在Python中,前缀 r
或 R
表示原始字符串。这种原始字符串中的反斜杠字符 \
被视为普通字符,而不是转义字符。这在处理正则表达式、文件路径等需要保留反斜杠原始含义的情况下非常有用。
反斜杠不进行转义: 在普通字符串中,反斜杠具有特殊含义,如 \n
表示换行符、\t
表示制表符等。但在原始字符串中,反斜杠只是普通字符,如 \\
会被视为两个反斜杠字符而不是转义字符。
常用于正则表达式、文件路径: 在处理正则表达式时,原始字符串非常有用,因为正则表达式经常包含大量反斜杠。同时,处理文件路径时,原始字符串能够避免不必要的转义。
import re
# 使用原始字符串处理正则表达式
pattern = r'\b\d{3}\b' # 匹配一个三位数的单词
text = "The code is 123 and 4567."
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)
path = r'C:\Users\Username\Documents\file.txt'
with open(path, 'r') as file:
content = file.read()
print(content)
这些示例演示了如何使用 r
或 R
前缀创建原始字符串,以便在正则表达式或文件路径等场景中保留反斜杠的原始含义。
在Python中,使用 r
前缀与不使用 r
前缀的主要区别是,r
前缀创建的是一个"原始字符串",其中反斜杠 \
不会被解释为转义字符。这在处理正则表达式时特别有用,因为正则表达式本身经常包含大量反斜杠。
r
前缀的示例:pattern = r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s\1'
这个模式是用来匹配一个日期格式(YYYY-MM-DD),然后后面跟着相同的日期格式,两者之间有一个空格。在原始字符串中,反斜杠 \
不会被看作是转义字符,而是作为普通字符。所以 \d
表示匹配数字字符,\s
表示匹配空白字符(空格、制表符等),\1
表示引用前面捕获的日期格式。
r
前缀的示例:pattern = '(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s\1'
在这种情况下,没有使用 r
前缀,因此反斜杠 \
会被看作是转义字符。这可能导致一些意想不到的结果,因为反斜杠后面的字符可能被解释为特殊字符而非字面意义。 在正则表达式中,\d
代表数字字符,\s
代表空白字符,\1
引用前面捕获的内容。
总的来说,使用 r
前缀创建原始字符串通常更适合于编写正则表达式,因为它可以让反斜杠在字符串中保持原样,避免不必要的转义。
当使用 \b
作为单词边界的元字符时,可以结合不同的模式以展示其作用。以下是不同用法的示例代码:
import re
text = "The cat and the catfish sat on the catwalk."
pattern_starting_with_cat = r'\bcat\w*'
matches_starting_with_cat = re.findall(pattern_starting_with_cat, text)
print("匹配以 'cat' 开头的单词:", matches_starting_with_cat)
这段代码中的 r'\bcat\w*'
匹配以 “cat” 开头的单词。在给定文本中,它会返回以 “cat” 开头的所有单词,例如 “cat”, “catfish”, “catwalk”。
pattern_ending_with_cat = r'\b\w*cat\b'
matches_ending_with_cat = re.findall(pattern_ending_with_cat, text)
print("匹配以 'cat' 结尾的单词:", matches_ending_with_cat)
这段代码中的 r'\b\w*cat\b'
匹配以 “cat” 结尾的单词。在给定文本中,它会返回以 “cat” 结尾的所有单词,例如 “cat”, “catfish”。
pattern_entire_word = r'\bcat\b'
matches_entire_word = re.findall(pattern_entire_word, text)
print("匹配整个单词 'cat':", matches_entire_word)
这段代码中的 r'\bcat\b'
匹配整个单词 “cat”。在给定文本中,它会返回所有独立的 “cat” 单词。
但是它不会返回“catfood"等包含"cat"的单词
运行这些代码将展示 \b
作为单词边界的不同用法,以便更好地理解其功能。
在正则表达式中,.
是一个特殊的元字符,用于匹配除了换行符 \n
之外的任何单个字符。
匹配任何单个字符: 正则表达式 .
可以匹配任何单个字符,比如字母、数字、标点符号等,除了换行符。
结合其他模式使用: 可以将.
与其他模式结合使用,比如 a.
可以匹配以字母 “a” 开头,后面跟着任何一个字符的字符串。
贪婪匹配: .
是贪婪的,它会尽可能多地匹配字符,直到无法匹配为止。
import re
text = "The cat sat on the mat."
pattern = r'c.t' # 匹配以 "c" 开头,后面是任意字符,然后是 "t"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
在上述示例中,r'c.t'
这个模式将匹配字符串中以 “c” 开头,后面跟着任意字符,然后以 “t” 结尾的部分。在给定的文本中,匹配到的是 “cat”。
.
是一个非常常用的元字符,用于捕获或匹配大多数的单个字符,但需要注意它不能匹配换行符 \n
。
在正则表达式中,*
是一个量词,用于指示其前面的模式可以出现零次或多次。它表示匹配前面的元素零次或多次。
匹配零次或多次:
a*
匹配零个或多个 “a”。ab*
匹配 “a” 后面跟着零个或多个 “b”。例如,“a”, “ab”, “abb”, “abbb”, 等等。贪婪匹配:
a*
是贪婪的
,它会尽可能多地匹配 “a”,直到无法匹配为止。结合其他模式使用:
*
与其他字符结合使用,比如 .*
可以匹配任意数量的任意字符(除了换行符)。import re
text = "The cat sat on the mat."
pattern = r's.*t' # 匹配以 "s" 开头,后面是零个或多个任意字符,然后以 "t" 结尾
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
在上述示例中,r's.*t'
这个模式将匹配字符串中以 “s” 开头,后面跟着零个或多个任意字符,最后以 “t” 结尾的部分。在给定的文本中,匹配到的是 “sat” 和 “sat on the mat”。
*
是一个灵活且常用的量词,用于指示匹配其前面的模式零次或多次,以满足灵活的匹配需求。
在正则表达式中,+
是一个量词,用于指示其前面的模式必须至少出现一次或多次。它表示匹配前面的元素至少一次或多次。
匹配一次或多次:
a+
匹配一个或多个 “a”。ab+
匹配 “a” 后面跟着一个或多个 “b”。例如,“ab”, “abb”, “abbb”, 等等。贪婪匹配:
a+
是贪婪的,它会尽可能多地匹配 “a”,直到无法匹配为止。结合其他模式使用:
+
与其他字符结合使用,比如 .+
可以匹配任意数量的任意字符(除了换行符)。import re
text = "The cat sat on the mat."
pattern = r's.+t' # 匹配以 "s" 开头,后面是一个或多个任意字符,然后以 "t" 结尾
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
在上述示例中,r's.+t'
这个模式将匹配字符串中以 “s” 开头,后面跟着一个或多个任意字符,最后以 “t” 结尾的部分。在给定的文本中,匹配到的是 “sat on the mat”。
+
用于指示至少要有一个或多个其前面的元素出现,使得匹配更具体并要求至少有一次出现。
注意:+ 号会至少匹配一次,但是* 可以至少匹配0次
[a-z]//表示小写字母
当 -
不用作特殊含义时,它只匹配连字符本身而不具备其他特殊作用。
假设我们有一个文本字符串 “I have a 5-year-old cat”,如果我们使用模式 r'\d+-year-old'
,这个模式会匹配包含连字符的短语,比如 “5-year-old”。
在这个例子中,-
只是表示连字符,它并没有特殊的匹配行为。
在正则表达式中,|
称为“管道符”或“竖线”,它用于表示“或”关系。在正则表达式中,|
用于匹配多个模式中的任何一个。
匹配多个模式之一:
cat|dog
匹配包含 “cat” 或 “dog” 中任何一个的字符串。yes|no
匹配包含 “yes” 或 “no” 中任何一个的字符串。用括号分组:
(cat|dog)food
匹配 “catfood” 或 “dogfood”。yes(no|yes)
匹配 “yesno” 或 “yesyes”。import re
text = "I have a cat and a dog."
pattern = r'cat|dog' # 匹配包含 "cat" 或 "dog" 中任何一个的字符串
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
在上面的示例中,r'cat|dog'
这个模式将匹配包含 “cat” 或 “dog” 中任何一个的部分。在给定的文本中,匹配到的是 “cat” 和 “dog”。
|
是一个非常有用的元字符,允许同时匹配多个模式中的任何一个,从而提供更灵活的匹配。
在正则表达式中,^
是一个特殊的元字符,用于匹配字符串的开头。
^pattern
匹配以指定模式 pattern
开头的字符串。
^hello
匹配以 “hello” 开头的字符串。import re
text = "hello world"
pattern = r'^hello' # 匹配以 "hello" 开头的字符串
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
在上面的示例中,r'^hello'
这个模式将匹配以 “hello” 开头的字符串。在给定的文本中,由于 “hello” 出现在开头,所以正则表达式匹配到了 “hello”。
^
在正则表达式中具有锚定作用,它表示匹配字符串的开头位置。
在正则表达式中,$
是一个特殊的元字符,用于匹配字符串的结尾。
pattern$
匹配以指定模式 pattern
结尾的字符串。
world$
匹配以 “world” 结尾的字符串。import re
text = "hello world"
pattern = r'world$' # 匹配以 "world" 结尾的字符串
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
在上面的示例中,r'world$'
这个模式将匹配以 “world” 结尾的字符串。在给定的文本中,由于 “world” 出现在结尾,所以正则表达式匹配到了 “world”。
$
在正则表达式中具有锚定作用,它表示匹配字符串的结尾位置。
在正则表达式中,?
是一个量词,用于指示其前面的模式可以出现零次或一次,表示可选匹配。
匹配零次或一次(也就是选择性):
colou?r
匹配 “colour” 或 “color”。在这里,ou?
表示 u
可以出现零次或一次,使得匹配模式更加灵活。非贪婪匹配:
a?
是非贪婪的,它只匹配零次或一次,尽可能少地匹配。结合其他模式使用:
?
与其他字符结合使用,比如 a?b
可以匹配零个或一个 “a”,后面跟着 “b”。import re
text = "The colour is red, but color is also acceptable."
pattern = r'colou?r' # 匹配 "colour" 或 "color"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
在上述示例中,r'colou?r'
这个模式将匹配 “colour” 或 “color”。在给定的文本中,它匹配到了 “colour” 和 “color”,因为 ou?
允许 u
出现零次或一次,使得模式可以匹配两种拼写形式。
当 ?
紧跟在其他限定符(比如 *
, +
, {}
)后面时,它改变限定符的默认贪婪性,使其变为非贪婪或最小匹配。
默认情况下,*
, +
, {}
等限定符是贪婪的:
在限定符后添加 ?
将使其变为非贪婪匹配:
import re
text = "This is a sample sentence for demonstrating non-greedy matching."
# 贪婪匹配
pattern_greedy = r'.+e'
matches_greedy = re.findall(pattern_greedy, text)
print("贪婪匹配:", matches_greedy)
# 非贪婪匹配
pattern_non_greedy = r'.+?e'
matches_non_greedy = re.findall(pattern_non_greedy, text)
print("非贪婪匹配:", matches_non_greedy)
在上述示例中,r'.+e'
是一个贪婪匹配,它会匹配尽可能多的字符直到找到以 “e” 结尾的内容。相反,r'.+?e'
是一个非贪婪匹配,它会尽可能少地匹配字符直到找到以 “e” 结尾的内容。在给定文本中,这两种模式的匹配结果是不同的,一个会匹配更多的内容,另一个会匹配更少的内容。
在正则表达式中,反斜杠 \
是一个特殊字符,用于表示后面紧跟着的字符具有特殊含义或具有特定功能。它会改变紧跟其后的字符的解释方式,称为转义字符。
下面是一些常见的用法和特殊含义:
\
可以让特殊字符失去其特殊含义。比如,.
通常匹配任意字符,但 \.
匹配实际的句点。\d
匹配一个数字字符。\w
匹配一个字母、数字或下划线字符。\s
匹配任何空白字符(例如空格、制表符、换行符等)。\n
匹配换行符。\t
匹配制表符。\r
匹配回车符。\\
匹配实际的反斜杠字符。假设有以下文本字符串:
text = "The cat and the hat sat flat on the mat."
import re
pattern = r'\st\w+' # 匹配以空格开始,后面是字母 "t",然后跟着一个或多个字母、数字或下划线字符的内容
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)
在这个示例中,r'\st\w+'
这个模式会匹配以空格开始,后面是字母 “t”,然后跟着一个或多个字母、数字或下划线字符的内容。在给定的文本中,这个模式匹配到的内容是 " the"、 " the".
当使用 \num
这种形式的反向引用时,num
代表着之前已经捕获的分组编号。这种引用可以用来匹配之前已经出现的相同模式。以下是两个示例:
假设有字符串:
text = "1234 1234 5678"
使用正则表达式来匹配重复的连续数字:
import re
pattern = r'(\d+)\s\1' # 匹配重复的连续数字
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
假设有字符串:
text = "Today is 2023-10-10, and tomorrow is 2023-10-10 as well."
使用正则表达式来匹配重复的日期格式:
import re
pattern = r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\s\1' # 匹配重复的日期格式
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches) # 输出匹配的内容
这两个示例都使用了 \num
的反向引用,用来匹配先前已经捕获的相同模式。