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根据计算优先级,先计算内部括号里面的运算,并用计算结果的字符串形式替换原表达式,直到没有括号运算符; 然后匹配乘法和除法的运算因子,按从左往右的顺序依次更新计算结果,最后处理加减法运算。 Tips: 需要特别注意对输入的检测和修正(如多余空格、非法输入)和浮点数的匹配 import re import functools def checkInput (formula) : """检测输入合法与否,是否包含字母等非法字符""" return not re.search( "[^0-9+\-*/.()\s]" ,formula) def formatInput (formula) : """标准化输入表达式,去除多余空格等""" formula = formula.replace( ' ' , '' ) formula = formula.replace( '++' , '+' ) formula = formula.replace( '+-' , '-' ) formula = formula.replace( '-+' , '-' ) formula = formula.replace( '--' , '+' ) return formula def mul_divOperation (s) : """乘法除法运算""" # 1-2*-14969036.7968254 s = formatInput(s) sub_str = re.search( '(\d+\.?\d*[*/]-?\d+\.?\d*)' , s) while sub_str: sub_str = sub_str.group() if sub_str.count( '*' ): l_num, r_num = sub_str.split( '*' ) s = s.replace(sub_str, str(float(l_num)*float(r_num))) else : l_num, r_num = sub_str.split( '/' ) s = s.replace(sub_str, str(float(l_num) / float(r_num))) #print(s) s = formatInput(s) sub_str = re.search( '(\d+\.?\d*[*/]\d+\.?\d*)' , s) return s def add_minusOperation (s) : """加法减法运算 思路:在最前面加上+号,然后正则匹配累加 s = formatInput(s) s = '+' + s #print(s) tmp = re.findall( '[+\-]\d+\.?\d*' , s) s = str(functools.reduce( lambda x, y:float(x)+float(y), tmp)) #print(tmp) return s def compute (formula) : """无括号表达式解析""" #ret = formula[1:-1] ret = formatInput(formula) ret = mul_divOperation(ret) ret = add_minusOperation(ret) return ret def calc (formula) : """计算程序入口""" has_parenthesise = formula.count( '(' ) if checkInput(formula): formula = formatInput(formula) while has_parenthesise: sub_parenthesise = re.search( '\([^()]*\)' , formula) #匹配最内层括号 if sub_parenthesise: #print(formula+"...before") formula = formula.replace(sub_parenthesise.group(), compute(sub_parenthesise.group()[ 1 :- 1 ])) #print(formula+'...after') else : print( '没有括号了...' ) has_parenthesise = False ret = compute(formula) print( '结果为:' ) return ret else : print( "输入有误!" ) if __name__ == '__main__' : #print(mul_divOperation('17.0*7/3.0*3+1/2')) #print(add_minusOperation('1-2-3+1-4')) #print(calc('(9+8)*7/(5-2)*3+1/2')) s = "99+(1+2=(8)-(7+9))" print(eval( '1.5 - 2.4 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )' )) print(calc( '1.5 - 2.4 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )' )) print( calc( "1 - 2 * ( (60-30 +(-9-2-5-2*3-5/3-40*4/2-3/5+6*3) * (-9-2-5-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )" )) 实现目标: 1. 正确处理加减乘除及括号优先级 2. 保证结果无误,可用eval() 测试 3.练习正则表达式使用#coding utf-8""" 用正则表达式实现四则运算表达式解析器思路:根据计算优先级,先计算内部括号里面的运算,并用计算结果的字符串形式替换原表达式,直到没有括号运算符;然后匹配乘法和除法的运算因子,按从左往右的顺序依次更... strs = '1(2(3(4(5(67)6)7)8)9)0' reg1 = re.compile('([()])∗') #一对括号 reg2 = re.compile('([()]|\([()]∗)*\)') #两对括号 reg3 = re.compile('([()]|\([()]∗|([()]|\([()]∗)*\))*\)') #三层 #匹配成对括号 正则表达式 def getReg(self, count, bracket = '()'): leftBracket = br 首先说 正则表达式 是什么? 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。 许多程序设计语言都支持利用 正则表达式 进行字符串操作。例如,在Perl中就内建了一个功能强大的 正则表达式 引擎。 正则表达式 这个概念最初是由Unix中的工具软件(例如sed和grep)普及开的。 正则表达式 通常缩写成“regex”,单数有
Python 基础: 四则运算 四则运算 就是我们所熟悉的数学加减乘除, Python 里的加减乘除和我们现实中数学里的加减乘除是一样的,但是也会有些许差别,因为 Python 里的数字毕竟是分类型的,下面我们举个例子来说一下: >>> 1 + 2 >>> 1.0 + 2 >>> 1.0 + 2.0 从这个例子里我们可以看出,运算符( + , - ,× ,/ )两侧只要有一个是浮点数,那么运算结果就是浮点数,只有整数 + 整数才是整数。但是,
首先,什么叫 正则表达式 (Regular Expression)? 例如我们要判断字符串”adi_e32fv,Ls”里面是否含有子串”e32f”,又例如我们在一个含百万个姓名的txt文件中找姓“王”,名字以“五”结尾的名字,然后打印出来。结果为:“王五”、“王小五”、“王大五”、“王小小五”…… 以前我们是使用字符串函数来查找的,但是代码 实现 起来会很复杂。如今用 正则表达式 只需要一句 re.findall(‘王.*?五’,txt1) 就可以了! 正则表达式 是写网络爬虫的最基本的知识,可以用 正则表达式 在html中搜集
regex_parser 这是一个 正则表达式 解析器 ,是用JavaScript编写的,是一种学习练习-如果您需要解析JavaScript中的 正则表达式 ,则您当然应该使用内置的,而不是此 实现 。 该库 实现 了回溯并使用从您提供的 正则表达式 文本构造解析树。 解析树封装在regex对象中,并由parse.compile()函数返回。 regex对象公开了match()方法,该方法可用于根据表达式测试字符串值。 匹配结果包含在具有matches属性的对象中,该对象设置为true或false指示匹配是否成功。 var regex, match; regex = parser.compile('abc+'); match = regex.match('abccc'); // match.matches = true match = regex.match('abcd'); // match.matc
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。 Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的 正则表达式 模式。 re 模块使 Python 语言拥有全部的 正则表达式 功能。 compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个 正则表达式 对象。该对象拥有一系列方法用于 正则表达式 匹配和替换。 re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数,这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数。 python 正则表达式 的使用(实验代码),具体代码如下所示: import re\ndata='''12345 2019-05-20 13:
<h3>回答1:</h3><br/> Python 中的re模块提供了一种用于处理 正则表达式 的工具。其中,compile函数可以将 正则表达式 编译为一个正则对象,从而提高 正则表达式 的效率。 compile函数的语法如下: re.compile(pattern, flags=0) 其中,参数pattern代表要编译的 正则表达式 ,flags代表可选的标志位,用于控制 正则表达式 的匹配方式。 使用compile函数可以将多次使用的 正则表达式 进行编译,从而提高程序的效率。在实际开发中,如果需要对一个字符串进行多次匹配操作,建议使用compile函数预编译 正则表达式 。 例如,假设要匹配所有以字母开头、后跟数字的字符串,可以使用如下代码: ``` python import re # 编译 正则表达式 pattern = re.compile(r"[a-zA-Z]\d+") # 匹配字符串 result = pattern.findall("A123 B456 C789") print(result) # 输出: ['A123', 'B456', 'C789'] 在上面的代码中,首先使用compile函数编译了 正则表达式 r"[a-zA-Z]\d+",然后使用findall方法匹配字符串"A123 B456 C789",返回了所有符合条件的子串。 总之,compile函数是一个非常有用的 正则表达式 工具,可以提高 正则表达式 的效率,减少不必要的匹配操作,从而在实际开发中发挥作用。 <h3>回答2:</h3><br/>在 Python 中,re模块是用于 正则表达式 操作的标准库。而re中的compile函数是用于将字符串形式的 正则表达式 编译成一个 正则表达式 对象,以便在之后的匹配中可以直接使用该对象。 使用compile函数编译 正则表达式 可以提高匹配效率,特别是在需要重复匹配同一个表达式时。因为每次使用 正则表达式 匹配都需要重新构建 正则表达式 的解析树,而使用compile函数编译 正则表达式 就可以把解析树缓存起来,在需要匹配时可以直接调用缓存的解析树,从而提高了匹配效率。 具体使用方法,可以先使用compile函数将 正则表达式 编译成一个对象,然后使用该对象的match、search、findall等方法进行匹配操作。例如: import re pattern = re.compile(r'\d+') # 编译 正则表达式 result = pattern.findall('hello123world456') # 使用编译后的 正则表达式 对象进行匹配 print(result) # ['123', '456'] 另外需要注意的是,使用compile函数编译的 正则表达式 对象是可以重复使用的,因此在需要多次匹配同一个表达式时,可以先编译成对象,然后重复调用该对象的方法进行匹配操作,可以避免重复编译的影响。 <h3>回答3:</h3><br/>在 Python 中,re模块可以用来处理 正则表达式 。compile()函数是re模块的一个方法,它可以将一个 正则表达式 串编译成一个pattern对象,这个对象可以再次被用来处理字符串。 使用re.compile()函数的一个主要原因是它可以提高代码的执行效率。如果需要多次使用同一 正则表达式 ,如果每次都要编译一遍,就会浪费很多时间。如果编译一次之后,将pattern对象保存在一个变量中,就可以在需要时多次使用,提高了程序的运行速度。 compile()函数有两个参数:pattern和flags。其中,pattern表示要编译的 正则表达式 字符串,flags是一个可选的参数,用来指定 正则表达式 的匹配模式。flags可以是一组位标志,也可以是具体的某个标志。 注意,使用re.compile()创建的pattern对象只支持基本的 正则表达式 语法。如果需要使用进阶的语法,比如lookahead或lookbehind,就必须使用re模块中的其他函数。 下面是一个使用compile()函数的 简单 示例: import re pattern = re.compile(r'\d+') # 匹配所有数字 text = 'there are 123 apples' match = pattern.search(text) if match: print(match.group()) # 输出 123 上面的代码首先用compile()函数创建了一个 正则表达式 对象,表示匹配所有数字。然后它在文本中搜索这个对象,如果匹配成功,就通过group()方法输出匹配的文本。 总之,compile()函数是 Python 正则表达式 的重要组成部分。它可以将需要多次使用的 正则表达式 对象编译成pattern对象,从而提高程序的效率。使用compile()函数还可以更方便地管理 正则表达式 ,使得代码更加易读易维护。