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pythonre模块

发布时间: 2023-09-10 21:17:45

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。

关注我,坚持每日积累一个技巧, 长期坚持 ,我们将会不断进步。

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