python正则表达式提取字符串
findall命令用法及参数？
findall命令用法及参数？
在Python中，findall是正则表达式的函数，使用的时候要先引入re模块
import re
((pattern, string, flags0))：返回string中所有与pattern相匹配的全部字符串，得到数组
python怎么单独把数字提出来？
python可以通过正则表达式从字符串提取数字。
python正则表达式辨别输入日期规范？
1、python正则表达式辨别输入日期规范如下：
year,month,dayeval(input(
regexp函数用法？
REGEXP函数是一种正则表达式函数，用于在文本中搜索匹配模式。它可以在各种编程语言和数据库系统中使用。
在 MySQL 中，REGEXP 函数的语法如下：
REGEXP (string, pattern)
string: 要进行匹配的字符串 pattern: 正则表达式模式
返回值为1 则表示匹配成功，否则返回0 。
例如，要查询表中 name 列中以字母 a 开头的所有记录，可以使用以下查询：
SELECT * FROM table_name WHERE name REGEXP ^a;
另外在其他语言中如 python, javascript 也有类似的函数供你使用，但是语法和用法可能会有所不同。
正则表达式是一种非常强大的字符串匹配工具, 如果你想更深入的了解正则表达式的用法和语法可以查阅相关文档。
findall里面放什么？
在Python中，findall是正则表达式的函数，使用的时候要先引入re模块
import re
((pattern, string, flags0))：返回string中所有与pattern相匹配的全部字符串，得到数组
python全栈书单有啥推荐？
1. 《Python编程 从入门到实践》本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。
书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，如列表、字典、类和循环，并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互，以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。
2. 《Python核心编程 第3版》《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。 《Python核心编程（第3版）》适合具有一定经验的Python开发人员阅读。
3. 《Python神经网络编程》本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。*部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。
4. 《Python网络爬虫权威指南 第2版》本书采用简洁强大的Python 语言，介绍了网页抓取，并为抓取新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。*部分重点介绍网页抓取的基本原理：如何用Python 从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。
5. 《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》这是一本关于Python的图书，采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案（并提供了相关代码，读者可以复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中），针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的*常见任务，涵盖*简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。本书不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习的理论和概念的读者摆在案头作为参考，他们可以借鉴书中的代码，快速解决在机器学习的日常开发中遇到的挑战。
6. 《Python深度学习》本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱（Franc?ois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。
7. 《Python游戏编程入门》Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，在游戏开发领域，Python也得到越来越广泛的应用，并由此受到重视。 本书教授用Python开发精彩游戏所需的最为重要的。本书不只是介绍游戏编程概念的相关内容，还深入到复杂的主题。全书共14章，依次介绍了使用Pygame、文件I/O、用户输入、数学和图形编程、位图图形、精灵动画、冲突检测、数组、计时和声音、编程逻辑、三角函数、*地形、角色扮演游戏等重要概念。每章通过一个示例游戏来展示这些知识和工具的实际应用。本书既可以帮助读者掌握相关概念来构建较为复杂的游戏，甚至进行较为复杂的Python编程。 本书内容浅显易懂，示例轻松活泼，适合Python初学者阅读，尤其适合想要掌握Python游戏编程的读者学习参考。
8. 《你也能看得懂的Python算法书》编程的核心是算法，学习算法不仅能教会你解决问题的方法，而且还能为你今后的发展提供一种可能。本书面向算法初学者，首先介绍当下流行的编程语言Python，详细讲解了Python语言的变量和顺序、分支、循环三大结构，以及列表和函数的使用，为之后学习算法打好基础。然后以通俗生动的语言讲解了双指针、哈希、深度优先、广度优先、回溯、贪心、动态规划和*短路径等经典算法。
9. 《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的*技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。
10. 《Python人脸识别：从入门到工程实践》这是一本面向初学者的人脸识别工具书，不仅适合零基础的读者快速入门，而且适合有一定基础的读者迅速达到可以进行工程实践的水平。作者就职于某世界100强企业，在人脸识别方面积累了丰富的工程实践经验，本书不仅详细介绍了机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法，而且还通过相关的实战案例讲解了如何进行人脸识别方面的实践，以及如何将做好的模型用于工程实践中。同时，本书还提供了大量简洁、精炼的代码，能帮助读者从零开始实现一个工程级别的人脸识别引擎。