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菜鸟请教一个简单正则表达式

问题描述:

需要匹配这段文本:

要匹配

                    <div class="work_time">
                        时间:2021.02.22~2021.06.20
                    </div>

我写的:

<div class="work_time">(.*?)div>

但是匹配不出来,我想可能是因为有隔行的原因,但是我网上搜了一下自己尝试一直不能成功,请大佬指导,感谢!

网友观点:

看的出来题主想匹配日期,没做过隔行匹配,不是很清楚,但如果单纯想在页面获取的话可以使用css选择器,如果时爬虫相关的话还可以使用xpath都很方便,看需求吧,不是很懂纯用正则匹配这一段的意义,不是最优解

看一下语法,然后自己写一下

 

数据科学入门必读:如何使用正则表达式?

选自Dataquest,作者:Alex Yang,机器之心编译

正则表达式对数据处理而言非常重要。近日,Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章,通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。

数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候,这些数据中会包含大量文本语料。我们可以采用人工方式,亲自阅读,但我们也可以利用 Python 的力量。毕竟,代码存在的意义就是自动执行任务。

即便如此,从头开始写一个脚本也需要大量时间和精力。这就是正则表达式的用武之地。正则表达式(regular expression)也被称为 RE、regex 和 regular pattern,这是一种让我们能快速筛查和分析文本的紧凑型语言。正则表达式始于 1956 年——Stephen Cole Kleene 创造了它并将其用于描述人类神经系统的 McCulloch-Pitts 模型。到了 60 年代,Ken Thompson 将这种标记方法添加到了一个类似 Windows 记事本的文本编辑器中,自那以后,正则表达式不断发展壮大。

正则表达式的一大关键特征是其经济实用的脚本。你甚至可以将其看作是代码中的捷径。没有它,我们就要码更多代码才能实现相同的功能。学习本教程需要基本的 Python 知识。如果你理解 if-else 语句、while 和 for 循环、列表(list)和字典(dictionary),你就能读懂本教程的大部分内容。你也需要一个代码编辑器,比如 Visual Code Studio、PyCharm 或 Atom。此外,了解一点 pandas 的基本知识会很有帮助,这样在我们解读每一行代码时你才不会迷失方向。如果你需要学学 pandas,可以参考这个教程:https://www.dataquest.io/blog/pandas-python-tutorial/

学习完本教程后,你将熟悉一些正则表达式的工作原理,并能使用其基本模式和 Python 的 re 模块提供的函数来分析字符串。我们还将体验正则表达式和 pandas 库高效处理大规模无组织数据集的能力。

现在,我们来看看正则表达式的能力。

介绍我们的数据集

我们将使用来自 Kaggle 的 Fraudulent Email Corpus(欺诈电子邮件语料库)。其中包含 1998 年到 2007 年之间发送的数千封钓鱼邮件。这些邮件读起来很有意思。我们首先将使用单封邮件学习基本的正则表达式命令,然后我们会对整个语料库进行处理。

语料库地址:https://www.kaggle.com/rtatman/fraudulent-email-corpus

介绍 Python 的正则表达式模块

首先,准备数据集:打开那个文本文件,将其设置成「只读」,然后读取它。我们也为其分配了一个变量 fh,表示文件句柄(file handle)。

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