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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