案例1. 将字符串中，字母i单独出现的地方将i变为I import re #1将字符串中，字母i单独出现的地方将i变为I\ns='i am is wang i love I love you i!' patter=re.compile(r'\bi\bi{0}') print(patter) print(re.sub(patter,'I',s)) #方法一 print(re.sub(r'\bi\bi{0}','I',s))#方法二使用原始字符串，减少输入字符的数量 print(re.sub('\\bi\\bi{0}','I',s)) #方法三使用"\"开头的元字符 print(re.sub(

正则表达式是处理字符串的强大工具。作为一个概念而言，正则表达式对于Python来说并不是独有的。但是，Python中的正则表达式在实际使用过程中还是有一些细小的差别。 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

完整课程设计（部分代码）： /* Note:Your choice is C IDE */ #define STACK_INIT_SIZE 100 /*栈的存储空间初始分配量*/ #define MAX 100 /*字符存储空间分配量*/ #define DEBUG #define NULL 0 #define TURE 1 #define ERROR -1 #define STACKSIZE 20 typedef int Status; typedef int SElemType; //元素类型 /* 定义字符类型栈 */ typedef struct{ char stackname[20]; char *base; char *top; } Stack; /* ----------------- 全局变量--------------- */ Stack OPTR, OPND; /* 定义前个运算符栈，后个操作数栈 */ char expr[255] = ""; /* 存放表达式串 */ char *ptr = expr; int step = 0; /* 计算的步次 */ int InitStack(Stack *s, char *name) { s->base=(char *)malloc(STACKSIZE*sizeof(char)); if(!s->base) exit (ERROR); strcpy(s->stackname, name); s->top=s->base; return 1; }

栈实现表达式求值

采用栈和队列数据结构及C++程序设计语言实现中缀表达式求值#数据结构实验#栈和队列应用#C++程序设计语言

c#使用正则表达式验证身份证号码，工程完全可以运行，方便大家参考和学习

数据结构课程实验报告 算术表达式 + 源代码

正则表达式自动生成器是一个智能、易用的正则表达式生成、测试以及字符串提取工具。正则表达式库让你可以直接借用正则表达式，而无需自己费脑筋。“正则表达式自动生成器”可以自动生成正则表达式，测试正则表达式，可视化显示结果，导出提取字符串，你所要做的，仅仅是几下鼠标点击！ 正则表达式自动生成器主要功能: 自动生成正则表达式 编辑并测试正则表达式 多向导页，可在多个源文本上测试同一个正则表达式（标准版无此功能） 多页参考生成正则表达式（标准版无此功能） 自动检查和修改生成的正则表达式的正确性 以可视方式呈现测试结果 从文本文件中获取源文本 从HTML页面中获取源代码 一键导出匹配文本 一键导出提取字符组，并按自定义的分隔符进行分隔 保存项目以便重复测试和修改 在“设计元素”中学习并创建正则表达式 直接从正则表达式库中选择利用正则表达式 多语种 100%-200%大字体下完美显示 你可以从任何纯文本中提取有规律的文字，比如txt文件，XML文件，csv文件，HTML文件等，然后导出到剪贴板或文本文件中，你可以很方便地把它们导入到程序，数据库，excel文件等。 正则表达式自动生成器现在有三个语言版本： 英语，简体中文，繁体中文，我们会在以后加入其他语言，比如日语，德语和法语等。 正则表达式自动生成器更新内容: 1、修复一些小bug。 2、增加自定义组和限定词的正则表达式 3、增加自定义窗口背景 4、增加自定义按钮背景 5、修改软件时间为UTC时间（日志除外） 6、修改更新模块 正则表达式自动生成器截图:

正则表达式简化模式匹配的代码.doc

Image2Smiles 为了挖掘大量的化学文献，我们需要创建一个处理器，给定的分子会生成SMILES字符串。 我们将此问题视为图像字幕问题。 给定一个Image产生相关的标题。 高水平 注意分词器需要区分大小写。 细节 设置 通过运行以下命令来创建环境 conda env create -f environment.yaml 数据 数据是一堆不同的SMILES分子的集合。 将这些微笑的字符串连接在一起，随机排列，然后从每个字符串中创建图像。 验证和评估集包含100,000个图像和微笑标题。 在进行模型调整试验时，我们建议使用10,000张图像的子样本进行验证，以便更快地进行评估。 训练语料库包含约20m个微笑图像。 为了便于实验，我们生成了已处理的文件并将其存储在Azure上。 分词器 python src/train_tokenizer.py --training_files da