一个电话号码,如果区号为3位,那么区号后面的数字为8位:如果区号为4位,那么区号后面的数字为7位 In [1]: import re In [2]: number = "020-232432354343234324" In [3]: regular = re.compile(r'\d{4}-\d{7}|\d{3}-\d{8}') In [4]: re.findall(regular, number) Out[4]: ['020-23243235']

Nginx访问日志匹配 re.compile #re.compile 规则解释,改规则必须从前面开始匹配一个一个写到后面,前面一个修改后面全部错误.特殊标准结束为符号为空或者双引号:  改符号开始 从“开始匹配无限个到”碰到“结束  "(?P<request>[^"]*) 例二: line ='192".168.0.125/Oct/2012:14:46:34 G"ET /api HTTP/1.1" 200 44 http://abc.com/s

需要解决的问题:要匹配字符串,字符串中字母的大小写不确定,如何匹配? 问题出现之前是使用字符串比较的方式,比如要匹配'abc',则用语句: if s == 'abc':#s为需要匹配的字符串 print '匹配成功\n' 现在的问题是s可能是Abc.ABC等等,所以需要大小写不敏感的匹配,如果把需要匹配的模式的大小写进行罗列,那即使是三个字母的短模式也是很麻烦,查了一下,正则表达式re模块中有个参数flags=re.I,这样就可以大小写不敏感的匹配了,示例如下: import re s = 'A

Python正则式的基本用法 1.1基本规则 1.2重复 1.2.1最小匹配与精确匹配 1.3前向界定与后向界定 1.4组的基本知识 2．re模块的基本函数 2.1使用compile加速 2.2 match和search 2.3 finditer 2.4字符串的修改与替换 3．更深入的了解re的组与对象 3.1编译后的Pattern对象 3.2组与Match对象 3.2.1组的名字与序号 3.2.2Match对象的方法 4．更多的资料 初学Python,对Python的文字处理能力有很深的印象,

python正则使用笔记 def remove_br(content): """去除两边换行符""" content = content.replace("<br>", "<br />").replace("<br >", "<br />") while re.findall("^<br />|&l

正则表达式基础知识请参阅<正则表达式基础知识>,本文使用正则表达式来匹配多行日志并从中解析出相应的信息. 假设现在有这样的SQL日志: SELECT * FROM open_app WHERE 1 and `client_id` = 'a08f5e32909cc9418f' and `is_valid` = '1' order by id desc limit 32700,100; # Time: 160616 10:05:10 # User@Host: shuqin[qqqq] @ [1.1

关于利用python进行验证码识别的一些想法 用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处 理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处 理,于是试着对下面的验证码进行分析.        一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法:       

Ubuntu下OpenCV不能被某个python版本识别 Solution: 可以进入相应版本的python,查看该python的path: python import sys print(sys.path) 只要这几个目录下能找到相应的cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so就可以了. 所以只要进入能识别OpenCV的那个python的目录下找到该文件, 然后把链接到另一个版本的python的路径下就可以了: sudo ln -s ~/opencv-3.2.0/b

Python 验证码识别-- tesserocr tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ,但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装,所以它的核心是 tesseract. 因此,在安装 tesserocr 之前,我们需要先安装 tesseract . 相关链接: tesserocr GitHub: https://github.com/sirfz/tesserocr tesserocr PyPI: https://pypi.python.org

本文实例讲述了Python正则替换字符串函数re.sub用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python re.sub属于python正则的标准库,主要是的功能是用正则匹配要替换的字符串然后把它替换成自己想要的字符串的方法re.sub 函数进行以正则表达式为基础的替换工作 下面是一段示例源码 #!/usr/bin/env python #encoding: utf-8 import re url = 'https://113.215.20.136:9011/113.215.6.77/c3pr

正则表达式基础知识请参阅<正则表达式基础知识>,本文使用正则表达式来匹配多行日志并从中解析出相应的信息. 假设现在有这样的SQL日志: SELECT * FROM open_app WHERE 1 and `client_id` = 'a08f5e32909cc9418f' and `is_valid` = '1' order by id desc limit 32700,100; # Time: 160616 10:05:10 # User@Host: shuqin[qqqq] @ [1.1

Python - WebDriver 识别登录验证码 没什么可说的直接上代码! #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/9/29 7:16 # Author:YangYangJun import time from pytesseract import * from selenium import webdriver from PIL import Image, ImageEnhance import baseinfo url = baseinfo.url driver

原文出处: 林炳文(@林炳文Evankaka) 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:Python27Libsite-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:Py

python正则模块re python中re中内置匹配.搜索.替换方法见博客---python附录-re.py模块源码(含re官方文档链接) 正则的应用是处理一些字符串,phthon的博文python-基础学习篇(二)中提到了字符串类型有一些字符串内置的处理方法,但是需要了解一点内置方法是适用于一些简单字符串的处理,复杂的字符串处理方法还是正则表达式的天下.至于为啥要整一些内置方法,我个人认为对于一些简单应用中的字符串处理,无需使用一个整体的系统的正则知识,同时也是python易入门的体现. p

关于python验证码识别库,网上主要介绍的为pytesser及pytesseract,其实pytesser的安装有一点点麻烦,所以这里我不考虑,直接使用后一种库. python验证码识别库安装 要安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎. 1.Pillow 下载地址:[下载] 3.4中只能使用pillow,使用方法基本和PIL没有什么区别. 2.tesserac

匹配中文时,正则表达式规则和目标字串的编码格式必须相同 print sys.getdefaultencoding() text =u"#who#helloworld#a中文x#" print isinstance(text,unicode) print text UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe4 in position 18: ordinal not in range(128) print text报错 解

参考: http://oatest.dragonbravo.com/Authenticate/SignIn?returnUrl=%2f http://drops.wooyun.org/tips/6313 http://blog.csdn.net/nwpulei/article/details/8457738 http://www.pythonclub.org/project/captcha/python-pil http://blog.csdn.net/csapr1987/article/det

Python正则简单实例分析 本文实例讲述了Python正则简单用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 悄悄打入公司内部UED的一个Python爱好者小众群,前两天一位牛人发了条消息: 小的测试题:     re.split('(\W )', ' test, test, test.') 返回什么结果 一开始看,我倒没注意W是大写的,以为是小写的w代表单词字符(含下划线),今天运行一看才发现是大写的. 在IDLE跑一下的结果如下:     >>> import re >>>

上一篇python正则匹配次数大家应该也发现了,除了?其他匹配次数规则都是尽可能多的匹配 那如果只想匹配1次怎么办呢,这就是正则中非贪婪模式的概念了 原理就是利用?与其他匹配次数规则进行组合 单个匹配规则: * = {0,}表示匹配0-n次 + = {1,}表示匹配1-n次 ?= {0,1}表示匹配0-1次 三者可组合成非贪婪模式匹配次数解析:*? +?  ?? 简而言之:它们必须结合左右的子串进行匹配,左边正则必须非空,右边正则可以为空,中心思想就是在匹配到右边的正则之前尽可能少次匹配左边的正

Python图文识别技术分享 使用 tesseract-ORC 识别文字,识别率不算太高,需要自我训练 tessdata 数据,才能更精确的识别你想要让电脑认识出来的文字!ps:另外很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了从而导致自己放弃,为此我建了个Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦,一起相互监督共同进步 接下来看代码: import os import pytesser

辰哥今天来分享一篇办公干货文章:用Python批量识别发票并录入到Excel表格.对于财务专业等学生或者公司财务人员来说,将报账发票等汇总到excel简直就是一个折磨. 尤其是到年底的时候,公司的财务人员面对一大堆的发票简直就是苦不堪言.正好我们学会了Python,我们应该将Python的优势发挥起来.$# 01.场景描述 这里有以四张发票为例(辰哥网上搜的),将发票图片放到pic文件夹下. 随便打开一张发票 提取目标:金额.名称.纳税人识别号.开票人. 最后将每一张发票的这四个内容保存到exc