老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于python正则表达式为什么要加个r和python正则表达式re.findall(r\的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享python正则表达式为什么要加个r以及python正则表达式re.findall(r\的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

一、python需要标准吗

如果没有特殊的编码要求，建议在文件头部加一行#-*-encoding:utf-8-*-标识，声明文件的编码方式，当然，程序文件的编码要和声明的编码保持一致，使用UTF-8编码。

2.缩进/空格/空行/换行等基本格式

缩进：统一使用4个空格进行缩进。通常使用1个Tab键，但Tab键不一定使4个空格键，所以有时候因此出错。

行宽：每行代码尽量不超过80个字符，但不是严格要求80字符以内，可略微查过。如果代码过长，说明代码设计不太合理。除此之外也方便于在控制台查看代码以及通过对side-by-side的diff时有帮助。

二、python正则表达式re.findall(r\

1、因为\b有两种解释，而\w只有一种。\b的两种解释是：

2、'\b',如果前面不加r,那么解释器认为是转义字符“退格键backspace”;

3、r'\b',如果前面加r,那么解释器不会进行转义，\b解释为正则表达式模式中的字符串边界。

三、如何用Python正则表达式去匹配汉字加字母加数字的字符串

1、#-*-coding:utf-8-*-importrepattern=re.compile(r'[\'白\'\'蓝\'\'绿\'\'黄\']{1}[A-Z]{1}[A-Z0-9]{5}'

2、)match=pattern.match('黄A')ifmatch:print"OK"else:print"notok"

四、everything正则表达式怎么用

你好，正则表达式是一种用于匹配和处理字符串的工具，可以用于搜索、替换、验证等操作。

在Python中，可以使用re模块来使用正则表达式。以下是一些常见的正则表达式的用法示例：

pattern=r"e"#匹配字符'e'

result=re.findall(pattern,text)

print(result)#输出['e']

pattern=r"[aeiou]"#匹配任何一个元音字母

result=re.findall(pattern,text)

print(result)#输出['e','e','i','e']

pattern=r"\d"#匹配任何一个数字

result=re.findall(pattern,text)

print(result)#输出['1','2','3']

pattern=r"\w{3}"#匹配3个连续的字母或数字

result=re.findall(pattern,text)

print(result)#输出['123','eve','ryt']

pattern=r"e"#匹配字符'e'

result=re.sub(pattern,"E",text)

print(result)#输出'EvErything'

以上只是一些简单的示例，正则表达式还有很多更复杂的用法，可以根据具体的需求进行学习和使用。

五、数据挖掘工业界，R和Python到底谁用的比较多

这两个工具都很方便，不需要非常高深的编程能力，都适合算法开发，有大量的package供你使用。Python入门简单，而R则相对比较难一些(纯个人感觉，依据每个人之前的经验，可能不同的体验)。R做文本挖掘现在还有点弱，当然它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。Python几乎都可以做，函数比R多，比R快。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。Python适合处理大量数据，而R则在这方面有很多力不从心，当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋，对于大牛来说，多灵活运用矢量化编程的话，R的速度也不会太差。论性能，Python介于C/C++/Java这些高级语言与R语言之间，虽然性能不及那些高级语言，但是一般日常的数据用Python基本都能实现，对于性能要求不挑剔的人来说，足够了python你需要安装numpy，pandas，scipy，cython，statsmodels，matplotlib等一系列的程序包，还需要安装ipython交互环境，单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的；R是基于统计分析的，性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。Python语言编程的代码可读性高，整体美观，属于简单粗暴性质的，短时间内少量代码可实现复杂功能；R的语法很奇怪，各种包并不遵守语法规范，导致使用起来经常感觉蛋疼；R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。python是machinelearning领域的人用的较多。据我所知，做marketingresearch,econometrics,statistics的人几乎没有用python的参考自：blog.sina.com.cn/s/blog_8813a3ae0101e631

关于python正则表达式为什么要加个r到此分享完毕，希望能帮助到您。

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