import collections a = [1,2,3,1,2,3,4,1,2,5,4,6,7,7,8,9,6,2,23,4,2,1,5,6,7,8,2] b = collections.Counter(a) for c in b: print c,b[c]

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,

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

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

题目 统计数字 计算数字k在0到n中的出现的次数,k可能是0~9的一个值 样例 例如n=12,k=1,在 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],我们发现1出现了5次 (1, 10, 11, 12) 解题 暴力,余数是否等于k. class Solution { /* * param k : As description. * param n : As description. * return: An integer denote the coun

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

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

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

一般我们进行数据统计的时候要进行数据摸查,可能是摸查整体的分布情况啊.平均值,标准差,总数,各分段的人数啊.这时候用excel或者数据库统计都不方便. 我要统计的一个文件,太大了,还得分成15个文件,结果导一个进mysql都要导很久.再mysql进行编程,执行更久,很费事. 但是用python直接统计就很方便啦. @author: pc """ import matplotlib as mpb import pandas as pd import pylab as pl im

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

python中数字对象的创建如下, a = 123 b = 1.23 c = 1+1j 可以直接输入数字,然后赋值给变量. 同样也可是使用类的方式: a = int(123) b = float(1.23) c = complex(1+1j) 但一般不用类的方式创建,直接输入数字就好了. python中的数字包括了整型 int ,长整型 long , 浮点型 float , 复数 complex ,其差别为: int(整型) 也称有符号整数,只有正或负整数,不带小数点. 其和长整型在于整数有一定

1．统计数字 (count.pas/c/cpp) [问题描述] 某次科研调查时得到了 n 个自然数,每个数均不超过 1500000000(1.5*109).已知不相同的数 不超过 10000 个,现在需要统计这些自然数各自出现的次数,并按照自然数从小到大的顺序输出统计结果. [输入] 输入文件count.in包含 n+1 行:     第 1 行是整数 n,表示自然数的个数. 第 2~n+1 行每行一个自然数. [输出]     输出文件count.out包含 m 行(m 为 n 个自然数中不相

原文:VS2012 利用正则统计项目代码行数 #开头和/开头或者空行都不计入代码量,  搜索出来以后最后一行就是代码行数了:

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

数字python中的数字比较典型,典型在可以表示很小的数,也可以表示很大的数,c语言的数字类型如果表示很大的数的话,可能会报溢出错误,但是python不会,python 数字类型的完整工具包括整数和浮点数复数固定精度的十进制数有理分数集合布尔类型无穷的整数精度各种数字的内置模块和函数 数字常量1234,0,999999        整数(无穷大小)1.23,45.6        浮点数0177,0x9ff,0b101010    八进制,十六进制,二进制2.6版本0o177,0x9ff,0b

python具有强大的科学运算功能,python由于支持更加强大的面向对象和动态特性,相比R语言.matlab.mathmatic等传统的科学计算工具具有非常大的优势. Python的数字 python中的数字提供了标量的存储和直接访问,并且是不可更改的类型,对数字的更改实际上是创建了一个新的数字对象,而原来的数字对象当其引用次数为0时,会被垃圾回收机制回收,通过del 关键字可以删除一个对象的引用. 布尔类型:在python2.3之后开始支持,布尔类型只有两个值:True和False. 整形.

某次科研调查时得到了n个自然数,每个数均不超过1500000000(1.5×10^9).已知不相同的数不超过10000个,现在需要统计这些自然数各自出现的次数,并按照自然数从小到大的顺序输出统计结果. 采用sort直接排序,直接略过排序门槛: //P1097 统计数字 #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; //const int MAX=200001; int main() { int i,n,cou

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

[转]Python数据类型之“数字(numerics)” 上一节内容说的是“Python基本语法”,本节主要讲下Python中的数据类型. 存储在内存中的数据通常有两个属性: 在内存中的存放位置:这个存放位置通过变量名可以找到: 在内存中的存放方式:这个由数据类型决定,如占几个字节的空间.占用空间是否需要连续等. Python中有很多内置类型(built-in types),内置类型可以理解为构建在Python Interpreter(Python解释器)里面的类型.Python中主要的内置类型

题目: 计算数字 k 在 0 到 n 中的出现的次数,k 可能是 0~9 的一个值. 样例 样例 1: 输入: k = 1, n = 1 输出: 1 解释: 在 [0, 1] 中,我们发现 1 出现了 1 次 (1). 样例 2: 输入: k = 1, n = 12 输出: 4 解释: 在 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] 中,我们发现 1 出现了 4 次 (1, 10, 11, 12). 代码实现: /** * @南非波波 * 统计数字:计算

目录 Python代码统计工具 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python代码统计工具 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)~(三)>中的C代码统计工具进行扩展,以支持Python脚本自身的行数统计. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具仅能分析和统计C语言代码文件,但其设计思想也适用于Python代码及其他编码语言. Python行数统计的难点在于注释行,因为Python有两种注释方式:简单明了的单行注释和复杂含糊的