python正则组
⑴ python 正则匹配
用python正则表达式可以做到,因为点在正则表达式中可以代表任意字符(除回车换行符外)
正则表达式 (-?d+). 替换成 1 (1表示第一捕获组的数据)
完整的Python程序如下
importre
s='-111•485503•剩余部分'
regex=r'(-?d+).'
result=re.sub(regex,r"1 ",s)
print(result)
⑵ python 正则表达式 groups和group有什么区别
group和groups是两个不同的函数。
一般，m.group(N) 返回第N组括号匹配的字符。
而m.group() == m.group(0) == 所有匹配的字符，与括号无关，这个是API规定的。
m.groups() 返回所有括号匹配的字符，以tuple格式。
m.groups() == (m.group(0), m.group(1), ...)
对你给的例子：
m = re.match("([abc])+", "abc")
你的+号在括号外面。括号最多匹配到一个字符，要么是a， 要么是c，这个python引擎匹配的是末尾的c。
而m.group() == m.group(0) 这个返回的是整个匹配的字符串"abc".
⑶ python 正则表达式
这个问题的确比较纠结首先明确一点
m.groups()==m.group(1)+m.group(2)+...+m.group(n)
要确定m.group(n)中的n到底是多少？？？
1.在你的匹配式中出现了几次匹配成功的括号，n就是几
给你举个例子m = re.match("([abc])+([abc])+", "abc")：
它出现了2次括号，且这两次括号都能匹配，所以n=2。你可以print m.group(2)不会报错，而 m = re.match("([abc])+", "abc")，print m.group(2)则会报错
2.其次python的匹配引擎是从后面开始的
在给你举个对比的例子:
例子1：m = re.match("([abc])+([abc])+([abc])+", "abc")：
如果你理解第一点，n=3，然后你可以print 一下 你会发现：
m.group（3）=‘c’ ,m.group(2)='b',m.group(1)='a'
例子2：m = re.match("([abc])+([abc])+", "abc")：
m.group(1)=b,m.group(2)='c'
（ python中说明了n在0-99间都是可以的，如果超出的话IndexErrorexception跳出）
如果你能看明白那么应该groups的相应东西你理解的差不多了，接下来看你第二问
？表示匹配前面的表达式0个或一次，例子：go?匹配go为0或者1次
：呵呵 就是冒号的意思，所以你懂的，没匹配到
写那么多，如果不明白，可以再问我哈 万请采纳
⑷ python|正则表达式
\1指的就是捕获组1的内容，具体内容你可以搜索下(也叫后向引用），/i是忽略大小写,g是搜索所有内容，\b是指单词的开头或结尾
整个连起来/\b([a-z]+) \1\b/ig就表示在字符串中搜索重复的单词（以字母开头），忽略大小小，所以匹配会得到3组内容，即Is is、of of和up up
⑸ python 正则表达式 （.*）
groups()返回所有捕获组构成的tuple。你的正则表达式中有唯一一个捕获组(.*?)，而?在此处表示非贪婪匹配，即在整个正则表达式成立的前提下匹配尽可能少的字符，此处最少的情况是什么也不匹配，整个正则表达式匹配Python中的Py，而捕获组自然为空字符串。
⑹ Python正则表达式的几种匹配用法
下面列出： 1.测试正则表达式是否匹配字符串的全部或部分regex=ur"" #正则表达式 if re.search(regex, subject): do_something()else: do_anotherthing() 2.测试正则表达式是否匹配整个字符串 regex=ur"/Z" #正则表达式末尾以/Z结束 if re.match(regex, subject): do_something()else: do_anotherthing() 3.创建一个匹配对象，然后通过该对象获得匹配细节(Create an object with details about how the regex matches (part of) a string) regex=ur"" #正则表达式 match = re.search(regex, subject)if match: # match start: match.start() # match end (exclusive): atch.end() # matched text: match.group() do_something()else: do_anotherthing() 4.获取正则表达式所匹配的子串(Get the part of a string matched by the regex) regex=ur"" #正则表达式 match = re.search(regex, subject)if match: result = match.group()else: result ="" 5. 获取捕获组所匹配的子串(Get the part of a string matched by a capturing group) regex=ur"" #正则表达式 match = re.search(regex, subject)if match: result = match.group(1)else: result ="" 6. 获取有名组所匹配的子串(Get the part of a string matched by a named group) regex=ur"" #正则表达式 match = re.search(regex, subject)if match:result = match.group"groupname")else:result = "" 7. 将字符串中所有匹配的子串放入数组中(Get an array of all regex matches in a string) result = re.findall(regex, subject) 8.遍历所有匹配的子串(Iterate over all matches in a string) for match in re.finditer(r"<(.*?)/s*.*?//1>", subject) # match start: match.start() # match end (exclusive): atch.end() # matched text: match.group() 9.通过正则表达式字符串创建一个正则表达式对象(Create an object to use the same regex for many operations) reobj = re.compile(regex) 10.用法１的正则表达式对象版本（use regex object for if/else branch whether (part of) a string can be matched） reobj = re.compile(regex)if reobj.search(subject): do_something()else: do_anotherthing() 11.用法２的正则表达式对象版本（use regex object for if/else branch whether a string can be matched entirely） reobj = re.compile(r"/Z") ＃正则表达式末尾以/Z 结束 if reobj.match(subject): do_something()else: do_anotherthing() 12.创建一个正则表达式对象，然后通过该对象获得匹配细节（Create an object with details about how the regex object matches (part of) a string） reobj = re.compile(regex) match = reobj.search(subject)if match: # match start: match.start() # match end (exclusive): atch.end() # matched text: match.group() do_something()else: do_anotherthing() 13.用正则表达式对象获取匹配子串（Use regex object to get the part of a string matched by the regex） reobj = re.compile(regex) match = reobj.search(subject)if match: result = match.group()else: result ="" 14.用正则表达式对象获取捕获组所匹配的子串（Use regex object to get the part of a string matched by a capturing group） reobj = re.compile(regex) match = reobj.search(subject)if match: result = match.group(1)else: result ="" 15.用正则表达式对象获取有名组所匹配的子串（Use regex object to get the part of a string matched by a named group） reobj = re.compile(regex) match = reobj.search(subject)if match: result = match.group("groupname")else: result ="" 16.用正则表达式对象获取所有匹配子串并放入数组（Use regex object to get an array of all regex matches in a string） reobj = re.compile(regex) result = reobj.findall(subject) 17.通过正则表达式对象遍历所有匹配子串（Use regex object to iterate over all matches in a string） reobj = re.compile(regex)for match in reobj.finditer(subject): # match start: match.start() # match end (exclusive): match.end() # matched text: match.group()字符串替换 1.替换所有匹配的子串 #用newstring替换subject中所有与正则表达式regex匹配的子串 result = re.sub(regex, newstring, subject) 2.替换所有匹配的子串（使用正则表达式对象） reobj = re.compile(regex) result = reobj.sub(newstring, subject) 字符串拆分 1.字符串拆分 result = re.split(regex, subject) 2.字符串拆分（使用正则表示式对象） reobj = re.compile(regex) result = reobj.split(subject)
⑺ python中正则问题
r'(.*) are (.*?) .*'
首先，这是一个字符串，前面的一个r表示字符串为非转义的原始字符串，让编译器忽略反斜杠，也就是忽略转义字符。但是这个字符串里没有反斜杠，所以这个r可有可无。
(.*) 第一个匹配分组，.*代表匹配除换行符之外的所有字符
(.*?)第二个匹配分组，.*?后面多个问号，代表非贪婪模式，也就是说只匹配符合条件的最少字符
后面的一个.* 没有括号包围，所以不是分组，匹配效果和第一个一样，但是不计入匹配结果中。
matchObj.group() 等同于matchObj.group(0)，表示匹配到的完整文本字符
matchObj.group(1) 得到第一组匹配结果，也就是(.*)匹配到的
matchObj.group(2) 得到第二组匹配结果，也就是(.*?)匹配到的
因为只有匹配结果中只有两组，所以填3时会报错。
⑻ 如何用python正则
（1）re.match()函数
re.match 尝试从字符串的开始匹配一个模式。
函数语法：
re.match(pattern, string, flags=0)
函数参数说明：
参数
描述
pattern 匹配的正则表达式
string 要匹配的字符串。
flags 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。
匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。
我们可以使用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。
（2）re.research()函数
re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
函数语法：
re.search(pattern, string, flags=0)
函数参数说明：
参数
描述
pattern 匹配的正则表达式
string 要匹配的字符串。
flags 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。
匹配成功re.search方法方法返回一个匹配的对象，否则返回None。
我们可以使用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。
（3）实例
我这里采用re.search()函数解决的问题。
测试数据集为购物网站用户评论
实例代码：
[python]view plain
#-*-coding:utf-8-*-
importsys
importre
reload(sys)
text=open('JD_DFB_comments.txt')
line=text.readline()
#i=0
whileline:
#i=i+1
#re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
n1=re.search(r'(要(是|能)(.*)就(更|好|再|直观|完美|太)(.*)了)',line)
n2=re.search(r'(如果)(.*)就(更|好|再|直观|完美|太)(.*)了',line)
#打开将要写入的数据
data=open('aa.txt','a')
ifn1:
#printline
data.write(line)#写入匹配到的数据
#printi记录匹配结果所在的行数
#printn1.group()#等于printline
printn1.group(3)#打出第三个括号里的内容
ifn2:
#printn2.group()
printn2.group(2)
line=text.readline()
text.close()
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个人分类：Python语言
想对作者说点什么？我来说一句
Python中re的match、search、findall、finditer区别
⑼ python正则表达式是什么呢
python正则表达式如下：
在python中，所谓的“正则表达式”指的是通常被用来检索、替换那些符合某个模式的一段文本。具体而言，它的作用是检测某个字符串是否符合规则和提取网页字符串中想要的数据。
正则表达式是对字符串提取的一套规则，我们把这个规则用正则里面的特定语法表达出来，去匹配满足这个规则的字符串。正则表达式具有通用型，不仅python里面可以用，其他的语言也一样适用。
python的编程特点：
速度快：Python的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。
免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。