一、赋值运算符用 , 可以实现同时赋值str = 'spam'
m, n = 10, 20
[s1, s2] = ['hello', 'python']* 为通配符a, b, c, d = 'spam'
x, *y = 'spam' # 等价于x, y = 'spam'[0], 'spam'[1:]
x, *y, z = 'spam' # x = 's', y = 'pa'
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2023-06-18 16:44:00
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# Python 根据字符串筛选
在数据处理和分析的过程中，字符串筛选是一项常见的任务。Python 提供了丰富的字符串操作和数据处理功能，使得我们能够高效地筛选出符合特定条件的数据。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 对字符串进行筛选，并提供相关的代码示例。
## 1. 字符串筛选的基本方法
在 Python 中，字符串是不可变的序列，因此可以使用多种方法完成筛选。其中最常见的方法
原创
2024-10-31 07:01:33
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-- 通配符进行过滤 #使用条件是只能用于文本字段（字符串），非文本数据类型字段不能使用通配符搜索-- LIKE操作符/* 当过滤中使用的值都是已知的时候可以不用通配符，但是当数据量很大 需要进行搜索特定条件的值，简单的比较操作符肯定不行，这时候利用通配符，可以创建比较特定数据的搜索模式。什么是通配符？ 用来匹配值的一部分的特殊字符 什么是搜索模式？由字面值、通配符或两者组合构成的搜索条件 一个显
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2024-04-06 08:23:01
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全部数据： IN的使用：这里要用（），不用或者' 25'会报错 LIKE的使用： 1.使用%：通配符，任意字符 注：似乎%通配符可以匹配任何东西，但有一个例外，即NULL。 2.使用_:通配符，代替一位： ...
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2021-08-18 16:44:00
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本文内容基于python3 几乎所有有用的程序都会涉及到某些文本处理，不管是解析数据还是产生输出。字符串的学习是重点中的重点，这一节将重点关注文本的操作处理，比如提取字符串，搜索，替换以及解析等。大部分的问题都能简单的调用字符串的内建方法完成。但是，一些更为复杂的操作可能需要正则表达式或者强大的解析器来实现。
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2024-07-01 07:45:56
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从文本中抽取国家名称，是一个命名实体识别的问题。但是因为国家个数有限，用机器学习大材小用，用直接匹配的方法看起来是快速且准确的选择。Python中也有第三方包可以调用，在这里整理一下相关资源。Python从字符串串中如何提取国家、地区或者城市信息？中列出了两个方法。一个是Python工具包geotext，另一个是使用数据库自己匹配的方法。geotext（0.4.0）一个实用的Python工具包，主
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2023-09-26 10:45:11
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正则表达式是什么？可以理解为文本的一种抽象特征，通过特定的符号规则，来对应特定的文本。这里我们实践的是python中的正则表达式。python中使用正则表达式很简单，包括下面4个简单步骤：引入正则表达式模块，import re；用re.compile()函数创建一个Regex对象；向Regex对象的search()方法传入想要查找的字符串，它返回一个match对象；调用match对象的group(
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2023-11-17 14:50:06
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随笔记录方便自己和同路人查阅。#------------------------------------------------我是可耻的分割线------------------------------------------- 在正则表达式中，.（句点）字符称为“通配符”。它匹配除了换行之外的所有字符。#--------------------------------------------
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2024-02-03 04:45:47
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如果说上节的兔子问题还可以用非递归的方法实现的话，那么下面这个例子就很难用非递归方法来实现了。假设“*”可以匹配0个或0个以上的字符，“?”可以匹配且仅匹配一个字符。请写一个递归函数match(pattern, str)判断字符串str是否与模式pattern匹配。比如，在操作系统里寻找一个文件时，不必写全文件的名字。可以使用*和？这两个通配符。比如AB*C?.doc表示任何以AB打头，倒数第二个
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2023-08-19 13:46:02
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# Python 字符出通配符的探索
在 Python 编程中，处理字符串时常常会遇到需要使用通配符的情况。通配符通常用于模式匹配，例如在文件查找或字符串过滤等场景中。本文将详细介绍 Python 中的通配符用法，并提供代码示例以帮助理解。
## 什么是通配符？
通配符是一个特殊的字符，它代表一个或多个字符。在字符串处理中，最常用的两个通配符是：
- `*`：代表零个或多个字符。
- `?
原创
2024-08-30 04:06:48
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模式匹配及模糊查询 数据查询是数据库的核心功能之一，其中使用like关键字可以实现待查询字段与指定的模式进行匹配查询。本文主要介绍SQL Server中用于实现LIKE模糊查询相关模式匹配的基本概念及对部分典型模式匹配进行说明。模式匹配基本概念模式匹配主要用于实现对字符串进行操作。其基本原理是通过使用一个模式字符串来匹配符合条件的字符串。在T-SQL语言Where条件语句对记录集进行筛选的
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2023-09-07 10:42:02
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re模块包含对 正则表达式。本章会对re模块主要特征和正则表达式进行介绍。 什么是正则表达式正则表达式是可以匹配文本片段的模式。最简单的正则表达式就是普通字符串，可以匹配其自身。换包话说，正则表达式’python’ 可以匹配字符串’python’ 。你可以用这种匹配行为搜索文本中的模式，并且用计算后有值并发特定模式，或都将文本进行分段
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2023-08-21 13:22:58
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5、用__slots__节省内存如果你曾经编写过一个程序，该程序创建了某个类的大量实例，那么你可能已经注意到你的程序突然就需要大量内存。那是因为 Python 使用字典来表示类实例的属性，这能使其速度变快，但内存不是很高效。通常这不是个问题，但是，如果你的程序遇到了问题，你可以尝试使用__slots__ ：class Person:
__slots__ = ["first_name", "last
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2023-08-16 16:02:15
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正则匹配之 .*?前言.*?讲解.*?的简单使用.*?的爬虫实战目标网页代码分析效果展示结语 前言正则的知识体系其实是非常庞大的，它可以做规则校验、字符匹配等，且非常强大，速度也非常快，我这里针对字符串匹配作出讲解。通常不同的工作者对正则的使用手法层出不穷，所以我这里推荐一种比较好的方法——(.*?)，当然这里需要感谢我大学大数据人工智能课程的任课老师，这种方法也是他在课堂上讲过的。.*?讲解.
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2023-10-07 16:55:45
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Python 常用基础知识点（二）—— 字符串基本说明常用方法一般方法内置方法格式化字符串字符串比较示例： 字符串是最常用的知识点，但一般常用的方法也就那么几个，这里列出的分为常用的一下方法和不太常用的一些方法。
具体情况要看自己的使用情况，不同的人使用频度可能不一样，具体看自己怎么理解基本说明目前已知的 python3 标示字符串的方法有如下几种：
1. 单引号 '
2. 双引号 "
3. 三
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2023-08-24 08:57:50
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#字符串通配符
"""
题目描述
问题描述：在计算机中，通配符一种特殊语法，广泛应用于文件搜索、数据库、正则表达式等领域。
现要求各位实现字符串通配符的算法。
要求：
实现如下2个通配符：
*：匹配0个或以上的字符（字符由英文字母和数字0-9组成，不区分大小写。下同）
？：匹配1个字符
输入：
通配符表达式；
一组字符串。
输出：
返回匹配的结果，正确输出true，错误输出false
本题含有多组
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2023-10-13 11:18:10
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# Python 根据时间筛选数据教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入库]
B --> C[读取数据]
C --> D[转换时间格式]
D --> E[筛选数据]
E --> F[输出结果]
F --> G[结束]
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
原创
2024-05-24 05:51:57
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Python在解决问题中的应用——如何在搜索题目中使用Python？Python是一种高级编程语言，由于其简单易学和强大的潜力，已被广泛应用于数据分析、人工智能、机器学习等领域。此外，Python还可以帮助我们解决我们的问题，其中一个常见的问题是如何在搜索题目时获得更好的结果。这篇文章将介绍如何使用Python在搜题时获得更多的结果。什么是搜题？搜题是一种帮助我们寻找与特定主题相关的答案的方法。通
# Python DataFrame 根据日期筛选
Python中的Pandas库提供了强大的DataFrame数据结构，能够处理和分析结构化数据。在实际应用中，我们经常需要根据日期对数据进行筛选和分析。本文将介绍如何使用Pandas的DataFrame进行日期筛选，并提供代码示例和图表展示。
## 1. 导入必要的库
在开始之前，首先需要导入Pandas库和其他可能需要使用的库。
```
原创
2024-01-04 09:16:41
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# Python根据日期进行筛选
在数据分析和处理的过程中，日期往往是一个重要的维度。很多时候，用户希望根据特定的日期范围来筛选数据。在Python中，这可以通过多种库轻松实现，尤其是使用Pandas库。本文将探讨如何在Python中根据日期进行筛选，并通过代码示例帮助你更好地理解。
## 一、环境准备
在开始之前，请确保安装了必要的库。你可以通过以下命令安装Pandas库：
```bas
