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【正则】批量提取邮件地址

现在OA群发的时候,都会自动带上姓名或者账号,这样看起来是很美观,但是导致了一个问题:如果我想把这些电子邮件地址一次性给别人,总不能给他们这些又带上账号,又带上括号的一长串吧,他们又不能直接放到发送人栏里发送...,也是要再提取一遍邮件地址的.所以问题来了,我要怎么提取这些括号中的em呢?...这种提取方法论,叫'正则表达式',Regular Expression.借助一些可以使用正则表达式的工具,我们来尝试批量提取电子邮件地址....匹配一个点 com 然后匹配指定的三个字母com 点击测试匹配,结果就出来了 以上是提取的正向思维,当然还有逆向思维.就是'替换'.因为,你既可以提取有用的字符,也可以替换掉不用的字符,两者都是达成目标的方法

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python提取文件名

首先声明本人初涉python,由于是自学,而且课余时间比较琐碎,所以打算分主次两条线。...主的一条线是看python教程,但是这样实在枯燥,所以又有了次的一条线,就是写一些小程序练练手,只想总结下所得,记录自己学习的历程。    ...今天写的小程序是提取某文档目录下面的文件名,文档目录里有".txt"".jpg"".bmp"".rm"类型的文件,计划提取后缀名除".rm"以外的文件名并且去后缀,并且存到指定文本文档中,主要涉及到简单的模式匹配和文件操作...熟悉java或者c应该知道数组中第一项下标为0,这里python是类似的,但是python中同时也规定了最后一项下标为-1,以此向前类推。...python中比较蛋疼的是没有case语句,所以只能一遍遍使用if…else…。    其实到这里我已经想到又一个问题了,如果目录中还有目录肿么办?

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Python进行特征提取

#给出被选出的特征的数量 selector.support_ #给出了被选择特征的mask selector.ranking_ #特征排名,被选出特征的排名为1 #注意:特征提取对于预测性能的提升没有必然的联系...cross_validation from sklearn.datasets import load_iris #加载数据 iris=load_iris() X=iris.data y=iris.target #特征提取...selector.threshold_ selector.get_support(indices=True) #scikitlearn提供了Pipeline来讲多个学习器组成流水线,通常流水线的形式为:将数据标准化, #--》特征提取的学习器...————》执行预测的学习器,除了最后一个学习器之后, #前面的所有学习器必须提供transform方法,该方法用于数据转化(如归一化、正则化、 #以及特征提取 #学习器流水线(pipeline) from

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