来源：chichao segmentfault.com/a/1190000011578899 re模块下的函数 compile(pattern)：创建模式对象 1import re 2pat=re.compile( A ) 3m=pat.search( CBA ) #等价于 re.search( A , CBA ) 4print m 5<_sre.SRE_Match object at 0x9d690c8> #匹配到了，返回MatchObject（True） 6m=
re模块下的函数 compile(pattern)：创建模式对象 import re pat=re.compile('A') m=pat.search('CBA') #等价于 re.search('A','CBA') print m <_sre.SRE_Match object at 0x9d690c8> #匹配到了，返回MatchObject（True） m=pat.search('CBD') print m None #没有匹配到，返回None（False） search(pattern,s
re模块下的函数 compile(pattern)：创建模式对象 import re pat=re.compile('A') m=pat.search('CBA') #等价于 re.search('A','CBA') print m <_sre.SRE_Match object at 0x9d690c8> #匹配到了，返回MatchObject（True） m=pat.search('CBD') print m None #没有匹配到，返回None（False） search(pattern,str
KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt 算法）是一个著名的字符串匹配算法，效率很高，但是确实有点复杂。
正则表达式（Regular Expression, RE）就是一组定义某种搜索模式（pattern）的字符。
互联网上的信息很多，我们只需要获取我们所关心的数据进行提取就可以了。此时可以通过一些表达式进行提取，正则表达式就是一种进行数据筛选的表达式
import re 1 查找第一个匹配串 s = 'i love python very much' pat = 'python' r = re.search(pat,s) print(r.span()) #(7,13) 2 查找所有1 s = '山东省潍坊市青州第1中学高三1班' pat = '1' r = re.finditer(pat,s) for i in r: print(i) # <re.Match object; span=(9, 10), match='1'> # <re.M
字符串 APPAPT 中包含了两个单词 PAT，其中第一个 PAT 是第 2 位(P)，第 4 位(A)，第 6 位(T)；第二个 PAT 是第 3 位(P)，第 4 位(A)，第 6 位(T)。
Pat Lee专访 在Marvel或DC漫画改编的电影里，总有类似的场景：一个看似路人般的男子，他们或借助神力、或借助科技，最后拥有强大的力量。 最终惩恶扬善，拯救世界。 超级英雄电影之所以风靡世界，究其原因——是大部分普通人心中，都有一个拯救世界的梦想。超级英雄让普通人的梦想实现在虚拟的电影世界里。 最近，激萌可爱的QQ就试着拯救了一次世界。人们眼中一直萌哒哒的QQ，其实也可以充满战斗力！ 还有个惊喜哟！这款企鹅巨械的潮玩将在QQ潮玩展预售，同款3米的巨型雕塑也将同时亮相！真的别错过！感兴趣的
fnamtch就是filenamematch, 在python中利用符合linuxshell风格的匹配模块来进行文件名的匹配筛选工作。
KMP算法是一种字符串匹配算法，由Knuth，Morris和Pratt同时发现（简称KMP算法）。KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。比较流行的做法是实现一个next()函数，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。由于next函数理解起来不太容易，本文同样是基于空间换时间的做法，但将采用另一种代码实现，希望可以更方便读者理解！
KMP子字符串查找算法 概述 算法的基本思想是：当出现不匹配时，就能知晓一部分文本的内容，可以利用这些信息避免将指针回退到所有这些已知的字符串之前。 DFA（确定有限状态机）模拟 提前判断如何重新查找，而这种判断只取决于模式本身，所以可以对模式的字符序列做一个确定有限状态机。 DFA的数据结构表示为二维数组dfa[R][M]，其中R为指定字典中的字符集的个数（比如ASCII为256），M为匹配字符串pat的长度，状态的意思是文本中某个位置i匹配pat的程度，0状态为未匹配状态，M状态为终止状态，找到了完整匹
我们使用某些算法来进行搜索过程。模式搜索的复杂性因算法而异。在数据库中执行搜索时它们非常有用。模式搜索算法对于在较大字符串的子字符串中查找模式非常有用。这个过程可以使用我们将在本文章中讨论的各种算法来完成。
Kunth-Morris-Pratt算法的基本思想是：当出现不匹配时，就能知晓一部分内容（因为匹配失败之前的字符已经和模式相匹配）。可以利用这些信息避免指针回退。令人惊讶的是，KMP算法在匹配失败时，总能将j设置为一个值以使i不回退。 在KMP算法中，不会回退文本指针i，而是用一个数组dfa[][]来记录匹配失败时指针j应该回退多远。对于每一个字符c，在比较了c和pat.charAt(j)后，dfa[c][j]表示的是应该和下一个文本字符比较的模式字符的位置。在匹配时会继续比较下一个字符，因此dfa[pat
pat=re.compile(r"Python",re.I) #模式修正符：忽略大小写
在re模块中，提供的函数中大多会包含一个可选参数flag，flag是re模块的规则选项，下面是re模块的规则选项：
字符串APPAPT中包含了两个单词“PAT”，其中第一个PAT是第2位(P),第4位(A),第6位(T)；第二个PAT是第3位(P),第4位(A),第6位(T)。
大家晚上，今天开始给大家分享音视频里面的各种封装格式解析，先给大家分享封装格式基本概念，后期再分析代码实现封装格式解析。
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网络信息中充满大量的字符串，对信息的搜寻至关重要，因此子字符串查找（即字符串匹配）是使用频率非常高的操作：给定一段长度为N的文本和长度为M的模式字符串（N≥M），在文本中找到一个和模式串相匹配的子串。由这个问题可以延伸至统计模式串在文本中出现的次数、找出上下文（和该模式串相符的子字符串周围的文字）等更复杂的问题。
算是一个比较简单的算法吧，主要思想就是空间换时间。挺早之前在知乎上看到一篇文章写的不错，看懂了个大概，但是还没写过。于是趁有时间（偷懒）写了个简单的例子，备忘。 https://www.zhihu.com/question/21923021/answer/1032665486 算法图示 预处理模式串，计算失配后的会退位置 code #include<cstdio> #include<cstring> #include<iostream> #define MANLEN 1024 char txt[MAN
Matt：“老子在给世界上最大的金融机构打工，你竟然说 BUG 修复要等6个月？！”
待删除HTML示例标签如下： In [96]: test Out[96]: 'just for testjust for testtest' 方法1： In [97]: str_ = '' ...: flag = 1 ...: for ele in test: ...: if ele == "<": ...: flag = 0 ...: elif ele == '>':
just for test
Python爬虫之验证码识别 #识别车牌号 from aip import AipOcr import re APP_ID = '15469265' API_KEY = 'rAGFtOChXtO7mnRPiwXg1Frf' SECRET_KEY = 'Ailvoijh4X7lQIAoZ58UsGPlaDCmLIt7' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) """ 读取图片 """ def get_file_content(filePath):
ASA上的NAT有动态NAT、动态PAT、静态NAT和静态PAT四种类型。 动态NAT的配置： 指定需要进行地址转换的网段： asa（config）# nat （接口名称） nat-id local-ip mask asa（config）# nat （inside） 1 10.1.1.0 255.255.255.0 定义全局地址池： asa（config）# global （接口名称） nat-id 转换成的地址池 asa（config）# global （outside） 1 172.16.1.100-172.16.1.200 以上两条命令的nat-id需相同 查看NAT转换表： asa（config）# show xlate detail
专栏链接 https://blog.csdn.net/shiliang97/category_9294537_2.html
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~
防火墙的源NAT可以分为两种：只进行地址转换和同时进行地址和端口转换。仅地址转换模式包括 NAT No-PAT，而地址和端口转换模式包括 NAPT、Smart NAT、Easy IP 和三重 NAT。
如果你想Python下跟Shell下一样，使用通配符来做字符串的匹配，例如: *.py, nginx-access-2018060[0-9]*.log等。
Boyer-Moore算法是一种从右向左扫描模式字符串并将它与文本匹配的算法。 举例说明Boyer-Moore算法： 有文本FINDINAHAYSTACKNEEDLE和模式字符串NEEDLE. 因为是从右向左扫描，所以会先比较模式中最后一位E和文本中下标为5的N。不匹配，因为模式字符串中也出现了N，则右移模式字符串使得模式中最右边的N（这里是位置0的N）与文本中的相应N对齐。然后接着比较模式字符串最后的E和文本中的S（下标10），不匹配，而且模式中不含有字符S，可以将模式直接右移6位，然后继续匹配.....
https://www.worldometers.info/coronavirus/
这两天流传了英特尔 CEO Pat Gelsinger （帕特·基辛格） 的一段视频，关于他向美国国会的陈述，呼吁美国政府补贴本土半导体工业的投资。这个视频之所以引起国内关注，主要是陈述中涉及两个关于中国的话题。
贪婪匹配 str_pat = re.compile(r'"(.*)"') text1 = 'Computer says "no."' str_pat.findall(text1) ['no.'
设计Bytom 数据结构，组合了许多技术点，如 patricia tree，utxo， bvm， account model，protobuf，sql，memcache 等。本文会对一些技术点做以下两点分析。
若已经对一个字符串函数给定一个二进制字符串作为参数， 则所得到的结果字符串也是一个二进制字符串。一个转化为字符串的数字被作为二进制字符串对待。这仅会对比较结果产生影响。
字符串APPAPT中包含了两个单词“PAT”，其中第一个PAT是第2位(P),第4位(A),第6位(T)；第二个PAT是第3位(P),第4位(A),第6位(T)。现给定字符串，问一共可以形成多少个PAT？
复合流简单地说，就是一条流包含视频和音频。如果一条流只包含音频或者视频的话，我们称之为裸流，比方说H264裸流、aac裸流等。在音视频中，TS流(全称是:MPEG2-TS)是一种常用的复合流(目前属于最常见的复合流)。几乎所有的流媒体协议都支持TS流，如：RTSP、UDP、SRT等等(RTMP属于FLV流媒体协议，下一篇会详细介绍)。
网络地址转换（Network Address Translation，NAT）是一种在计算机网络中广泛使用的技术，它允许将一个网络地址映射到另一个网络地址。静态NAT、动态NAT和端口地址转换（Port Address Translation，PAT）是NAT的常见实现方式。
里面的parse方法，这个方法有两个作用 1.负责解析start_url下载的Response 对象，根据item提取数据（解析item数据的前提是parse里全部requests请求都被加入了爬取队列） 2.如果有新的url则加入爬取队列，负责进一步处理，URL的Request 对象 这两点简单来说就是编写爬虫的主要部分
之前课题组一个师妹有需要绘制一个带相关性又能展示生存分析显著性的极坐标图，所以造了ggpolar这个包，今天分享给大家，感兴趣的读者不妨使用自己的数据模仿下，应用到自己的分析项目中去。
Python爬虫之数据写入 #写入到Excel import xlsxwriter #创建文件，并添加一个工作表 workbook=xlsxwriter.Workbook('demo.xlsx') worksheet=workbook.add_worksheet() #在指定位置写入数据 worksheet.write("A1","这是A1的数据") worksheet.write("A2","这是A2的数据") #关闭表格文件 workbook.close() #爬取便民查询网常用号码，并写入到Ex
设文本长度为N，要匹配的模式的长度为M，暴力查找算法在最坏的情况下运行时间与MN成正比，但在处理许多应用程序中的字符串时，它的实际运行时间一般与M+N成正比。 实现方法1： 使用一个值指针i跟踪文本，一个指针j跟踪要匹配的模式，对每一个i，代码首先将j重置为0并不断增大，直到找到了一个不匹配的字符或者是匹配成功（j==M)。 public static int search(String pat, String txt) { int M = pat.length(); int N = txt.lengt
Programming Ability Test (PAT) aims to evaluate objectively, through unified examinations with automatic online judging system, the abilities of testees in programming and algorithm design, hence to evaluate scientifically the programming talents, and to
在上一节，由于大部分细胞（868个）都被归为上皮细胞群中（Fig2 c），这868个细胞可被分成5个cluster，接着对这5个cluster细胞进行探索。我们使用一组来自对乳腺肿块的非监督分析的基因表达特征对5个cluster进行了研究。这些基因表达特征通过比较三阴性乳腺癌（TNBC）的四个亚型(ERBB2 amplicon，Luminal Subtype 、Basal epithelial-cell enriched 和Luminal epithelial gene cluster containing ER)而建立。先看看这5个clusters的basal细胞来源的细胞群有多少。大多数TNBC是基底样肿瘤，它们与多种TNBC型亚型重叠，与非固有基底TNBCs相比，与克隆异质性增加有关。（备注：这篇文献用到了很多apply循环，大家仔细琢磨，大概意思能看懂就行，然后可以把它应用到自己的数据中）
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