Как парсить текстовые строки переменной длины (после отравления блинами)?

Таблица продаж автомобилей после конвертации из PDF файла представляет собой набор строк. Но каждая строка может начинаться с одного или нескольких слов названия марки (фирмы). Получается, что в строках может быть от 7 до 11 слов. Как загнать их в 7 столбцов? Задачка детская, надо просто знать мат.часть, вот ответ iii.partition(' ')[2].split(), len(iii.partition(' ')[2].split()) Но я никак не мог догадаться и перерепробовал RE... Здесь примеры моих тупых поисков и текстовый файл

Первый вариант шаблона для подбора и проверки XPath запросов и команды для нормализации строк

На примере carmailPrice. Здесь мы пробуем XPath запросы и тут же чистим полученные списки от лишних проблеов и переносов строк. Возвращаемся к задаче парсинга страницы bmw_mail. Сначала "фотографируем" страницу, потом копипастим сюда фрагмент кода, потом подбираем XPath запросы, потом формируем цепочки для чистки текстовых строк ' '.join(), replace(), split(), strip() эту чистку гордо именуем нормализацией. Работа муторная, но пост наглядный... Потому что с lxml html.fromstring(In[2]) ... а вссылках - примеры кода для "remove ALL whitespace from String"

Regular Expressions Python ... и мой перечень главных команд

Конспект первой части доументации Python по теме "Регулярные выражения" есть перевод на Хабре. На вторую часть терпения не хватило, но надо помнить, что я прочитал HowTo (а есть еще аполный справочник), и то, что я не включил сюда такие мощные функции, как "Splitting Strings", "Search and Replace"

Подборка примеров Scrapy LinkExtractor, Rules для последующих практикумов

Здесь скопированы десятка полтора фрагментов кода с примерами Scrapy LinkExtractor, Rules Больше двух правил в одном примере мне найти не удалось. Однако, надеюсь, что примеры регулярных выражений здесь на все случай паучьей жизни.