表達式轉換為Unicode[?U>]/ut5-/gt S=“Chinese:123456aa ha BBCC”。解碼（“utf8”）>>> Su“-中文：123456aa哈哈BBCC”>>>打印s中文：123456aa哈哈BBCC>>>重新匹配（U“[（I-龥]”，s）<Usre.sre匹配對象位于0xb77742c0>>> pat=“Chinese”。解碼（“utf8”）>>>檢索（帕特，s）<usre.sreMatch object at 0x16a16df0>>>>> newpat=“這里是中文內容”。解碼（“utf8”）>>>新聞=回復sub（pat，newpat，s）>>>印刷新聞這里是中文內容：123456aa哈哈BBCC

對于那些使用過幾種開發語言（Java，C#，nodejs，Erlang），然后轉向Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環比CPP慢兩個數量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數據，兩個數量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執行頂層邏輯并阻塞數以億計的數據，Python只會循環十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統中并不重要。

Python最大的優點是它可以非常優雅地將數據拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數據，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統IO優化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優雅高效地完成海量數據處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？