Python中的正则表达式(python中的正则表达式re)

网友投稿 279 2022-08-24


Python中的正则表达式(python中的正则表达式re)

目录

​​正则表达式​​

​​re.match()函数​​

​​re.search()函数​​

​​re.match()和re.search()的联系和区别 ​​

​​检索和替换(re.sub)​​

​​re.compile()函数​​

​​re.findall()函数​​

​​re.finditer()函数​​

​​re.split()函数 ​​

​​正则表达式对象 ​​

​​re.RegexObject​​

​​re.MatchObject​​

​​正则表达式标志位​​

​​正则表达式模式​​

​​正则表达式实例 ​​

正则表达式

正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。

Python 使用 re 模块提供正则表达式功能,它提供 Perl 风格的正则表达式模式。

re.match()函数

re.match 尝试从字符串的 起始位置 匹配一个模式,匹配成功的话返回一个匹配的对象,否则返回None。

函数语法:

re.match( pattern ,  string  [,flags=0] )

参数:

pattern:匹配的正则表达式string:要匹配的字符串flags:可选参数,标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等

>>import re>>print(re.match(' #返回匹配对象在字符串中的索引,返回元组类型的数据

re.match()和re.search()的联系和区别

re.match只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回None;而re.search匹配整个字符串,直到找到一个匹配。

不管是re.match() 还是 re.search() , 我们都可以使用 group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

匹配对象方法

描述

group(num=0)

匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()

返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。

import reline = "Cats are smarter than dogs"matchObj = re.match( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)或 matchObj = re.searcch( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I) if matchObj: print ("matchObj.group() : ", matchObj.group()) print ("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1)) print ("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))else: print ("No match!!")################################################################matchObj.group() : Cats are smarter than dogsmatchObj.group(1) : CatsmatchObj.group(2) : smarter

检索和替换(re.sub)

Python 的 re 模块提供了 re.sub 用于替换字符串中的匹配项

re.sub(pattern , repl , string  [, count=0] )

参数:

pattern:正则中的模式字符串repl:替换成的字符串,也可以是一个函数string:要被替换的字符串count:模式匹配后替换的最大次数,默认0表示替换所有的匹配

import re a="hello,word!hello,word!"ret=re.sub("ll","dd",a) #将a中所有的ll替换成ddret2=re.sub("ll","dd",a,count=1) #将a中第一个ll替换成ddprint(ret)print(ret2)########################################heddo,word!heddo,word!heddo,word!hello,word!#将./之间的任何数字替换成0import reip="192.168.1.3/24"ip=re.sub(r"\.([0-9]+)/",".0/",a)print(ip)#####################################192.168.1.0/24

re.compile()函数

compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式( Pattern )对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile( pattern [, flags] )

参数

pattern:一个字符串形式的正则表达式flags:可选参数,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式

import re pattern=re.compile(r'^h') #匹配开头是h的m=pattern.match('hello')print(m)###################################

re.findall()函数

在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并返回一个列表,如果没有找到匹配的,则返回空列表。

注意: match 和 search 是匹配一次, findall 是匹配所有。

findall ( pattern , string  [, pos ] [, endpos ] )

pattern:正则中的模式字符串string:待匹配的字符串pos:可选参数,指定字符串的起始位置,默认为0endpos:可选参数,指定字符串的结束位置,默认为字符串的长度

import rea="hello,word!hello,word!"m=re.findall("ll",a)print(m)################################['ll', 'll']import repattern=re.compile('ll')m=pattern.findall("hello,word!hello,word!")print(m)###################################['ll', 'll']#匹配./之间的所有数字import reip="192.168.1.213/24"a=re.findall("\.([0-9]+)/",ip)print(a)#####################['213']

findall和sub函数正则匹配时的区别

re.finditer()函数

和 findall 类似,在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回。

finditer( pattern , string  [, flags] )

参数

pattern:匹配的正则表达式string:要匹配的字符串flags:可选参数,标志位,用于控制正则表达式的匹配方法,如:是否区分大小写,多行匹配等等

import reit=re.finditer("ll","hello,word!hello,word!")for i in it: print(i.group())########################################llll

re.split()函数

split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表型数据

finditer( pattern , string  [,maxsplit]  [,flags=0]  )

参数

pattern:匹配的正则表达式string:要匹配的字符串maxspliit:分隔次数,maxsplit=1分隔一次,默认为0,不限制次数flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方法,如:是否区分大小写,多行匹配等等

import rea=re.split('ll',"hello,hello,hello")print(a)######################################['he', 'o,he', 'o,he', 'o']

正则表达式对象

re.RegexObject

re.compile() 返回 RegexObject 对象。

re.MatchObject

group() 返回被 RE 匹配的字符串。

start() 返回匹配开始的位置end() 返回匹配结束的位置span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置

正则表达式标志位

正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志

正则表达式模式

模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式:

字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。

多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。

标点符号只有被转义时才匹配自身,否则它们表示特殊的含义。

反斜杠本身需要使用反斜杠转义。

由于正则表达式通常都包含反斜杠,所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r'\t',等价于 \\t )匹配相应的特殊字符。

下表列出了正则表达式模式语法中的特殊元素。如果你使用模式的同时提供了可选的标志参数,某些模式元素的含义会改变

模式

描述

^

匹配字符串的开头

$

匹配字符串的末尾。

.

匹配任意字符,除了换行符,当re.DOTALL标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符。

[...]

用来表示一组字符,单独列出:[amk] 匹配 'a','m'或'k'

[^...]

不在[]中的字符:[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。

re*

匹配0个或多个的表达式。

re+

匹配1个或多个的表达式。

re?

匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段,非贪婪方式

re{ n}

匹配n个前面表达式。例如,"o{2}"不能匹配"Bob"中的"o",但是能匹配"food"中的两个o。

re{ n,}

精确匹配n个前面表达式。例如,"o{2,}"不能匹配"Bob"中的"o",但能匹配"foooood"中的所有o。"o{1,}"等价于"o+"。"o{0,}"则等价于"o*"。

re{ n,m}

匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式

a| b

匹配a或b

(re)

G匹配括号内的表达式,也表示一个组

(?imx)

正则表达式包含三种可选标志:i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。

(?-imx)

正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。

(?: re)

类似 (...), 但是不表示一个组

(?imx: re)

在括号中使用i, m, 或 x 可选标志

(?-imx: re)

在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志

(?#...)

注释.

(?= re)

前向肯定界定符。如果所含正则表达式,以 ... 表示,在当前位置成功匹配时成功,否则失败。但一旦所含表达式已经尝试,匹配引擎根本没有提高;模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。

(?! re)

前向否定界定符。与肯定界定符相反;当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功。

(?> re)

匹配的独立模式,省去回溯。

\w

匹配数字字母下划线

\W

匹配非数字字母下划线

\s

匹配任意空白字符,等价于 [\t\n\r\f]。

\S

匹配任意非空字符

\d

匹配任意数字,等价于 [0-9]。

\D

匹配任意非数字

\A

匹配字符串开始

\Z

匹配字符串结束,如果是存在换行,只匹配到换行前的结束字符串。

\z

匹配字符串结束

\G

匹配最后匹配完成的位置。

\b

匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。

\B

匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 'er'。

\n, \t, 等。

匹配一个换行符。匹配一个制表符, 等

\1...\9

匹配第n个分组的内容。

\10

匹配第n个分组的内容,如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。

正则表达式实例

字符匹配

实例

描述

python

匹配 "python".

字符类

实例

描述

[Pp]ython

匹配 "Python" 或 "python"

rub[ye]

匹配 "ruby" 或 "rube"

[aeiou]

匹配中括号内的任意一个字母

[0-9]

匹配任何数字。类似于 [0123456789]

[a-z]

匹配任何小写字母

[A-Z]

匹配任何大写字母

[a-zA-Z0-9]

匹配任何字母及数字

[^aeiou]

除了aeiou字母以外的所有字符

[^0-9]

匹配除了数字外的字符

特殊字符类

实例

描述

.

匹配除 "\n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 '\n' 在内的任何字符,请使用象 '[.\n]' 的模式。

\d

匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。

\D

匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。

\s

匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。

\S

匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。

\w

匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。

\W

匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。


版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。

上一篇:4个常用的Python数据分析库详解!(数据分析常用库 python)
下一篇:Python中Numpy模块的使用(python numpy模块)
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~