帮老婆系列-从客服数据中提取工单号、工号等关键字

2023-10-25 17:10

本文主要是介绍帮老婆系列-从客服数据中提取工单号、工号等关键字,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具,在其他编程语言中同样有正则表达式的概念,Python同样不例外,利用了正则表达式,我们想要提取出我们想要的内容就易如反掌了,本文是为了减轻老婆的工作写的一个小小的场景。

    正则表达式的大致匹配过程是:

    1.依次拿出表达式和文本中的字符比较,
    2.如果每一个字符都能匹配,则匹配成功;一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。
    3.如果表达式中有量词或边界,这个过程会稍微有一些不同。

4f841575c563ac80629370b42aabe03c.png

文里其实比较简单,就是获取工单流水号,工号和答复内容。


import re

str='''
:(服务补救)"录音流水号:(202201111111111111111111)","被投诉工号:(HH111111)","责任归属:属于业务代表办理出错责任"。
录音内容:客户来电要求把数据上网功能关闭,业务代表说有密码吗?随后转接,业务代表说已经帮忙关闭了,属于业务代表办理出错责任
'''
str='''已生202201111111111111111111处理,处理结果见2022022222222222222222,处理完毕后无需再添加归档补充意见。李四(60000)2/3
2/3  11:43联系1111111111111客户解释,其反馈的问题我们已经收到并正在进一步确认处理中,后续进展将会及时联系其告知,客户同意。张三(666666)'''

pattern1 = re.compile( r'[0-9a-zA-Z_]{20,30}')
result1 = pattern1.findall(str)
# print(result1)
pattern2 = re.compile( r'[a-zA-Z]{2,4}[0-9]{4,8}')
pattern3=re.compile( r'答复出错|解释不到位|提醒不到位|答复错误|办理出错|办理错误|不属于客服代表责任|不属于话务代表责任|不属于业务代表责任|服务态度')
pattern4=re.compile( r'(答复出错)|(解释不到位)|(提醒不到位)|(答复错误)|(办理出错)|(办理错误)|(不属于客服代表责任)|(不属于话务代表责任)|(不属于业务代表责任)|(服务态度)')
pattern5=re.compile( r'[(](答复出错)[)]|[(](解释不到位)[)]|[(](提醒不到位)[)]|[(](答复错误)[)]|[(](办理出错)[)]|[(](办理错误)[)]|[(](不属于客服代表责任)[)]|[(](不属于话务代表责任)[)]|[(](不属于业务代表责任)[)]|[(](服务态度)[)]')
pattern6=re.compile( r'[(]答复出错[)]|[(]解释不到位[)]|[(]提醒不到位[)]|[(]答复错误[)]|[(]办理出错[)]|[(]办理错误[)]|[(]不属于客服代表责任[)]|[(]不属于话务代表责任[)]|[(]不属于业务代表责任[)]|[(]服务态度[)]')
result12 = pattern2.findall(str)

liushui = re.compile( r'[(|(][0-9a-zA-Z_]{20,30}[)|)]' , re.S) #最小匹配
gonghao = re.compile( r'[(|(][a-zA-Z]{2,4}[0-9]{4,8}[)|)]' , re.S) #最小匹配
huifu=re.compile( r'[(|(]答复出错[)|)]|[(|(]解释不到位[)|)]|[(|(]提醒不到位[)|)]|[(|(]答复错误[)|)]|[(|(]办理出错[)|)]|[(|(]办理错误[)|)]|[(|(]不属于客服代表责任[)|)]|[(|(]不属于话务代表责任[)|)]|[(|(]不属于业务代表责任[)|)]|[(|(]服务态度[)|)]')

import xlrd3
# #打开excel
wb = xlrd3.open_workbook( '20220330-4.5服务质量工单数据-(总).xlsx')
#按工作簿定位工作表
sh = wb.sheet_by_name( 'Sheet1')
for i in range(1,sh.nrows):
curvalue=sh.cell(i , 21).value
print( '第' ,i , '行~' ,liushui.findall(curvalue) , '~' ,gonghao.findall(curvalue) , '~' ,huifu.findall(curvalue))

前面是一些测试用例,后面才是真正的运行程序,正则表达式理解起来还是会有些困难,不过对于解决部分问题足够了。

运行结果的图,应老婆要求删除了。

充其量,我不过是一个正则表达式小白,应该还有更好更快捷的表达式。

此外需要改进的还挺多,比如在excel表中进行处理,还可以生成UI等等。

回头可以尝试一下生成UI,发给老婆自行处理

百度百科关于正则表达式中有很多的例子,大家可以借鉴一下

1.验证用户名和密码:("^[a-zA-Z]\w{5,15}$")正确格式:"[A-Z][a-z]_[0-9]"组成,并且第一个字必须为字母6~16位;

2.验证电话号码:("^(\d{3,4}-)\d{7,8}$")正确格式:xxx/xxxx-xxxxxxx/xxxxxxxx;

3.验证手机号码(包含虚拟号码和新号码段):"^1([38][0-9]|4[5-9]|5[0-3,5-9]|66|7[0-8]|9[89])[0-9]{8}$";

4.验证身份证号(15位):"\d{14}[[0-9],0-9xX]",(18位):"\d{17}(\d|X|x)";

5.验证Email地址:("^\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*$");

6.只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串:("^[A-Za-z0-9]+$");

7.整数或者小数:^[0-9]+([.][0-9]+){0,1}$

8.只能输入数字:"^[0-9]*$"。

9.只能输入n位的数字:"^\d{n}$"。

10.只能输入至少n位的数字:"^\d{n,}$"。

11.只能输入m~n位的数字:"^\d{m,n}$"。

12.只能输入零和非零开头的数字:"^(0|[1-9][0-9]*)$"。

13.只能输入有两位小数的正实数:"^[0-9]+(\.[0-9]{2})?$"。

14.只能输入有1~3位小数的正实数:"^[0-9]+(\.[0-9]{1,3})?$"。

15.只能输入非零的正整数:"^\+?[1-9][0-9]*$"。

16.只能输入非零的负整数:"^\-[1-9][0-9]*$"。

17.只能输入长度为3的字符:"^.{3}$"。

18.只能输入由26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z]+$"。

19.只能输入由26个大写英文字母组成的字符串:"^[A-Z]+$"。

20.只能输入由26个小写英文字母组成的字符串:"^[a-z]+$"。

21.验证是否含有^%&',;=?$\"等字符:"[%&',;=?$\\^]+"。

22.只能输入汉字:"^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$"。

23.验证URL:"^http://([\w-]+\.)+[\w-]+(/[\w-./?%&=]*)?$"。

24.验证一年的12个月:"^(0?[1-9]|1[0-2])$"正确格式为:"01"~"09"和"10"~"12"。

25.验证一个月的31天:"^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$"正确格式为;"01"~"09"、"10"~"29"和“30”~“31”。

26.获取日期正则表达式:\\d{4}[年|\-|\.]\d{\1-\12}[月|\-|\.]\d{\1-\31}日?

评注:可用来匹配大多数年月日信息。

27.匹配双字节字符(包括汉字在内):[^\x00-\xff]

评注:可以用来计算字符串的长度(一个双字节字符长度计2,ASCII字符计1)

28.匹配空白行的正则表达式:\n\s*\r

评注:可以用来删除空白行

29.匹配HTML标记的正则表达式:<(\S*?)[^>]*>.*?</>|<.*? />

评注:网上流传的版本太糟糕,上面这个也仅仅能匹配部分,对于复杂的嵌套标记依旧无能为力

30.匹配首尾空白字符的正则表达式:^\s*|\s*$

评注:可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等),非常有用的表达式

31.匹配网址URL的正则表达式:[a-zA-z]+://[^\s]*

评注:网上流传的版本功能很有限,上面这个基本可以满足需求

32.匹配帐号是否合法(字母开头,允许5-16字节,允许字母数字下划线):^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$

评注:表单验证时很实用

33.匹配腾讯QQ号:[1-9][0-9]{4,}

评注:腾讯QQ号从10 000 开始

34.匹配中国邮政编码:[1-9]\\d{5}(?!\d)

评注:中国邮政编码为6位数字

35.匹配ip地址:([1-9]{1,3}\.){3}[1-9]。

评注:提取ip地址时有用

36.匹配MAC地址:([A-Fa-f0-9]{2}\:){5}[A-Fa-f0-9]

最后,谢谢关注,谢谢支持!

c462a4b57af72b5190740a8a8ec89cea.png

这篇关于帮老婆系列-从客服数据中提取工单号、工号等关键字的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/283984

相关文章

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

科研绘图系列:R语言扩展物种堆积图(Extended Stacked Barplot)

介绍 R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具,它不仅展示了物种的堆积结果,还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异,为研究者提供了一种有效的数据解读方式。 加载R包 knitr::opts_chunk$set(warning = F, message = F)library(tidyverse)library(phyl

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X