wraps(func) def wrapper_repeat(*args, **kwargs): for _ in range(num_times): value = func(*args, **kwargs) return value return wrapper_repeat return decorator_repeat It looks a little messy, but you’ve only put the same decorator pattern that you’ve seen many times by now inside...
pattern = re.compile(r'\bpython\b', re.IGNORECASE) text = "Python is a popular programming ...
for key in files_list.keys(): for filename in files_list.get(key): space_temp = space_temp + get_file_size(os.path.join(key, filename)) all_files_space.update({key:space_temp}) space_temp = 0 return all_files_space def clean_cc_tmp_file(files_list): pattern = r".*\.cc....
importre# 定义座机号码的正则表达式模式pattern=r'^0\d{2,3}-\d{7,8}$|^0\d{2,3}\s\d{7,8}$'# 待匹配的座机号码phone_numbers=['010-1234567','021 87654321','0755-98765432','075598765432'# 错误格式]# 匹配座机号码forphone_numberinphone_numbers:ifre.match(pattern,phone_number):print(f...
需要匹配pattern模式才能匹配成功,表示肯定后面的字符内容 8) (?#...) #后面的内容将被作为注释而忽略 1#coding=utf-82importre3#1. 写一个正则表达式,使其能同时识别下面所有的字符串:'bat','bit', 'but', 'hat', 'hit', 'hut'45s ="bat ,bit ,but ,hat ,hit ,hut"6printre.findall(r'[bh...
上下文管理器对象存在以控制with语句,就像迭代器存在以控制for语句一样。 with语句旨在简化一些常见的try/finally用法,它保证在代码块结束后执行某些操作,即使代码块由return、异常或sys.exit()调用终止。finally子句中的代码通常释放关键资源或恢复一些临时更改的先前状态。
(2)re.findall ( pattern, string, flags=0 ):返回string中所有与pattern匹配的全部字符串,返回形式为数组。 代码: import re str1=input() # l=str1.split(',') # print(l) list=re.findall(r'[0-9]+',str1) print(list) print(tuple(list)) ...
语法中定义) \g<number> 会使用数字组;\g<2> 就是\2,但它避免了二义性,如 \g<2>0。 \20 就会被解释为组20,而不是组2后面跟随一个字符 '0'。向后引用 \g<0> 把pattern 作为一整个组进行引用。 在3.1 版更改: 增加了可选标记参数。 在3.5 版更改: 不匹配的组合替换为空字符串。 在3.6 版更...
deftokenize(code,specs,eof=None):patterns=[]definition={}extended={}ifnotspecs:returnNoneforindexinrange(len(specs)):spec=specs[index]name,pattern=spec[:2]pn='PATTERN%d'%indexdefinition[pn]=nameiflen(spec)>=3:extended[pn]=spec[2]patterns.append((pn,pattern))tok_regex='|'.join('(?P<...
(string_pattern) # find all the matches in string one result = regex_pattern.findall(str1) print(result) # Output ['251', '761', '231', '451'] # https://www.w3schools.com/python/python_regex.asp df.filter(regex=("d.*")) df.select(lambda col: col.startswith('d'), axis=1...