DjangoBB LoFi version

Полная версия: Как в регулярном выражении исползовать наперед заданный символ?

Начало » Python для новичков » Как в регулярном выражении исползовать наперед заданный символ?

1 2

AlekseyPythonSu

Ноя. 12, 2020 13:28:25

Я заполняю структурированный массив Numpy из csv- файла. В файле не все данные, но я хочу сразу создать все необходимые мне колонки, а в те, для которых нет значений вписать 0.
Например, у меня такое регулярное выражение:

 text_regular_expression =('([\\d^]{10,})' #CLIENT ID
                                ';'
                                '(\\d{2})' #DAY OF DEAL
                                ';'
                                '(\\d{2})' #MONTH OF DEAL
                                ';'
                                '(\\d{4})' #YEAR OF DEAL
                                '(0)'#MY INITIAL VALUE FOR QUANTITY
                                '(0)'#MY INITIAL VALUE FOR PRICE
                                )

Как в регулярном выражении указать, чтобы не происходил поиск значений поля в текстовой строке, а использовались наперед заданные значения (в вышеприведенном примере это 0)?

py.user.next

Ноя. 12, 2020 14:16:30

AlekseyPythonSu
Я заполняю структурированный массив Numpy из csv- файла.

А регулярные выражения здесь при чём? Используй модуль csv для разбора файла. Формат CSV не такой простой, каким кажется. Поэтому для его разбора надо использовать специальный модуль, посвящённый ему.

AlekseyPythonSu
В файле не все данные

Так надо создать массив пустой. А потом этот массив заполняется данными, полученными из csv-файла, в тех полях, в которых надо.

AlekseyPythonSu

Ноя. 12, 2020 16:10:38

py.user.next
А регулярные выражения здесь при чём? Используй модуль csv для разбора файла. Формат CSV не такой простой, каким кажется. Поэтому для его разбора надо использовать специальный модуль, посвящённый ему.

Я создаю структурированный numpy- массив с помощью методов, которые предоставляет модуль numpy:

 columns = []
columns.append(('CLIENT_ID', 'uint32'))
columns.append(('DAY', 'uint8'))
columns.append(('MONTH', 'uint8'))
columns.append(('YEAR', 'uint16'))
columns.append(('QUANTITY', 'uint32'))
columns.append(('PRICE', 'uint32'))
dtype = np.dtype(columns)
data_from_file = np.fromregex(file='/home/denis/deals.csv', regexp=text_regular_expression, dtype=dtype)

Модулем csv не пользовался, но не думаю, что он будет создавать подобные специфичные массивы.

py.user.next

Ноя. 12, 2020 16:21:14

AlekseyPythonSu
Модулем csv не пользовался

Прочитай, что такое формат CSV сначала. Если в поле будет разделитель прямо внутри поля в качестве простого символа, что будет делать регулярное выражение, которое разбивает поля по разделителям? Оно подумает, что это два поля. А это не два поля, а одно поле. А как же CSV понимает, сколько у него полей? А у этого формата есть экранирование, про которое ты не в курсе, которое прекрасно всё обозначает - где символ разделитель, а где тот же символ не разделитель. То же самое касается кавычек там двойных и прочего.

Вот модуль csv для того и создан, чтобы учитывать все нюансы при разборе csv-данных и безошибочно разбирать их.

AlekseyPythonSu

Ноя. 12, 2020 16:52:01

py.user.next
Прочитай, что такое формат CSV сначала. Если в поле будет разделитель прямо внутри поля в качестве простого символа, что будет делать регулярное выражение, которое разбивает поля по разделителям? Оно подумает, что это два поля. А это не два поля, а одно поле. А как же CSV понимает, сколько у него полей? А у этого формата есть экранирование, про которое ты не в курсе, которое прекрасно всё обозначает - где символ разделитель, а где тот же символ не разделитель. То же самое касается кавычек там двойных и прочего.

Вот модуль csv для того и создан, чтобы учитывать все нюансы при разборе csv-данных и безошибочно разбирать их.

Вы умеете общаться культурно? Если да, то прошу продолжать именно в культурном стиле.

Я знаю как представлены мои данные и подобрал такой вид регулярного выражения, который работает без ошибок. Поэтому меня больше заботят не ошибки, которых никогда не будет, а создание нужного мне numpy- массива (который очень большой).

xam1816

Ноя. 12, 2020 20:59:34

есть такой метод заполнить массив из csv

 data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', names=True)

py.user.next

Ноя. 13, 2020 01:37:16

AlekseyPythonSu
Я знаю как представлены мои данные и подобрал такой вид регулярного выражения

Тебе ещё раз, дураку, говорят: CSV надо раскладывать по правилам CSV.

AlekseyPythonSu
Как в регулярном выражении указать, чтобы не происходил поиск значений поля в текстовой строке, а использовались наперед заданные значения (в вышеприведенном примере это 0)?

Вот этот самый вопрос у тебя возник потому, что ты дурак какой-то. Причина только в этом.

Ты вот приходишь с такой чушью. С серьёзным академическим лицом спрашиваешь, как же тебе решить эту проблему, которую ты сам же себе и смастерил, потому что ты ноль полный. Тебе начинают отвечать, как вообще программировать правильно, с чего нужно начинать, какие-то элементарные вещи, потому что то, что ты не соображаешь ни в чём, - это очевидно как дважды два. И ты ещё начинаешь спорить, думая, что никто не понимает, что ты абсолютный профан.

Мальчик, ты адресом ошибся.

Вот у тебя просили ссылку хоть на какой-то твой проект. Ты что ответил? Ничего. А знаешь, почему? Потому что чтобы программу писать, не достаточно языком молоть. Программа не будет слушать твою хуйню тупорылую, а просто не запустится, просто не будет работать, просто будет выдавать какую-то хуйню непонятную на экран. И не скажет, а что это, а почему это.

Поэтому тебе и говорят: это CSV - его нужно модулем разобрать. Ты не суперпрофессионал, чтобы применять хаки; ты не умеешь применять хаки и хаками только всё запорешь. Не знаешь, как регулярные выражения делать, не знаешь, как там CSV устроен, - делай то, что тебе говорят.

AlekseyPythonSu

Ноя. 13, 2020 07:52:21

py.user.next
Тебе ещё раз, дураку, говорят: CSV надо раскладывать по правилам CSV.

Дурак здесь только ты, раз ведешь себя как звереныш.

AlekseyPythonSu

Ноя. 13, 2020 08:01:57

xam1816
есть такой метод заполнить массив из csv

Спасибо, этот метод действительно за счет параметра converters позволяет производить модификации полей во время заполнения массива. Но, к сожалению, мне не подходит:
1. Нет возможности отборов (т.е. он создает массив оп всем строкам), что допустимо делать в регулярных выражениях.
2. Конвертации выполняются функциями языка Python, поэтому скорее всего на больших данных это будет работать очень медленно.

Rodegast

Ноя. 13, 2020 11:35:52

> В файле не все данные, но я хочу сразу создать все необходимые мне колонки, а в те, для которых нет значений вписать 0.

Это я понял, а регулярки тебе зачем?