正则表达式
| ^ | 匹配行首 |
| — | — |
| $ | 匹配行尾 |
| . | 任意单个字符 |
| [] | 匹配包含在中括号中的任意字符 |
| [^] | 匹配包含在中括号中的字符之外的字符 |
| [-] | 匹配指定范围的任意单个字符 |
| ? | 匹配之前项的1次或者0次 |
| + | 匹配之前项的1次或者多次 |
| * | 匹配之前项的0次或者多次 |
| {n} | 匹配之前项的n次 |
| {m,n} | 匹配之前项最大n次,最小m次 |
| {n,} | 配置之前项至少n次 |
1、匹配类方法
a、findall方法
findall方法,该方法在字符串中查找模式匹配,将所有的匹配字符串以列表的形式返回,如果文本中没有任何字符串匹配模式,则返回一个空的列表,如果有一个子字符串匹配模式,则返回包含一个元素的列表,所以,无论怎么匹配,我们都可以直接遍历findall返回的结果而不会出错,这对工程师编写程序来说,减少了异常情况的处理,代码逻辑更加简洁
re_str = “hello this is python 2.7.13 and python 3.4.5”
pattern = “python [0-9].[0-9].[0-9]”
res = re.findall(pattern=pattern,string=re_str)
print(res)
pattern = “python [0-9].[0-9].[0-9]{2,}”
res = re.findall(pattern=pattern,string=re_str)
print(res)
pattern = “python[0-9].[0-9].[0-9]{2,}”
res = re.findall(pattern=pattern,string=re_str)
print(res)
re_str = “hello this is python 2.7.13 and Python 3.4.5”
pattern = “python [0-9].[0-9].[0-9]”
res = re.findall(pattern=pattern,string=re_str,flags=re.IGNORECASE)
print(res)
b、编译的方式使用正则表达式
我们一般采用编译的方式使用python的正则模块,如果在大量的数据量中,编译的方式使用正则性能会提高很多,具体读者们可以可以实际测试
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re_str = “hello this is python 2.7.13 and Python 3.4.5”
re_obj = re.compile(pattern = “python [0-9].[0-9].[0-9]”,flags=re.IGNORECASE)
res = re_obj.findall(re_str)
print(res)
c、match方法
match方法,类似于字符串中的startwith方法,只是match应用在正则表达式中更加强大,更富有表现力,match函数用以匹配字符串的开始部分,如果模式匹配成功,返回一个SRE_Match类型的对象,如果模式匹配失败,则返回一个None,因此对于普通的前缀匹配,他的用法几乎和startwith一模一样,例如我们要判断data字符串是否以what和是否以数字开头
s_true = “what is a boy”
s_false = “What is a boy”
re_obj = re.compile(“what”)
print(re_obj.match(string=s_true))
print(re_obj.match(string=s_false))
s_true = “123what is a boy”
s_false = “what is a boy”
re_obj = re.compile("\d+")
print(re_obj.match(s_true))
print(re_obj.match(s_true).start())
print(re_obj.match(s_true).end())
print(re_obj.match(s_true).string)
print(re_obj.match(s_true).group())
print(re_obj.match(s_false))
d、search方法
search方法,模式匹配成功后,也会返回一个SRE_Match对象,search方法和match的方法区别在于match只能从头开始匹配,而search可以从字符串的任意位置开始匹配,他们的共同点是,如果匹配成功,返回一个SRE_Match对象,如果匹配失败,返回一个None,这里还要注意,search仅仅查找第一次匹配,也就是说一个字符串中包含多个模式的匹配,也只会返回第一个匹配的结果,如果要返回所有的结果,最简单的方法就是findall方法,也可以使用finditer方法
e、finditer方法
finditer返回一个迭代器,遍历迭代器可以得到一个SRE_Match对象,比如下面的例子
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re_str = “what is a different between python 2.7.14 and python 3.5.4”
re_obj = re.compile("\d{1,}.\d{1,}.\d{1,}")
for i in re_obj.finditer(re_str):
print(i)
2、修改类方法介绍
a、sub方法
re模块sub方法类似于字符串中的replace方法,只是sub方法支持使用正则表达式,所以,re模块的sub方法使用场景更加广泛
re_str = “what is a different between python 2.7.14 and python 3.5.4”
re_obj = re.compile("\d{1,}.\d{1,}.\d{1,}")
print(re_obj.sub(“a.b.c”,re_str,count=1))
print(re_obj.sub(“a.b.c”,re_str,count=2))
print(re_obj.sub(“a.b.c”,re_str))
b、split方法
re模块的split方法和python字符串中的split方法功能是一样的,都是将一个字符串拆分成子字符串的列表,区别在于re模块的split方法能够使用正则表达式
比如下面的例子,使用. 空格 : !分割字符串,返回的是一个列表
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re_str = “what is a different between python 2.7.14 and python 3.5.4 USA:NewYork!Zidan.FRA”
re_obj = re.compile("[. :!]")
print(re_obj.split(re_str))
c、大小写不敏感设置
re.compile(flags=re.IGNORECASE)
d、非贪婪匹配
非贪婪匹配,贪婪匹配总是匹配到最长的那个字符串,相应的,非贪婪匹配是匹配到最小的那个字符串,只需要在匹配字符串的时候加一个?即可
下面的例子,注意两个.
s = “Beautiful is better than ugly.Explicit is better than impliciy.”
re_obj = re.compile(“Beautiful.*y.”)
print(re_obj.findall(s))
re_obj = re.compile(“Beautiful.*?.”)
print(re_obj.findall(s))
e、在正则匹配字符串中加一个小括号,会有什么的效果呢?
如果是要配置一个真正的小括号,那么就需要转义符,下面的例子大家仔细看下,注意下search方法返回的对象的group(1)这个方法是报错的
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import re
s = “=aa1239d&&& 0a ()–”
findall
rep = obj.findall(s)
print(rep)
如果是要返回括号中匹配的字符串中,则该小括号不需要转义符,findall方法返回的是小伙好中匹配到的字符串,search.group()方法的返回的整个模式匹配到字符串,search.group(1)这个是匹配第一个小括号中的模式匹配到的字符串,search.group(2)这个是匹配第二个小括号中的模式匹配到的字符串,以此类推
s = “=aa1239d&&& 0a ()–”
rep = re.compile("\w+(&+)")
print(rep.findall(s))
print(rep.search(s).group())
print(rep.search(s).group(1))