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import re
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s = 'MA5:12.56 MA10:12.69 MA20:12.19'
print(re.findall(r'\d+\.\d+', s))
# ['12.56', '12.69', '12.19']
从字符串“127米”中提取数字127：
方法一、利用正则表达式
用法：
## 总结## ^ 匹配字符串的开始。## $ 匹配字符串的结尾。## \b 匹配一个单词的边界。## \d 匹配任意数字。## \D 匹配任意非数字字符。## x? 匹配一个可选的 x 字符 (换言之，它匹配 1 次或者 0 次 x 字符)。## x* 匹配0次或者多次 x 字符。## x+ 匹配1次或者多次 x 字符。## x{n,m} 匹配 x 字符，至少 n 次，至多 m 次。## (a|b|c) 要么匹配 a，要么匹配 b，要么匹配 c。## (x) 一般情况下表示一个记忆组 (remembered group)。你可以利用 re.search 函数返回对象的 groups() 函数获取它的值。## 正则表达式中的点号通常意味着 “匹配任意单字符”
[plain] view plain copy
import re
string = u'127米'
print re.findall(r"\d+\.?\d*", string)
方法二、利用filter(str.isdigit, iterable)
[plain] view plain copy
string = u'127米'
print (filter(str.isdigit, string))
bug：TypeError: descriptor 'isdigit' requires a 'str' object but received a 'unicode'
原因：string不是str类型
修改为：
[plain] view plain copy
string = u'127米'
string2 = string.encode('gbk')
print (type(str))
print (filter(str.isdigit, string2))
结果：
type 'str'
127
注意：要提取的字符串不能命名为str，否则会出现TypeError: isdigit() takes no arguments (1 given)
因为str和filter里的str重名了。
loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开
构建数据集df
loc函数主要通过行标签索引行数据 ，划重点， 标签！标签！标签！
loc[1] 选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）
loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]
索引某一列数据，loc[:,0:1]，还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必须为loc[:，'a']。
但如果行标签是'a',选取这一行，用loc['a']是可以的。
iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！
iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以，这个选择的只有第一行！
如果想用标签索引，如iloc['a']，就会报错，它只支持int型。
ix——结合前两种的混合索引，即可以是行序号，也可以是行标签。
如选择prize10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize10]
还有并或等操作
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用
pandas入门——loc与iloc函数
pandas中loc、iloc、ix的区别
pandas基础之按行取数（DataFrame）
可以参考下面的代码：
#!/usr/bin/python
# encoding: utf-8
# filename: baiduzhidao.py
ln = "4564612131856+654654654654"
print ln.split("+")
#~ Result:
#~ python -u "baiduzhidao.py"
#~ ['4564612131856', '654654654654']
#~ Exit code: 0 Time: 0.052
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言，设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了。
Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。
扩展资料：
python参考函数
vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示
locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示
globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示
type(obj) 查看一个obj的类型
isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance
issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类
参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）
1、如下图，要提取#后面的字符，也即红色的“SDK”到B列。
2、首先，在B2中输入公式：
=FIND("#",A2)
返回#在字符串中的位置，#在A2单元格文本中是第6个字符。
3、知识点说明：
FIND()函数查找第一参数在第二参数中的位置。如下图，查找“B”在“ABCD”中是第几个字符。第一参数是要查找的字符“B”，第二参数是被查找的字符串。最终返回“B”在“ABCD”中是第2个字符。
4、然后，在B2中输入公式：
=MID(A2,FIND("#",A2)+1,99)
这样，就提取出了#后的字符。
5、知识点说明：
MID()函数返回从字符串中制定字符开始若干个字符的字符串。如下图，MID()函数返回“ABCDE”字符串中从第2个字符开始的连续3个字符，也就是返回“BCD”。
6、综上，=MID(A2,FIND("#",A2)+1,99)的意思就是从A2单元格#字符后面的一个字符起，取长度为99的字符串。其中的99是一个较大的数字，能涵盖#后字符的最大长度即可。