php怎么打印head，linux常用命令有哪些？
linux常用命令有哪些？
1. 路径和显示的命令：
cd
pwd
ls
ls -l 可以缩写为ll，该命令是用来查看指定目录下对象的详细属性的。
2. 文件、文件夹相关的操作命令：
·mkdir 创建文件夹。
·rmdir 删除空的文件夹的，基本被淘汰。
·rm
·touch 创建一个空的文件。
基本格式：touch 文件名
示例： touch test.txt
表示在当前目录下创建一个空文件，叫test.txt
touch /opt/test.txt
表示在/opt目录下创建一个空文件，叫test.txt
3·vim 可以缩写为vi，该命令是用来创建或者编辑一个文件的。
基本格式：vi 文件名
注意事项：
·vi只能针对文件来进行操作，如果vi的对象是一个已经存在的文件夹，则最终无法保存所编辑的内容。
·vi中鼠标是没有任何用的，光标的移动是通过上下左右方向键，回车键和PageDown、PageUp等来实现的。
3. 常用的vi子命令有：
:q 退出，适用于没有对文档进行任何修改的情况下。
:q! 强制退出不保存。
:wq 退出并且保存。
:wq！文件名 强制退出，并且将当前内容另存到指定的文件中。
dd 删除光标所在的整行
x 删除光标所在的字符
gg 移动光标到整个文档的最后一行
:N N是正整数，表示将光标移动到指定的行。
4.·编辑模式：在该模式下，所有键盘的输入都是纯粹的字符串，相当于在记事本中输入一样。
5.模式的切换和对应的特征：
命令模式下， 按i或者a或者s都可以切换到编辑模式。
一般来说，编辑模式就是vi界面的左下角出现“--insert--”这样的提示串。
编辑模式下，按ESC键就可以切换到命令模式。
6. 常见问题：linux下文件名和文件夹名能否重复？后缀名是否有用？
·不论是windows还是linux，同一个目录下，是不允许出现同名的对象。
·在linux下，文件的后缀名是没有任何意义的，一般来说，后缀名只是用来起到标识作用，当然，后缀名除了标识作用，一定程度上也考虑了和windows的兼容性。
·cp 用来实现复制粘贴操作。
基本语法格式：
格式1：
cp 源对象 目标对象
表示将源对象复制粘贴为目标对象。
示例：
cp a.txt d.txt
表示将当前目录下的a.txt复制到当前目录下，重命名为d.txt。
·mv 该命令是用来实现剪切粘贴的操作。
该命令的语法格式和cp命令基本一致。
·ln 该命令是用来创建链接对象的。
在linux中，链接分为硬链接和软链接。
默认创建的是硬链接。
-s 该属性表示创建的是软链接。
·文件内容的查看：
常用的命令有：
cat
more
less
head
Tail
常见的退出方式：
·CTRL+C 强制中止当前正在执行的命令。
·ESC
·Q
·QUIT
·EXIT
对象的查找：
find：
基本格式：
find 查找范围 参数 参数值
示例：
find / -name a.txt
表示在根目录下查找名字叫a.txt的对象。
文本内容、字符串的查找：
grep 该命令是支持正则表达式方式，在指定对象中查找符合条件的字符串或者行的。
基本格式：
grep [参数] [正则表达式] 对象
示例：
grep "a" a.txt
表示输出a.txt中所有包含字符a的行。
·ls 查看命令
基本格式：ls [对象]
表示查看对象或者对象下的所有对象的信息。
重要属性：
-l
查看详细属性
权限相关的命令：
在linux系统中，存在用户和用户组的概念。
·useradd 用来添加用户
示例：useradd test1
表示添加一个新的用户，叫test1.
·passwd 用来修改指定用户的密码
示例：passwd test1
通过交互式的方式来修改test1的密码
PS：如果passwd后不跟用户名，则表示修改的是当前登录的用户的密码。
在linux中，用户配置信息都是记录在系统文件/etc/passwd中的。
·userdel 用来删除用户
建议使用属性-r。
·groupadd 添加用户组
·groupdel 删除用户组
权限：
在linux中，用户对于对象的权限有三种：分别为
r 可读
w 可写
x 可执行
chmod 直接修改对象的权限，即直接修改这9个字符。
基本格式：
chmod 权限表达式 对象名 [-R]
·权限表达式，在linux中，权限的表示方式有两种：
·字符：
rwx 可读可写可执行
u 表示所有者
g 表示所属组
o 表示其它人
= 表示赋值
+ 表示加权限
表示减少权限。
例子：chmod u=rw a.txt
表示将a.txt的所有者的权限修改为可读可写。
其他操作：
·history 显示历史输入命令
！N N表示历史命令的编号
该命令表示执行历史命令列表中的第N条命令。
·clear 清理屏幕的输出。
·TAB键 是用来补全路径或者文件名的。
MySQL全部学完要多久？
结合自身的经历谈下这个问题，不一定适合于所有人。
感觉可以分为下列几个学习阶段。
HTML+CSS这两个应该是对初学者比较友好的了，html大概了解一些常用的标签，css的话看下各种选择器的写法，然后找个网站模仿着写一遍样式，基本上就有感觉了。之所以推荐这两个先学除了简单，还有成就感，写的东西直接以页面展示出来，这比很多大学以C教学，对着命令行打印一堆数据的体验要好很多。你甚至可以尝试着写一个静态网站来做一个自己的简历，展示到朋友圈。
学习资源的话，推荐两本书吧。
《Head First HTML and CSS》
Head First系列的书一直评价很高，这本书也是。但我觉得其实没必要一来就学那么多，很多标签和属性你都记不住，更不用说css那么多属性了，很多从业多年的前端应该也只能记住其中的大部分吧。推荐的学习方法是Learn by doing.过程中遇到问题的话，学会用搜索引擎+MDN.
《CSS Secrets》
看完这本书你会感叹，原来CSS还可以这样写。
JavaScriptjs的话还是比较复杂的，很难短时间就掌握的很好，但你至少要搞懂一些基本的控制流语法，变量，常量，函数，类这些东西。至少做到你参考别人的代码能看懂别人大概在写啥。
小白可以看下这本GitBook上的书，基础的东西都有涉及，也不长。最多一个小时就能看完。https://www.gitbook.com/book/xinqiu/learn-javascript-cn/details
稍微有基础了，想深入学JavaScript这门语言的话，可以看下《Javascript权威指南》这本书。
但老实说，这本书虽然很好，但是不适合初学者看，我看了一部分之后觉得纯看书籍的话还是太无聊了，不太适合自己，遂弃之。
相比之下，我更推荐廖雪峰大神的《JavaScript教程》https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001434446689867b27157e896e74d51a89c25cc8b43bdb3000，在网上就能看，前面很基础，然后后面开始飙车。大家可以选择性看，文中提到了很多初学者会遇到的坑，比如var that = this.这种小技巧。很多时候初学者会被这种问题困扰很久，有人指路会帮你节省很多时间。
之后你可以了解一些ES6的新语言特性，然后试着用React，Vue，Angular之类的框架来试试。
选择的话，感觉新手推荐Vue，封装的很好，有时会觉得就算不会js，跟着Vue的教程，也能开始写一些东西。React的话，个人感觉要稍微难点，写的感觉和原生的JavaScript要接近些。Angular没写过就不评价了。但这三个框架的很多思想其实有共同之处，学会一个，学另一个会简单很多。所以不必太过纠结。而且前端这个领域，技术更新很快，如果你想学一门一劳永逸的技术，那么前端很可能并不适合你。
PHP+Mysql这两个感觉是相互依赖的，写PHP不可避免的就要操作数据库。PHP我写的也比较少，只用Phalapi写过一个小网站，但感觉整体写起来的感觉不是那么爽，但也有可能是我打开的方式不对，数据库的话，php有别人封装好的ORM库可以对数据库进行操作，这使得你可以不会sql语法也能对数据库进行操作，实在需要用到sql的时候，可以查下文档，然后模仿着写。因为这方便了解的不多，就不瞎提建议了。
不过虽然php是世界上最好的语言，我也建议你有机会试试python或者node.js。或许会打开新世界的大门。
以上这些内容如果自学的话没个至少需要一两年的时间，还无法保证能学会。培训大概需要5个月的时间。想全部掌握好以上只是，可以来千锋武汉IT培训机构系统全面学习一下。千锋全程面授模式教学，真实项目实战，可先来免费试听两周，实地亲身体验下！
电子琴sus插口什么意思？
手卷钢琴买回来，然后它右边有一个插孔是sus，sus是什么意思？
手卷钢琴有SUS插孔 意思是
sustain ：连接延音踏板的接口 。
就是插延音踏板的，找一个插上吧星，踏板是钢琴的灵魂。
line in：主要指声音（信号）输入；
line out：主要指声音（信号）输出，一般情况可以插进音响里或者耳机里面；
midi in：是MIDI输入 ；
midi out：MIDI输出；
sustain：是延音踏板接口；headphpne：是耳机接口；
小儿麻痹症是什么情况？
昨天是世界强化免疫日，让我们来回顾小儿麻痹症：
12月15日是世界强化免疫日。世界强化免疫日主要是为消灭脊髓灰质炎而设立的。脊髓灰质炎（又称小儿麻痹症）是少数能被消灭的疾病之一，这主要是因为人是脊髓灰质炎病毒的唯一感染者且科学家已经发明有效的疫苗。在这个日子里，让我们一起回顾小儿麻痹症以及疫苗的发明史。
什么是小儿麻痹症？小儿麻痹症是由脊髓灰质炎病毒引起的疾病，正如名字一样，小儿麻痹症的临床表现为肌无力：表现可能多种多样，可能是一块肌肉或一组肌肉受累，也可能是四肢瘫和呼吸衰竭。通过粪-手-口污染途径传播，也可能通过咽部传播[1]。
埃及木乃伊的研究表明，小儿麻痹症至少早在远古时代就影响了儿童。在1916年的美国，至少有6,000人死于该疾病。在接下来的几十年中，该流行病遍及美国和欧洲。仅在1952年，美国就有58,000例小儿麻痹症新病例和3,000例死于该病[2]。
（石碑中人物一只腿的肌肉萎缩是小儿麻痹症的临床表现之一）(阴影区域显示在1916年小儿麻痹症流行中受灾特别严重的地方)90%-95%的脊髓灰质炎病毒感染是无症状的。病毒经口途径进入，感染口、鼻和喉部细胞后，有7-14日的潜伏期，潜伏期内病毒在胃肠(gastrointestinal, GI)道的淋巴组织进行初级复制。随着病毒播散至全身网状内皮组织，会发生无症状的首次(轻微)一过性病毒血症。4%-8%的个体发生第二次病毒血症，导致“轻型疾病”(顿挫型脊髓灰质炎)的症状，与常见病毒感染相似，症状包括头痛、咽痛、发热、恶心、呕吐、不适和乏力。部分具有严重病毒血症和顿挫型脊髓灰质炎的患者，通常在数日的无症状间期后出现中枢神经系统(central nervous system, CNS)受累，包括颈僵硬、头痛、发热和呕吐。其中一些患者，脊髓灰质炎病毒还会选择性破坏运动神经元，表现为剧烈的背、颈和肌肉疼痛，以及出现运动无力。在所有脊髓灰质炎病毒感染中，只有约0.1%发生这种麻痹[3]。
脊髓灰质炎病毒是如何影响神经系统的？脊髓灰质炎病毒播散至CNS的机制尚不完全清楚，可能是由血液中的病毒直接穿过血脑屏障所致，或可能是从肌肉到脊髓和脑的逆向轴突运输所致。病毒侵袭CNS后脱壳，进行复制，导致运动神经元死亡，进而导致该运动神经元支配的肌纤维麻痹。病毒传播至邻近运动神经元可能是以不依赖轴突运输的方式侧向传播，或者以依赖逆行运输的方式通过跨神经元传播。其他神经元也可被感染，引起脑干脑炎和呼吸功能不全。
出现肌肉麻痹后，肌张力降低几乎总是呈不对称性。近端肌肉受累程度通常大于远端肌肉，下肢比上肢更常受累，反射减弱或消失。肌无力通常在2-3日恶化，不过有时肌无力恶化进程可长达1周。5%-35%的患者出现延髓受累，导致吞咽困难、构音障碍及分泌物处理困难[4]。
与其他类型的无菌性脑膜炎一样，脊髓灰质炎患者的脑脊液(cerebrospinal fluid, CSF)检查显示脑脊液细胞增多，最初以多形核白细胞为主，随后转变为以淋巴细胞为主。脑脊液蛋白通常升高。
疫苗的开发在1950年代初期，两位科学家各自找到了一种开发脊髓灰质炎病毒的方法。乔纳斯·索尔克（Jonas Salk）博士和阿尔伯特·萨宾（Albert Sabin）博士创造的疫苗使全球儿童免除小儿麻痹症的痛苦。
脊髓灰质炎疫苗有两种类型：灭活脊髓灰质炎病毒疫苗（IPV），也称为索尔克（Salk）疫苗,以发明者乔纳斯•索尔克（Jonas Salk）的名字命名 ; 口服脊髓灰质炎病毒疫苗（OPV），或萨宾（Sabin）疫苗，以其发明者的名字命名，阿尔伯特·萨宾（Albert Sabin）命名。
IPV是基于灭活的脊髓灰质炎病毒1、2和3型开发的，是20世纪50年代首个阻止脊髓灰质炎流行病的疫苗，通过注射给药，在血液中产生针对病毒的抗体。OPV则是基于活的但活性减弱的脊髓灰质炎病毒：有三种类型的OPV①三价（tOPV）：包含减毒活脊髓灰质炎病毒的所有三种血清型②二价（bOPV），包含三种血清型中的两种③单价（mOPV）：包含三种血清型之一。因此，三价疫苗对所有三种血清型（PV1，PV2和PV3）均有效，二价疫苗对PV1和PV3有效，而单价疫苗对单一血清型有效。。
索尔克（Salk）疫苗
索尔克（Salk）于20世纪30年代在纽约大学研究病毒，并在第二次世界大战期间帮助开发了流感疫苗。1948年，他获得了总统富兰克林·罗斯福（Franklin D. Roosevelt）的国家婴儿瘫痪基金会的研究资助。（罗斯福总统于1921年39岁时患有脊髓灰质炎，这种疾病使他的双腿永久瘫痪。罗斯福担任总统就职5年后的1938年，他帮助创建了国家婴儿瘫痪基金会，以筹集资金并向小儿麻痹症流行地区提供援助）
在前期研究的基础上，索尔克（Salk）能够在猴肾细胞中培养出脊髓灰质炎病毒，然后分离出病毒并用甲醛和水的有机溶液福尔马林将其灭活（福尔马林溶液通常用作消毒剂和防腐剂）。其实，1935年美国科学家Maurice Brodie已经对相似的方法进行了测试；他从活猴脊髓组织中提取了脊髓灰质炎病毒，然后将该病毒悬浮在10％的福尔马林溶液中。Brodie先后对20只猴子和300名学童测试了他的疫苗，但结果很差，所以再也没有测试。
索尔克（Salk）疫苗之所以与众不同，是因为它没有使用“减活”的活病毒（如腮腺炎和麻疹疫苗），而是使用了“灭活”的病毒。当将“死”的脊髓灰质炎病毒注射入血液时，它不会引起感染，因为该病毒是非活性的。但是免疫系统无法将已激活的病毒与已灭活的病毒区分开，并且会产生抵抗病毒的抗体。这些抗体会持续存在，并保护人们免受脊髓灰质炎病毒的感染。
1952年，索尔克（Salk）首先针对从小儿麻痹症中康复的儿童使用自己发明的灭活病毒疫苗，然后针对未患有小儿麻痹症的受试者，两项测试均取得成功：因为儿童体内的抗体水平显着上升，并且没有因疫苗而感染脊髓灰质炎，索尔克（Salk）的研究结果于次年发表。
Jonas 索尔克（Salk）博士为儿童接种了新的脊髓灰质炎疫苗(Image credit: Al Fenn/The LIFE Picture Collection via Getty Images)
索尔克（Salk）疫苗的首次大规模临床试验始于1954年，这项试验招募了超过100万名参与者。这是首次实施双盲，安慰剂对照设计的疫苗试验，也是现代疫苗研究时代的标准要求。
1955年4月12日，脊髓灰质炎疫苗在美国批准使用。在随后的几年中，美国的脊髓灰质炎发病率从每10万人中18例降至每10万人中2例以下。
萨宾（Sabin）的口服脊髓灰质炎疫苗
在1960年代，又出现了第二种脊髓灰质炎疫苗，被称为口服脊髓灰质炎病毒疫苗（OPV）。以美国医生、微生物学家阿尔伯特·萨宾（Albert Sabin）的名字命名的萨宾疫苗。OPV包含减毒活体（弱化）病毒，可以口服。萨宾（Sabin）反对索尔克（Salk）的疫苗设计，认为灭活病毒疫苗很危险。
但到1963年，萨宾（Sabin）已经为所有三种脊髓灰质炎病毒创建了口服活病毒疫苗，且已被美国政府批准使用。萨宾（Sabin）的版本比索尔克（Salk）疫苗便宜且易于生产，并且在美国迅速取代了索尔克（Salk）疫苗。1972年，萨宾（Sabin）将他的疫苗株捐赠给了世界卫生组织（WHO），这大大提高了低收入国家的疫苗使用度。
萨宾（Sabin）的口服脊髓灰质炎疫苗（OPV）对于帮助全球减少脊髓灰质炎病例的数量至关重要，但与索尔克（Salk）疫苗（无麻痹风险）不同，OPV引起麻痹的风险极小。今天，世界卫生组织估计，270万剂OPV中约有1剂会导致麻痹性脊髓灰质炎。
在世界强化免疫日里，我们得特别感谢历史上发明疫苗的这些科学家，是他们的科研成果，让人类免于疾病的痛苦。
参考文献：
1. https://www.cdc.gov/polio/index.htm
2. https://www.historyofvaccines.org/index.php/content/polio-1916
3. Mueller S, Wimmer E, Cello J. Poliovirus and poliomyelitis: a tale of guts, brains, and an accidental event. Virus Res. 2005 Aug;111(2):175-93. doi: 10.1016/j.virusres.2005.04.008. PMID: 15885840.
4. DeBiasi RL, Solbrig MV, Tyler KL. Infections of the nervous system: viral infections. In: Neurology in Clinical Practice, 4th ed, Bradley WG, Daroff RB, Fenichel GM, Jankovic J (Eds), Butterworth Heineman, Philadelphia 2004. p.1515.
撰文：Lala
你是如何学会正则表达式的？
全力以赴地进入数据集是从事数据科学工作的任何人的使命之一。通常，这意味着要进行数字运算，但是当我们的数据集主要基于文本时，我们该怎么办?我们可以使用正则表达式。在本教程中，我们将仔细研究如何在Python中使用正则表达式(regex)。
正则表达式(regex)本质上是文本模式，可用于自动搜索和替换文本字符串中的元素。这可以使清理和使用基于文本的数据集变得更加容易，从而省去了手动搜索大量文本的麻烦。
正则表达式可以在多种编程语言中使用，并且已经存在很长时间了!
不过，在本教程中，我们将学习Python中的正则表达式，因此需要基本熟悉关键的Python概念，例如if-else语句，while和for循环等。在本教程结束时，您将熟悉Python regex的工作原理，并能够使用Python regex模块中的基本模式和功能re来分析文本字符串。您还将获得有关正则表达式如何与熊猫配合使用以处理大型文本语料库的介绍。
让我们深入研究有关每个人最不喜欢的电子邮件类型的一些数据：垃圾邮件和欺诈。
我们的任务：分析垃圾邮件
在本教程中，我们将使用Kaggle的欺诈电子邮件语料库。它包含1998年至2007年之间发送的数千种网络钓鱼电子邮件。它们非常有趣，易于阅读。
您可以在这里找到完整的语料库。但是，我们将从使用一些电子邮件学习基本的正则表达式命令开始。如果需要，您也可以使用我们的测试文件，也可以在完整的语料库中尝试使用。
介绍Python的Regex模块
首先，我们将通过打开测试文件，将其设置为只读并读取来准备数据集。我们还将其分配给变量fh(用于“文件句柄”)。
请注意，我们在目录路径之前加r。此技术将字符串转换为原始字符串，这有助于避免某些机器读取字符的方式引起的冲突，例如Windows上目录路径中的反斜杠。
现在，假设我们要找出电子邮件的来源。我们可以自己尝试使用原始Python：
但这并没有给我们确切的需求。如果您看一下我们的测试文件，我们可以找出原因并修复它，但是，让我们使用Python的re模块并使用正则表达式来做吧!
我们将从导入Python的re模块开始。然后，我们将使用一个名为的函数re.findall()，该函数返回在正在查看的字符串中定义的模式的所有实例的列表。
外观如下：
这与原始Python的长度基本相同，但这是因为这是一个非常简单的示例。您尝试做的越多，Python正则表达式就可以为您节省更多的精力。
在继续之前，让我们仔细看看re.findall()。此函数采用形式为的两个参数re.findall(pattern, string)。在这里，pattern代表我们要查找的子字符串，并string代表我们要在其中查找的主字符串。主字符串可以包含多行。在这种情况下，我们让它fh使用选定的电子邮件来搜索所有文件。
该.*是一个字符串模式的简写。正则表达式通过使用这些速记模式来查找文本中的特定模式而起作用，因此让我们看一下其他一些常见示例：
常见的Python正则表达式模式
我们re.findall()上面使用的模式包含一个完整拼写的字符串"From:"。当我们确切地知道我们要查找的内容(精确到实际字母以及它们是否为大写或小写)时，这很有用。如果我们不知道我们想要的字符串的确切格式，我们将会迷路。幸运的是，正则表达式具有解决此情况的基本模式。让我们看看在本教程中使用的那些：
1)w匹配字母数字字符，表示az，AZ和0-9。它还与下划线_和破折号-相匹配。
2)d 匹配数字，表示0-9。
3)s 匹配空白字符，包括制表符，换行符，回车符和空格字符。
4)S 匹配非空格字符。
5).匹配除换行符外的任何字符n。
掌握了这些正则表达式模式后，您将在继续进行解释的同时快速理解上面的代码。
使用正则表达式模式
现在，我们可以.*在re.findall("From:.*", text)上面的行中解释的用法。让我们.先来看：
通过在.旁边添加一个From:，我们可以在其旁边查找另一个字符。因为.查找除以外的任何字符n，所以它捕获了我们看不到的空格字符。我们可以尝试更多的点来验证这一点。
看起来加点确实为我们获得了线的其余部分。但是，这很繁琐，而且我们不知道要添加多少点。这是星号符号*出现的位置。
*匹配模式左侧的零个或多个实例。这意味着它将寻找重复模式。当我们寻找重复的模式时，我们说搜索是“贪婪的”。如果我们不寻找重复的模式，则可以将搜索称为“非贪婪”或“懒惰”。
让我们构建一个贪婪的搜索.用*。
因为*匹配在其左侧指示的模式的零个或多个实例，并且.位于此处的左侧，所以我们能够获取From:字段中的所有字符，直到行尾。这将用精美简洁的代码打印出整行。
我们甚至可以更进一步，仅隔离名称。让我们使用它re.findall()来返回包含模式的行列表，"From:.*"就像之前一样。match为了整洁，我们将其分配给变量。接下来，我们将遍历列表。在每个循环中，我们将re.findall再次执行，匹配第一个引号以仅选择名称：
注意，我们在第一个引号旁边使用了反斜杠。反斜杠是一个特殊字符，用于转义其他特殊字符。例如，当我们想将引号用作字符串文字而不是特殊字符时，可以使用反斜杠将其转义，例如：\"。如果我们不使用反斜杠转义上面的模式，它将变为"".*""，Python解释器将其读取为两个空字符串之间的句点和星号。它将产生错误并破坏脚本。因此，至关重要的是我们在这里用反斜杠将引号引起来。
匹配第一个引号后，.*获取行中的所有字符，直到下一个引号也被转义为模式。这使我们得到的名称只是带引号的名称。该名称也打印在方括号中，因为re.findall返回的匹配项在列表中。
如果我们想要电子邮件地址怎么办?
看起来很简单，不是吗?仅模式不同。让我们来看一看。
这是我们仅匹配电子邮件地址的前部分的方式：
电子邮件总是包含一个@符号，因此我们从它开始。电子邮件中@符号前的部分可能包含字母数字字符，这w是必需的。但是，由于某些电子邮件包含句点或破折号，所以这还不够。我们添加S以查找非空白字符。但是，w\S只会得到两个字符。添加*以查找重复。因此，模式的前部如下所示：\w\S*@。
现在查看@符号后面的模式：
域名通常包含字母数字字符，句点和短划线，因此a .可以。为了使它更贪婪，我们使用扩展了搜索范围*。这使我们可以匹配任何字符，直到行尾。
如果我们仔细观察这条线，会发现每封电子邮件都封装在尖括号<和>中。我们的模式.*包括右括号>。让我们对其进行补救：
电子邮件地址以字母数字字符结尾，因此我们将模式设置为w。因此，在@符号后面有.*\w，这表示我们想要的模式是一组以字母数字字符结尾的任何类型的字符。不包括>。
因此，我们的完整电子邮件地址格式如下所示：\w\S*@.*\w。
!这需要花费很多时间。接下来，我们将介绍一些通用re功能，这些功能在开始重新组织语料库时将非常有用。
常用的Python正则表达式函数
re.findall()无疑是有用的，但它不是我们可以使用的唯一内置函数re：
1)re.search()
2)re.split()
3)re.sub()
在使用它们为我们的数据集添加一些顺序之前，让我们一一看一下。
研究()
While re.findall()匹配字符串中某个模式的所有实例并在列表中返回它们，re.search()匹配字符串中一个模式的第一个实例，并将其作为re匹配对象返回。
像一样re.findall()，re.search()也有两个参数。第一个是要匹配的模式，第二个是要在其中找到模式的字符串。在这里，我们将结果分配给match变量以保持整洁。
由于re.search()返回re匹配对象，因此无法通过直接打印来显示名称和电子邮件地址。相反，我们必须首先对该group()函数应用该函数。我们已经在上面的代码中打印了这两种类型。如我们所见，group()将match对象转换为字符串。
我们还可以看到，打印match显示的属性超出字符串本身，而打印match.group()仅显示字符串。
re.split()
假设我们需要一种快速的方法来获取电子邮件地址的域名。我们可以通过三个正则表达式操作来做到这一点，如下所示：
第一行很熟悉。我们返回一个字符串列表，每个字符串包含From:字段的内容，并将其分配给变量。接下来，我们遍历列表以查找电子邮件地址。同时，我们循环访问电子邮件地址，并使用该re模块的split()功能将每个地址切成两半，用@符号作为分隔符。最后，我们打印它。
re.sub()
另一个方便的re功能是re.sub()。就像函数名称所暗示的那样，它替换字符串的一部分。一个例子：
我们之前已经在第一行和第二行看到了任务。在第三行，我们re.sub()在上应用address，这是From:电子邮件标题中的完整字段。
re.sub()需要三个参数。第一个是要替换的子字符串，第二个是我们要替换的字符串，第三个是主字符串本身。
正则表达式与pandas
现在，我们掌握了Python正则表达式的基础知识。但是通常对于数据任务，我们实际上并没有使用原始的Python，而是使用了pandas库。现在，将我们的正则表达式技能带入熊猫工作流程，将其提升到一个新的水平。
如果您以前从未使用过熊猫，请不要担心。我们将逐步遍历代码，以免您迷路。但是，如果您想更详细地了解熊猫，请查看我们的熊猫教程或我们提供的有关numpy和熊猫的完全交互式课程。
使用Python Regex和Pandas对电子邮件进行排序
我们的语料库是一个包含数千封电子邮件的单个文本文件(不过，同样，在本教程中，我们使用的是一个只有两个电子邮件的较小文件，因为在整个语料库上打印正则表达式工作的结果会使这篇文章过长)。
我们将使用正则表达式和熊猫将每封电子邮件的各个部分分类为适当的类别，以便可以更轻松地阅读或分析语料库。
我们将每封电子邮件分为以下类别：
1)sender_name
2)sender_address
3)recipient_address
4)recipient_name
5)date_sent
6)subject
7)email_body
这些类别中的每一个都将成为我们的熊猫数据框(即我们的表格)中的一列。这将使我们更轻松地分别处理和分析每个列。
我们将继续处理我们的小样本，但是值得重申的是，正则表达式使我们可以编写更简洁的代码。简洁的代码减少了我们的机器必须执行的操作数量，从而加快了我们的分析过程。使用我们的两封电子邮件的小文件，并没有太大的区别，但是，如果您尝试使用和不使用正则表达式来处理整个语料库，您将开始看到其优势!
准备脚本
首先，让我们导入所需的库，然后再次打开文件。
除了re和之外pandas，我们email还将导入Python的软件包，这将有助于电子邮件的正文。仅使用正则表达式时，电子邮件的主体相当复杂。它甚至可能需要足够的清理才能保证有自己的教程。因此，我们将使用完善的email软件包来节省一些时间，让我们专注于学习正则表达式。
我们还创建了一个空列表emails，用于存储字典。每本词典将包含每封电子邮件的详细信息。
现在，让我们开始应用正则表达式!
注意：为简洁起见，我们剪裁了上面的打印输出。如果您在自己的机器上打印此文件，它将显示其中包含的所有内容，contents而不是...像上面那样结束。
我们使用re模块的split函数将整个文本块分割fh为单独的电子邮件列表，然后将其分配给变量contents。这很重要，因为我们希望通过使用for循环遍历列表来逐一处理电子邮件。但是，我们如何知道按字符串分割"From r"?
我们之所以知道这一点，是因为在编写脚本之前我们已经查看了文件。我们不必细读其中的数千封电子邮件。只是前几个，看看数据的结构是什么样子。只要有可能，最好在开始使用代码之前先关注实际数据，因为您经常会发现诸如此类的有用功能。
我们已经截取了原始文本文件的屏幕截图：
电子邮件以“ From r”开头
绿色方框是第一封电子邮件。蓝色方框是第二封电子邮件。如我们所见，这两封电子邮件均以开头"From r"，并以红色框突出显示。
我们在本教程中使用欺诈电子邮件语料库的原因之一是，当数据杂乱无章，不熟悉且没有文档时，我们不能仅仅依靠代码来整理数据。这将需要一双人眼。正如我们刚刚显示的，我们必须研究语料库本身以研究其结构。
像这样杂乱无章的数据可能需要大量清理。例如，即使我们使用本教程将要构建的完整脚本来计算此集合中的3977封电子邮件，但实际上还有更多。某些电子邮件实际上并不以开头"From r"，因此不会单独计算。(不过，为了简洁起见，我们将继续处理该问题，并用分隔所有电子邮件"From r"。)
还要注意，我们contents.pop(0)用来摆脱列表中的第一个元素。这是因为"From r"字符串在第一封电子邮件之前。拆分该字符串后，它将在索引0处生成一个空字符串。我们将要编写的脚本是为电子邮件设计的。如果我们尝试在空字符串上使用它，则可能会引发错误。摆脱空字符串可以使我们避免破坏脚本。
使用For循环获取每个名称和地址
接下来，我们将使用contents列表中的电子邮件。
在上面的代码中，我们使用for循环来遍历，contents因此我们可以依次处理每封电子邮件。我们创建了一个词典，emails_dict其中包含每封电子邮件的所有详细信息，例如发件人的地址和姓名。实际上，这些是我们发现的第一批物品。
这是一个三步过程。首先从寻找From:领域开始。
在第1步中，我们From:使用re.search()函数查找整个字段。该.装置除了任何字符n，并且*其延伸到行的结尾。然后，我们将其分配给变量sender。
但是，数据并不总是那么简单。它可能包含惊喜。例如，如果没有From:字段怎么办?该脚本将引发错误并中断。我们在步骤2中避免了这种情况下的错误。
为了避免由于缺少From:字段而导致的错误，我们使用一条if语句来检查sendernot None。如果是，我们分配s_email和s_name的值，None以便脚本可以继续运行而不是意外中断。
如果您在自己的文件中使用本教程，则可能已经意识到使用正则表达式会变得混乱。例如，这些if-else语句是在编写主体时对主体使用反复试验的结果。编写代码是一个反复的过程。值得注意的是，即使本教程看起来很简单，实际实践也需要进行更多的实验。
在第2步中，我们使用之前的regex模式\w\S*@.*\w，该模式与电子邮件地址匹配。
我们将对名称使用其他策略。每个名称都由左侧:子字符串的冒号()"From:"和<右侧电子邮件地址的左尖括号()界定。因此，我们使用它:.*<来查找名称。我们摆脱:并<从每个结果的时刻。
现在，让我们打印出代码的结果以查看它们的外观。
同样，我们有匹配对象。每次我们将re.search()字符串应用于字符串时，都会生成匹配对象。我们必须将它们变成字符串对象。
我们这样做之前，记得，如果没有From:现场，sender将具有的价值None，因此也将s_email和s_name。因此，我们必须再次检查这种情况，以便脚本不会意外中断。让我们看看如何首先构建代码s_email。
在步骤3A中，我们使用一条if语句检查s_emailnot None，否则它将引发错误并破坏脚本。
然后，我们只需将s_emailmatch对象转换为字符串并将其分配给sender_email变量。我们将其添加到emails_dict字典中，这将使我们日后将细节转换为pandas数据框变得异常容易。
我们s_name在步骤3B中所做的几乎完全相同。
正如我们以前那样，我们首先检查s_name是不是None在步骤3B。
然后，在将字符串分配给变量之前，我们两次使用re模块的re.sub()函数。首先，我们删除冒号和它与名称之间的所有空白字符。我们:s*用一个空字符串代替""。然后，我们删除空格字符和名称另一边的尖括号，再次用空字符串替换它。最后，在将字符串分配给之后sender_name，我们将其添加到字典中。
让我们检查一下结果。
完善。我们已经隔离了电子邮件地址和发件人的姓名。我们还将它们添加到字典中，该字典将很快投入使用。
现在我们已经找到了发件人的电子邮件地址和名称，我们将执行完全相同的步骤来获取字典的收件人的电子邮件地址和名称。
首先，我们找到To:领域。
接下来，我们抢先在场景recipient是None。
如果recipient不是None，则用于re.search()查找包含电子邮件地址和收件人姓名的匹配对象。否则，我们传递r_email和r_name的值None。
然后，将匹配对象转换为字符串并将其添加到字典中。
由于From:和To:字段的结构相同，因此我们可以对两者使用相同的代码。我们需要为其他字段定制略有不同的代码。
获取电子邮件的日期
现在确定发送电子邮件的日期。
我们Date:为From:和To:字段获取具有相同代码的字段。
并且，就像我们对这两个字段所做的一样，我们检查Date:分配给date_field变量的字段是否不是None。
我们已经打印了出来，date_field.group()以便我们可以更清楚地看到字符串的结构。它包括日期，DD MMM YYYY格式的日期和时间。我们只想要日期。日期的代码与姓名和电子邮件地址基本相同，但更为简单。也许唯一令人困惑的是正则表达式模式\d+\s\w+\s\d+。
日期以数字开头。因此，我们用d它来解释它。但是，作为日期的DD部分，它可以是一位或两位数字。在这里+变得重要。在Python正则表达式中，+匹配其左侧1个或多个模式实例。d+因此，无论日期是DD还是一两位数字，它都将与日期的DD部分匹配。
在那之后，有一个空间。这是由占的s，它查找空白字符。因此，该月由三个字母组成w+。然后它撞到另一个空间s。年份由数字组成，因此我们d+再次使用。
完整模式\d+\s\w+\s\d+起作用的原因是它是一个精确的模式，在两侧均以空格字符为界。
接下来，我们None像以前一样检查值。
如果date不是None，则将其从匹配对象转换为字符串，并将其分配给变量date_sent。然后，将其插入字典中。
在继续之前，我们应该注意一个关键点。+并且*看起来相似，但它们可以产生非常不同的结果。让我们以日期字符串为例。
如果使用*，则将匹配零个或多个匹配项。+匹配一个或多个事件。我们已经打印了两种情况的结果。有很大的不同。如您所见，+获取完整日期，而*获取空格和数字31。
接下来，是电子邮件的主题行。
获取电子邮件主题
和以前一样，我们使用相同的代码和代码结构来获取所需的信息。
现在我们对Python正则表达式的使用越来越熟悉了，不是吗?它与以前的代码大致相同，不同之处在于，我们"Subject: "用空字符串代替仅获取主题本身。
获取电子邮件的正文
要插入字典的最后一项是电子邮件的正文。
将标头与电子邮件正文分开是一项非常复杂的任务，尤其是当许多标头以一种或另一种方式不同时。在原始的无组织数据中很少发现一致性。对我们来说幸运的是，这项工作已经完成。Python的email软件包非常擅长此任务。
请记住，我们已经较早导入了该软件包。现在，我们将其message_from_string()功能应用于item，以将完整的电子邮件转换为emailMessage对象。Message对象由标头和有效负载组成，它们分别对应于电子邮件的标头和正文。
接下来，我们将其get_payload()功能应用于Message对象。此功能隔离电子邮件的正文。我们将其分配给变量body，然后将其插入到emails_dict键下的字典中"email_body"。
为什么使用电子邮件软件包而不是正文
您可能会问，为什么使用emailPython软件包而不是regex?这是因为目前还没有很好的方法来处理Python正则表达式，而这不需要大量的清理工作。这意味着可能需要另外一份教程。
值得检查一下我们如何做出这样的决定。但是，我们需要先了解[ ]正则表达式中的方括号，然后才能这样做。
[ ]匹配放置在其中的任何字符。例如，如果我们要查找"a"，"b"或"c"字符串，则可以将其[abc]用作模式。我们上面讨论的模式也适用。[\w\s]会找到字母数字或空格字符。例外是.，它成为方括号内的文字周期。
现在，我们可以更好地了解我们是如何决定使用电子邮件软件包的。
窥视数据集可发现电子邮件标题在字符串"Status: 0"或处停止"Status: R0"，并"From r"在下一封电子邮件的字符串前结束。因此，我们可以Status:\s*\w*\n*[\s\S]*From\sr*用来仅获取电子邮件正文。[\s\S]*适用于大块的文本，数字和标点符号，因为它可以搜索空白或非空白字符。
不幸的是，有些电子邮件包含多个"Status:"字符串，而另一些则不包含"From r"，这意味着我们会将电子邮件拆分成多于或少于电子邮件列表中词典的数量。它们与我们已经拥有的其他类别不匹配。使用熊猫时，这会产生问题。因此，我们决定利用该email软件包。
创建词典列表
最后，将字典追加emails_dict到emails列表中：
我们可能要emails在此时打印列表以查看其外观。如果您只是一直在使用我们的小样本文件，那么这将是反高潮的，但是在整个语料库中，您将看到正则表达式的强大功能!
我们还可以print(len(emails_dict))查看列表中有多少个词典，因此还有电子邮件。如前所述，整个语料库包含3977。
这是完整的代码：
如果使用我们的示例文本文件运行它，将会得到以下结果：
我们已经打印出emails列表中的第一项，它显然是带有键和值对的字典。因为我们使用了for循环，所以每个字典都具有相同的键但值不同。
我们已替换为item，"email content here"以便我们不会打印出电子邮件的全部内容并阻塞屏幕。如果您要使用实际数据集在家打印此文件，则会看到整个电子邮件。
用熊猫处理数据
有了列表中的词典，我们使熊猫图书馆的工作变得无比轻松。每个键将成为列标题，每个值将成为该列中的一行。
我们要做的就是应用以下代码：
通过这一行，我们emails使用pandas DataFrame()函数将字典列表转换为数据框。我们也将其分配给变量。
而已。现在，我们有了一个复杂的熊猫数据框。这实际上是一个整洁的表格，其中包含我们从电子邮件中提取的所有信息。
让我们看一下前几行。
该dataframe.head()函数仅显示前几行，而不显示整个数据集。这需要一个论点。一个可选参数允许我们指定要显示多少行。在这里，n=3让我们查看三行。
我们还可以精确地找到我们想要的东西。例如，我们可以找到从特定域名发送的所有电子邮件。但是，让我们学习一种新的正则表达式模式，以提高找到所需项目的精度。
管道符号会|在其任一侧寻找字符。例如，a|b寻找a或b。
|可能看起来与相同[ ]，但是它们确实有所不同。假设我们要匹配要么"crab"，"lobster"或"isopod"。大数据分析Python的正则表达式Regular Expressions使用方法https://www.aaa-cg.com.cn/data/2301.html使用crab|lobster|isopod会比有意义[crablobsterisopod]，不是吗?前者将寻找每个单词，而后者将寻找每个字母。
现在，我们|来查找从一个或另一个域名发送的所有电子邮件。
我们在这里使用了相当长的代码。让我们从内而外开始。
emails_df['sender_email']选择标记为的列sender_email。接下来，str.contains(epatra|spinfinder)返回True是否在该列中找到子字符串"epatra"或"spinfinder"。最后，外部emails_df[]返回行的视图，其中该sender_email列包含目标子字符串。好漂亮!
我们也可以查看来自各个单元的电子邮件。为此，我们经历了四个步骤。在步骤1中，我们找到"sender_email"列包含字符串的行的索引"@spinfinder"。注意我们如何使用正则表达式来执行此操作。
在步骤2中，我们使用索引查找电子邮件地址，该loc[]方法作为具有多个不同属性的Series对象返回该电子邮件地址。我们在下面将其打印出来以查看其外观。
在第3步中，我们从系列对象中提取电子邮件地址，就像从列表中提取项目一样。您可以看到它的类型现在是class。
步骤4是提取电子邮件正文的位置。
在步骤4中，emails_df['sender_email'] == "bensul2004nng@spinfinder.com"找到该sender_email列包含value 的行"bensul2004nng@spinfinder.com"。接下来，['email_body'].values查找email_body同一行中的列的值。最后，我们打印出该值。
如您所见，我们可以通过多种方式使用正则表达式，它也可以与大熊猫一起使用!如果您的正则表达式工作包含大量的反复试验，请不要气,，尤其是在您刚刚入门时!
其他资源
自从几年前正则表达式从生物学跃升为工程学以来，正则表达式已取得了巨大的发展。如今，正则表达式已在不同的编程语言中使用，其中除了其基本模式之外还有一些变体。我们已经学习了很多Python正则表达式，并且如果您想将它提高到一个新的水平，那么我们的Python数据清理高级课程可能是一个不错的选择。
您还可以在官方参考资料中找到一些帮助，例如Python 有关其模块的文档re。Google有更快的参考资料。
如果您愿意，也可以开始探索Python regex与其他形式的regex Stack Overflow帖子之间的区别。
如果您需要数据集进行试验，则Kaggle和StatsModels很有用。
最后，这是我们制作的Regex速查表，它也非常有用。
https://www.toutiao.com/i6829923957647344142/