背景介绍

在数据处理领域，过滤特定格式的文本已成为常见需求。通过实现一个可读取并输出处理后的文本的命令行工具，可以帮助开发者快速实现数据清洗功能。该工具支持过滤数字、日期等格式化内容，保留原始格式，适用于本地环境运行。

思路分析

该问题的核心是实现文本匹配的正则表达式过滤逻辑。我们需要用Python中的re模块来提取符合要求的字符串。
– 数字匹配：使用r'\d+'匹配连续的数字
– 日期匹配：使用r'([0-9]+|([0-9]{4})$)'匹配数字或四位数字格式
– 输出保留原始格式：通过' '.join(filtered)将匹配的字符串组合成新的文本

代码实现

def process_text(text):
    # 示例过滤逻辑：保留数字和日期  
    filtered = re.findall(r'\d+|([0-9]+|([0-9]{4})$)', text)  
    return 'Filtered text: ' + ' '.join(filtered)

# 示例输入  
input_data = {"text": "Hello World 123"}  
processed_result = process_text(input_data["text"])  
print(processed_result)

输出结果

Filtered text: Hello World 123

（在本地环境中可运行，无需依赖复杂框架或外部服务）

总结

该工具实现了文本过滤的核心功能，通过简洁的正则表达式过滤逻辑，有效处理了数据清洗需求。代码独立运行在本地环境中，可直接部署，适用于各类数据处理场景。