作者：Vikash Singh 编译：肖依月、吴双、钱天培 “当遇到一个文本处理问题时，如果你在第一时间想到了正则表达式，那么恭喜你，你的问题从一个变成了俩！“ 如果你曾参与过文本数据分析，正则表达式（Regex）对你来说一定不陌生。词库索引、关键词替换……正则表达式的强大功能使其成为了文本处理的必备工具。然而， 在处理大文本的情境下，正则表达式的低效率却常常让人抓耳挠腮。今天，文摘菌将为你介绍一款比正则表达式快数百倍的Python库——FlashText。 让人抓狂的数据清洗工作 即便是最简单的文本分析，
GitMAD是一个用于发现Github上的敏感信息和数据泄漏的工具。通过给定关键字或域，GitMAD便会搜索Github上托管的代码，以查找是否存在匹配项。一旦找到了匹配项，GitMAD将克隆存储库并在文件中搜索一系列可配置的正则表达式。然后，GitMAD会获取这些结果，并将它们插入到数据库中供后续的查看使用。这些结果也可作为邮件警报发送。另外，GitMAD将持续运行以发现与输入关键字匹配的新存储库。
re.search（）：此方法返回None（如果模式不匹配），或者返回re.MatchObject，其中包含有关字符串的匹配部分的信息。此方法在第一个匹配项后停止，因此它最适合测试正则表达式，而不是提取数据。
正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。要在python中使用RegEx，首先我们应该导入名为 re 的模块。
选自Dataquest 作者：Alex Yang 机器之心编译 参与：Panda 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。比如，假如我们需要搞清楚「巴拿马文件 [注意，可能是敏感词]」丑闻中谁给谁发送过邮件，那么我们就要筛查 1150 万份文档！我们可以采用人工方式，亲自阅读每一封电子邮件，但我们也可以
正则表达式通常缩写为 regex，是处理文本的有效工具。本质上，它们由一系列建立搜索模式的字符组成。该模式可用于广泛的字符串操作，包括匹配模式、替换文本和分割字符串。
云豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 正则表达式在Python爬虫中的作用就像是老师点名时用的花名册一样，是必不可少的神兵利器。 一、 正则表达式基础 1.1.概念介绍 正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。 其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。 它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的。 下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程： 正则表达式的大致匹配过程是： 1
我们每天还会识别各种其他文本模式：电子邮件地址中间有@符号，美国社会保障号码有九位数字和两个连字符，网站 URL 通常有句点和正斜杠，新闻标题使用标题大小写，社交媒体标签以#开头且不包含空格，等等。
本文介绍了Python对于正则表达式的支持，包括正则表达式基础以及Python正则表达式标准库的完整介绍及使用示例。本文的内容不包括如何编写高效的正则表达式、如何优化正则表达式，这些主题请查看其他教程。 注意：本文基于Python2.4完成；如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基，whatever。 1. 正则表达式基础 1.1. 简单介绍 正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。
正则表达式（RegEx）是一系列字符，形成了一个搜索模式。RegEx 可用于检查字符串是否包含指定的搜索模式。
JavaScript正则表达式在线测试工具： http://tools.zalou.cn/regex/javascript
对于经常使用爬虫的我来说，在大多数文本编辑器都会有“在文件中查找”功能，主要是方便快捷的查找自己说需要的内容，那我有咩有可能用Ruby 或 Python实现类似的查找功能？这些功能又能怎么实现？
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
Python中所有正则表达式的函数都在re模块中，向re.compile()传入一个字符串值，表示正则表达式，它将返回一个regex模式对象。
正则表达式（regex 或 regexp）在通过搜索特定搜索模式的一个或多个匹配（即 ASCII 或 unicode 字符的特定序列）从任何文本中提取信息时非常有用。
正则表达式提供了功能强大、灵活而又高效的方法来处理文本。 正则表达式丰富的泛模式匹配表示法使你可以快速分析大量文本，以便：
数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。 项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此类工作是由关键词替换完成的，就像吧「Javascript」替换成「JavaScript」。另一些
选自FreeCoderCamp 作者：Vikash Singh 机器之心编译 参与：李泽南、刘晓坤 数据清理是很多机器学习任务上我们遇到的首要问题。本文介绍的 FastText 是一个开源 Python 库，可用于快速进行大规模语料库的文本搜索与替换。该项目的作者表示，使用正则表达式（Regex）需要 5 天的任务在新的方法中只需要 15 分钟即可完成。 项目链接：https://github.com/vi3k6i5/flashtext 自然语言处理领域的开发者在处理文本之前必须对数据进行清理。有些时候，此
正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE），计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。
Regex（英语：Regular Expression，在代码中常简写为 regex 、 regexp 或 RE ），又称正规表示式、正規表示法、正規運算式、規則運算式、常規表示法，是计算机科学的一个概念 ，正则表达式是一种编写匹配字符串的模式的方法。通常这些模式可用于搜索特定事物的字符串，或搜索然后替换某些事物等。正则表达式非常适合字符串操作！
正则表达式的英文是regular expression，通常简写为regex、regexp或者RE，属于计算机领域的一个概念。
「 傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
正则表达式（regex 或 regexp）对于从文本中抽取信息极其有用，它一般会搜索匹配特定模式的语句，而这种模式及具体的 ASCII 序列或 Unicode 字符。从解析/替代字符串、预处理数据到网页爬取，正则表达式的应用范围非常广。
正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式，只需要简单看一看就可以上手了。
本教程上接 教程 第2部分 。我们将继续 开发 Web-poll 应用并且专注在创建公共界面 – “视图 （views ）”。
本文介绍了Python对于正则表达式的支持，包括正则表达式基础以及Python正则表达式标准库的完整介绍及使用示例。本文的内容不包括如何编写高效的正则表达式、如何优化正则表达式，这些主题请查看其他教程。 注意：本文基于Python2.4完成；如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基，whatever。 1. 正则表达式基础 1.1. 简单介绍 正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大
匹配模式 re.ASCII 同re.A，对应的内联标识为(?a)，用于向后兼容。使元字符\w, \W, \b, \B, \d, \D, \s和\S仅匹配ASCII字符。该模式只在string模式下有意
正则表达式可用于搜索、编辑和操作文本。Python RegEx 被几乎所有的公司广泛使用，并且对他们的应用程序具有良好的行业吸引力，从而使得正则表达式越来越受重视
例如在咱们之前介绍过的《贷还是不贷：如何用 Python 和机器学习帮你决策？》和《如何用 Python 和深度神经网络锁定即将流失的客户？》中，你都看到了，机器模型更喜欢被结构化的表格信息来喂养。
匹配以“sales”开头，后跟任意一个字符，再后以“.xls”结尾的10字符组合。
正则表达式(regex)是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。
自己写的一个爬虫：https://github.com/qester/wordpres_Crawler
正则表达式，简称regex，是文本模式的描述方法。你可以在google上搜索regex或者regexp获得非常多的学习资料。这篇短文介绍在python脚本中使用正则表达式的步骤：
计数 集合.count_documents(query) 可以统计集合中符合条件的查询数量
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管
正则表达式(Regular Expression,在代码中常简写为regex、 regexp、RE 或re)是预先定义好的一个“规则字符率”,通过这个“规则字符串”可以匹配、查找和替换那些符合“规则”的文本。 虽然文本的查找和替換功能可通过字符串提供的方法实现,但是实现起来极为困难,而且运算效率也很低。而使用正则表达式实现这些功能会比较简单,而且效率很高,唯一的困难之处在于编写合适的正则表达式。 Python 中正则表达式应用非常广泛,如数据挖掘、数据分析、网络爬虫、输入有效性验证等,Python 也提供了利用正则表达式实现文本的匹配、查找和替换等操作的 re 模块。
Java 作为一种被广泛使用的编程语言，从 jdk-1.4 开始，标准库提供了 java.util.regex 包来支持正则表达式的使用。正则在 Java 中的使用和 python 中略有区别，主要是使用方式上稍有差异。名称上的不同足可见一斑，python 中两个核心对象是 Pattern 和 Match ，而 Java 中则是 Pattern 和 Matcher。
在一篇文档中，你可能很熟悉文本查找，按下‘Ctrl+F’输入你想要查找的词便可以实现。
MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作，在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务，另外安装好了Python的PyMongo库。 连接M
1.re.match(pattern, string, flags=0) 从字符串的起始位置匹配，如果起始位置匹配不成功的话，match()就返回none
Java 提供了功能强大的正则表达式API，在java.util.regex 包下。本教程介绍如何使用正则表达式API。
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。
在翻译、校对和补充这个Python系列的过程中，我学到了很多，同时也有不少读者和学习挑战群学习者的积极反馈，让我觉得做这件事有了更多意义。
近期看了一下《Python编程 从入门到实践》这本书，然后写了一些笔记，和大家分享一下。
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。 2. 连接MongoDB 连接MongoDB时，我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说，传入MongoDB的
目录[-] 在本教程中，我们将引导您完成一个投票应用程序的创建，它包含下面两部分： 一个可以进行投票和查看结果的公开站点； 一个可以进行增删改查的后台admin管理界面； 我们假设你已经安装了Django。您可以通过运行以下命令来查看Django版本以及验证是否安装： python -m django --version 如果安装了Django，您应该将看到安装的版本。如果没有安装，你会得到一个错误，提示No module named django。 本教程是为Django 1.10和Pyt
虽然本系列文章开篇会简单介绍正则表达式的一些基础知识，但主要限于本系列文章所想强调的要点，因此本系列文章并不适合用于入门。
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