由任意文本分隔的多个匹配
我正在尝试编写一个正则表达式，它将匹配由任意字符串分隔的同一个hashtag。所以
Lorem Ipsum#分子只是印刷和排版行业的虚拟文本。自16世纪以来，Lorem Ipsum“分子”一直是行业标准的虚拟文本，当时一家不知名的印刷商拿起一个打印盘，将其拼凑成一本“分子”样本书。它不仅存活了五个世纪，而且还跨越到电子排版，基本上保持不变。它在20世纪60年代随着包含Lorem Ipsum段落的@Molecular Letraset表单的发布而流行，最近又随着Aldus PageMaker等桌面出版软件的发布而流行，包括Lorem Ipsum版本。
我该怎么做？这个正则表达式显然不起作用。
共有3个答案
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Lorem Ipsum #molecule is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has #Molecule been the industry's standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book ##Molecule. It has survived not only five centuries, but also the leap into electronic typesetting, remaining essentially unchanged. It was popularised in the 1960s with the release of @Molecule Letraset sheets containing Lorem Ipsum passages, and more recently with desktop publishing software like Aldus PageMaker including versions of Lorem Ipsum.
"""
print re.findall("@+molecule|#+molecule",s,re.IGNORECASE)
['#molecule', '#Molecule', '##Molecule', '@Molecule']
使用字符类来匹配这些字符中的任何一个。
>>> re.findall(r'[#@]+(?i)molecule', data)
['#molecule', '#Molecule', '##Molecule', '@Molecule']
注意：使用内联（？i）修饰符启用不区分大小写的匹配。
您可以尝试（[#@][Mm]分子）regex，无需转义#并在索引1处获得匹配的组。
下面是关于regex101的演示
输出：
MATCH 1
1. [12-21] `#molecule`
MATCH 2
1. [101-110] `#Molecule`
MATCH 3
1. [265-275] `##Molecule`
MATCH 4
1. [450-459] `@Molecule`
下面是直接来自regex101站点的带有ignore case的示例代码。
import re
p = re.compile(ur'([#@]+molecule)', re.IGNORECASE)
test_str = ...
re.findall(p, test_str)
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我有以下模式： 在第一分隔符中，可以没有开始的圆括号、数字的组合和结束的圆括号。但是，数字和闭括号的组合是存在的，如果有开括号的话。 第二个分隔符从文本的第一列开始，它是该行唯一的单词。 我的正则表达式： 请帮帮我.
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问题内容： 我有以下测试文件： 解析此文件每一行并创建带有（名称，姓氏，生日）的对象的最佳方法是什么？当然，这只是一个示例，实际文件中有很多记录。 问题答案：
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我想验证由一些分隔符分隔的单词输入。本例中的分隔符是“|”符号，前后用空格分隔 到目前为止，我只听到了第一个单词，下面是rejex： 如何用空格和分隔符分隔单词或数字？PS仍在学习教程。任何帮助都将不胜感激 为了进一步澄清，我正在为上面的dojo dijit小部件寻找正则表达式，以正确验证输入。
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我有一个源代码，它读取文本文件并存储到一个元组类型的向量中： 包含以下数据： 因此数据由空格+垂直线+空格（多重分隔符）分隔。 如何更改源代码以处理多个分隔符？ 注意：如果数据仅用空格隔开，则程序可以工作。
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问题内容： 我有一些看起来像这样的数据： 我想将其导入3列数据框，例如 我一直试图读取数据，因为2列在’：’上分割，然后在’‘上分割了第一列。但是我发现它令人讨厌。是否有更好的方法可以直接在导入时对其进行分类？ 目前： 但是，由于我的数据处于领先地位，这使情况更加复杂。 我觉得这应该是一个简单的任务，但是目前我正在考虑逐行读取它，并在导入之前使用一些find replace清理数据。 问题答案：
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我正在寻找一个正则表达式，它可以做到这一点：我的文本： 我想提取的是： 有人有主意吗？ 我试过：