Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

在这里插入图片描述

前言： 零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。 想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！
欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程！

1 什么是正则表达式

正则表达式是一种文本模式，包括普通字符（例如，字母和数字）以及特殊字符（称为“元字符”）。这些元字符没有文字意义，它们用来定义搜索模式，这个模式可以用来检查一个字符串是否符合我们定义的规则，或者从一个文本中提取出符合规则的子串。

2 正则表达式的常见语法

知识点

正则中的字符：普通字符和特殊字符。
正则中的预定义字符集：如\d匹配任何十进制数字，\w匹配任何字母数字字符等。
正则中的数量词：如*（零次或多次），+（一次或多次），?（零次或一次）等。

语法示例

.：匹配任意单个字符（除了换行符）。
^：匹配输入字符串的开始位置。
$：匹配输入字符串的结束位置。
[]：匹配方括号内的任意字符（例如，[abc]匹配"a"、“b"或"c”）。
|：逻辑或操作符（例如，cat|dog匹配"cat"或"dog"）。
()：将多个表达式组合成一个子表达式，也可以用于捕获匹配的子字符串。

3 re模块的常见方法

方法列表

re.match：从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功则返回None。
re.search：扫描整个字符串，搜索第一个位置的匹配。
re.findall：找出字符串中所有匹配的子串，并把它们作为列表返回。
re.sub：替换字符串中的一些子串。
re.compile：编译正则表达式，提高效率。

代码示例

import re# 查找所有数字
result = re.findall(r'\d+', 'chuan 123 zhi 456')
print(result)  # 输出: ['123', '456']# 替换数字为下划线
modified_string = re.sub(r'\d', '_', 'chuan 123 zhi 456')
print(modified_string)  # 输出: 'chuan _ _ zhi _ _'# 编译正则表达式
pattern = re.compile(r'\d+', re.S)
found = pattern.findall('123 456 789')
print(found)  # 输出: ['123', '456', '789']

4 Python中原始字符串r的用法

原始字符串定义

原始字符串（raw string）通过在字符串前加上r或R来定义，表示字符串中的反斜杠\不应该作为转义字符。

代码示例

# 原始字符串与普通字符串的区别
print(r'\n')  # 输出: \n
print('\n')   # 输出: （换行）# 原始字符串的长度
print(len(r'\n'))  # 输出: 2
print(len('\n'))   # 输出: 1

5 匹配中文

代码示例

import re# 匹配中文字符
title = u'你好，hello，世界'
pattern = re.compile(ur'[\u4e00-\u9fa5]+')
result = pattern.findall(title)print(result)  # 输出: ['你好', '世界']

6 正则表达式的应用场景

验证输入（如邮箱、电话号码等格式）
搜索和替换文本
从日志文件中提取信息
HTML/XML解析等

正则表达式是文本处理的强大工具，掌握其语法和使用方式对于编程和数据处理非常重要。

好书推荐

ChatGPT+AI文案写作实战108招
《ChatGPT AI文案写作实战108招》通过10个专题内容、108个实用技巧、240多分钟教学视频，讲解了以ChatGPT平台为代表的AI生成文案的方法，具体内容按以下两条线展开。
一是技能线：前3章内容详细讲解了ChatGPT平台的运用、向ChatGP提问的方法和高效提问的使用技巧，让读者从宏观上把握ChatGPT生成文案的技巧。
二是案例线：后7章内容包括6个文案场景和1个综合案例的AI文案生成技巧，分别为办公类文案写作、艺术类文案写作、学术类文案写作、娱乐类文案写作、媒体类文案写作、营销类文案写作和AI写作全流程案例，让读者结合具体的文案场景掌握ChatGPT生成文案的技巧。
本书案例丰富，实战性强，适合对AI文案感兴趣的读者，特别是文案策划者、文案写作人员、电商商家、新媒体编辑、广告策划者、短视频编导、作家和艺术工作者等，也可作为文学、语言、计算机等相关专业的教材。
在这里插入图片描述
购买链接：https://product.dangdang.com/29723016.html

编辑推荐

个人简历、会议发言、商业计划书、演讲稿、工作总结……
诗歌、小说、剧本、故事、散文、歌词……
调研报告、调查问卷、读书笔记……
朋友圈文案、个人自传、贺词、祝福语……
新闻稿、公众号文章、豆瓣书评、节目脚本、人物台词……
产品推广文案、测评文案、品牌故事……
各类文案写作，信手拈来！

内容简介

《ChatGPT AI文案写作实战108招》通过10个专题内容、108个实用技巧、240多分钟教学视频，讲解了以ChatGPT平台为代表的AI生成文案的方法，具体内容按以下两条线展开。
一是技能线：前3章内容详细讲解了ChatGPT平台的运用、向ChatGP提问的方法和高效提问的使用技巧，让读者从宏观上把握ChatGPT生成文案的技巧。
二是案例线：后7章内容包括6个文案场景和1个综合案例的AI文案生成技巧，分别为办公类文案写作、艺术类文案写作、学术类文案写作、娱乐类文案写作、媒体类文案写作、营销类文案写作和AI写作全流程案例，让读者结合具体的文案场景掌握ChatGPT生成文案的技巧。
本书案例丰富，实战性强，适合对AI文案感兴趣的读者，特别是文案策划者、文案写作人员、电商商家、新媒体编辑、广告策划者、短视频编导、作家和艺术工作者等，也可作为文学、语言、计算机等相关专业的教材。

作者简介

苏海，资深互联网人士，ChatGPT、文心一言等数据大模型首批使用者；对ChatGPT提问经验丰富，超过10000 组人机互动提问词研究和实战应用；运用ChatGPT进行过各类文案的写作，如办公类文案、艺术类文案、学术类文案、营销类文案等；著有畅销书《活动策划实战宝典：品牌推广人气打造实战案例》。

目　　录

第1 章技能入门：熟悉ChatGPT 平台的运用 001
◎ 1.1 掌握ChatGPT 的基本用法002
001 让ChatGPT 生成文案002
002 让ChatGPT 停止生成文案003
003 让ChatGPT 重新生成文案003
004 移动鼠标选择复制文案004
005 单击相应按钮复制文案005
006 输入提示词时进行换行 006
007 改写发送的指令或提示词008
◎ 1.2 掌握ChatGPT 的进阶用法009
008 用ChatGPT 生成各种图表009
009 让ChatGPT 找到合适的图片011
◎ 1.3 管理ChatGPT 的聊天窗口012
010 新建一个聊天窗口 013

前　　言

人工智能在响应各行各业需求的呼声中高速发展着，不仅能够解放人们的双手，代替人类进行大量琐碎、重复的体力劳动，而且在不断升级与进化中，也可以助力人们的脑力劳动，AI 生成文案就是一个很好的例子。
ChatGPT 作为生成式AI 的主要代表，在生成文案方面有它的优势，一是通过提示词生成文案，二是联系上下文内容生成文案，这两个优势使得ChatGPT 自发布到应用之际都广受欢迎。
秉承主动识变应变求变，主动防范化解风险的精神，我们致力于探索ChatGPT 生成文案的实际应用，结合不同场景中的文案需求，通过改变提示词，让ChatGPT 进行文案创作。在探索中，我们发现提示词是ChatGPT 生成文案的关键，因此将提示词的编写方式，即提问技巧，也即ChatGPT 生成文案的技巧，浓缩为108 招式，汇编成此书，便于读者直接学习并掌握实用技巧，进而抢占AI 文案的高地。
综合来看，本书有以下3 个亮点。
（1）实战干货。本书提供了108 个实用的技巧和实例，涵盖了宏观上的33 招AI 生成文案技巧和微观上的75 招实际场景中的AI 生成文案技巧，让读者实打实地把握ChatGPT 的应用和AI 文案的生成。
（2）优中择优。本书选取了办公类文案写作、艺术类文案写作、学术类文案写作、娱乐类文案写作、媒体类文案写作、营销类文案写作6 大场景文案来介绍AI 生成文案的方法，且每一个案例都提供提问思路和实操技巧，让读者有选择性地、有针对性地高效学习。
（3）物超所值。书中除了介绍AI 生成文案的方法，还随书赠送了108 集教学视频、提示词和效果文件等，让读者学而无忧、学有所得。
本书内容高度凝练，由浅入深，以实战为核心，无论是初学者还是有一定经验的读者，都能够从本书中获益。
特别提示：本书在编写时，是基于ChatGPT-3.5 的界面截取的实际操作图片。需要注意的是，即使是相同的关键词，ChatGPT 每次的回复也会有差别，因此在扫码观看教学视频时，读者应把更多的精力放在ChatGPT 关键词的编写和实操步骤上。
特别提醒：尽管ChatGPT 具备强大的模拟人类对话的能力，但由于其是基于机器学习的模型，因此在生成的文案中仍然会存在一些语法错误，读者需根据自身需求对文案进行适当修改或再加工后方可使用。
本书由苏海编著，参与编写的人员还有朱霞芳，在此表示感谢。若有与本书相关的问题需要沟通和交流，读者可扫描封底“文泉云盘”二维码获取作者联系方式。