pythonre模块

㈠ python re模块中 (P) (P=name) 及 \g<name> 三者的使用区别

题主你好,

没有单独的(?P)这种用法, 猜测应该指的是(?P<name>), (?P=name),g<name>这三者的用法.

首先说(?P<name>),它其实和单个圆括号,(),本质上一样, 只不过在后面引用分组中多了一种引用方法:

(123)对于这个分组, 你引用时只能是1(这种也是我们最常用的分组与引用的方法),见例子:

=====

希望可以帮到题主, 欢迎追问.

㈡ 强烈推荐！Python 这个宝藏库 re 正则匹配

Python 的 re 模块（Regular Expression 正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作。

在文本解析、复杂字符串分析和信息提取时是一个非常有用的工具 ，下面总结了 re 模块的常用方法。

d 匹配所有的十进制数字 0-9

D 匹配所有的非数字，包含下划线

s 匹配所有空白字符（空格、TAB等）

S 匹配所有非空白字符，包含下划线

w 匹配所有字母、汉字、数字 a-z A-Z 0-9

W 匹配所有非字母、汉字、数字，包含下划线

备注迹凳：符号.* 贪婪，符号.*? 非贪婪

[abc]：能匹配其中的单个字符

[a-z0-9]：能匹配指定范围的字符，可取反（在最前面加入^）

[2-9] [1-3]：能够做组合匹配

4.{ }：用于标记前面的字符出现的频率，有如下情况：

{n，m}：代表前面字符最少出现n次，最多出现m次

{n，}：代表前面字符最少出现n次，最多不受限制

{，m}：代表前面字符最多出现n次，最少不受限制

{n}：前面的字符必须出现n次

字符串中有反斜杠的，需要对反斜杠做转义

()：分组字符，可以为匹配到的内容分组，快速获取到分组中的数据 在正则里面 "()" 代表的是分组的意思，一个括号代表一个分组，你只能匹配到 "()" 中的内容。

group：用于查看指定分组匹配到的内容

groups：返回一个元组，组内为所有匹配到的内容

groupdict：返回一个字典，包含分组的键值对，需要为分组命名

作用：可以将字符串匹配正则表达式的部分割开并返回一个列表

flags定义包括：

re.I：忽略大小写

re.L：表示特殊字符集 w, W, b, B, s, S 依赖于当前环境

re.M：多行模式

re.S：’.’并且包括换行符在内的任意字符（注意：’.’不包括换行符）

re.U：表示特殊字符集 w, W, b, B, d, D, s, S 依赖于 Unicode 字符属性数据库

在 Python 中使用正耐孙则表达式之前，先使用以下命令导入 re 模块

例如：

‘(d)(a)1’ 表示：匹配第一是数字，第二是字符a，第三 1 必须匹配第一个一样的数字重复一次姿亩旅，也就是被引用一次。

如 “9a9” 被匹配，但 “9a8” 不会被匹配，因为第三位的 1 必须是 9 才可以。

‘(d)(a)2’ 表示：匹配第一个是一个数字，第二个是a，第三个 2 必须是第二组（）中匹配一样的。

如 “8aa” 被匹配，但 “8ab”，“7a7” 不会被匹配，第三位必须是第二组字符的复制版，也是就引用第二组正则的匹配内容。

㈢ Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。

在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。

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

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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。具体参数为：

re.I：忽略大小写。

re.L：表示特殊字符集 w, W, , B, s, S 依赖于当前环境。

re.M：多行模式。

re.S：即 . ，并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）。

re.U：表示特殊字符集 w, W, , B, d, D, s, S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X：为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释。

import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时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 re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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。

import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

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，这时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 re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。

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对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern：一个字符串形式的正则表达式。

flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'd+')  r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

findall函数

搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。

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

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0。

endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'd+')  r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

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。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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。

import re  r=re.finditer(r'd+','This is 111 and That is 222') for i in r:   print (i.group())

运行结果：

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。

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

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。

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。

import re  r1=re.split('W+','This is 111 and That is 222')  r2=re.split('W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  r3=re.split('d+','This is 111 and That is 222')  r4=re.split('d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果：

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

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

pattern：正则中的模式字符串。

repl：替换的字符串，也可为一个函数。

string：要被查找替换的原始字符串。

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  r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'd+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串  r2=re.sub(r'D','',r) print(r2)

运行结果：

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

㈣ python中re.compile函数的使用

python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是

1.先使用re.compile()函数，将正则表达式的字符串形式编译成Pattern实例。

2.然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个match实例)，最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

举一个简单的例子，在寻找一个字符串中所有的英文字符：

import re

pattern = re.compile(‘[a-zA-Z]')

result = pattern.findall('as3SiOP')

print result

㈤ Python 标准库模块 - re

re模块被称为正则表达式，其作用为，创建一个“规则表达式”，用于验证和查找符合规则的文本，广泛用于各种搜索引擎、账户密码的验证等。

预定义字符：

d：匹配所有的十进制数字0-9

D：匹配所有的非数字，包含下划线

s：匹配所有空白字符(空格、TAB等)

S：匹配所有非空白字符，包含下划线

w：匹配所有字母、汉字、数字a-z A-Z 0-9

W：匹配所有非字母、汉字、数字，包含下划线

特殊字符：

$：匹配一行的结尾(必须放在正则表达式最后面)

^：匹配一行的开头(必须放在正则表达式最前面)

*：前面的字符可以出现0次或多次(0~无限)

+：前面的字符可以出现1次或多次(1~无限)

?：变"贪婪模式"为"勉强模式"，前面的字符可以出现0次或1次

.：匹配除了换行符" "之外的任意单个字符

|：两项都进行匹配

[ ]：代表一个集合，有如下三种情况

[abc]：能匹配其中的单个字符

[a-z0-9]：能匹配指定范围的字符，可取反(在最前面加入^)

[2-9] [1-3]：能够做组合匹配

{ }：用于标记前面的字符出现的频率，有如下情况：

{n，m}：代表前面字符最少出现n次，最多出现m次

{n，}：代表前面字符最少出现n次，最多不受限制

{，m}：代表前面字符最多出现n次，最少不受

{n}：前面的字符必须出现n次

㈥ Python re模块 正则表达式之compile函数

为了重复利用同一个正则对象，需要多次使用这个正则表达式的话，使用re.compile()保存这个正则对象以便复用，可以让程序更加高效。

1）re.compile

参数：

re.I 忽略大小写

re.L 表示特殊字符集 w, W, b, B, s, S 依赖于当前环境

re.M 多行模式

re.S 即为' . '并且包括换行符在内的任意字符（' . '不包括换行符）

re.U 表示特殊字符集 w, W, b, B, d, D, s, S 依赖于 Unicode 字符属性数据库

re.X 为了增加可读性，忽略空格和' # '后面的注释

案例：

在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：

2）re.findall

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，如果有多个匹配模式，则返回元组列表，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 匹配所有。

参数：

案例：

3）re.finditer

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。

案例：

4）re.split

split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表。

案例：

从上篇Python re模块 正则表达式到这篇，我们已经把常用的正则匹配的方法学会了。

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