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Python 正则表达式
内容导读
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内容图文
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re 常用操作符
. 表示任何单个字符 [ ] 字符集,对单个字符给出取值范围[abc]表示a、b、c,[a‐z]表示a到z单个字符 [^ ] 非字符集,对单个字符给出排除范围[^abc]表示非a或b或c的单个字符 * 前一个字符0次或无限次扩展abc* 表示ab、abc、abcc、abccc等 + 前一个字符1次或无限次扩展abc+ 表示abc、abcc、abccc等 ? 前一个字符0次或1次扩展abc? 表示ab、abc | 左右表达式任意一个abc|def 表示abc、def {m} 扩展前一个字符m次ab{2}c表示abbc {m,n} 扩展前一个字符m至n次(含n) ab{1,2}c表示abc、abbc ^ 匹配字符串开头^abc表示abc且在一个字符串的开头 $ 匹配字符串结尾abc$表示abc且在一个字符串的结尾 ( ) 分组标记,内部只能使用| 操作符(abc)表示abc,(abc|def)表示abc、def \d 数字,等价于[0‐9] \w 单词字符,等价于[A‐Za‐z0‐9_]
经典正则表达式实例
^[A‐Za‐z]+$ 由26个字母组成的字符串 ^[A‐Za‐z0‐9]+$ 由26个字母和数字组成的字符串 ^‐?\d+$ 整数形式的字符串 # - 是负号 ^[0‐9]*[1‐9][0‐9]*$ 正整数形式的字符串 [1‐9]\d{5} 中国境内邮政编码,6位 [\u4e00‐\u9fa5] 匹配中文字符 \d{3}‐\d{8}|\d{4}‐\d{7} 国内电话号码,010‐68913536
匹配ip地址的正则表达式
IP地址字符串形式的正则表达式(IP地址分4段,每段0‐255) \d+.\d+.\d+.\d+ 或\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3} 精确写法 0‐99: [1‐9]?\d 100‐199: 1\d{2} 200‐249: 2[0‐4]\d 250‐255: 25[0‐5] (([1‐9]?\d|1\d{2}|2[0‐4]\d|25[0‐5]).){3}([1‐9]?\d|1\d{2}|2[0‐4]\d|25[0‐5])
re 库的使用
正则表达式的表示类型
raw string类型(原生字符串类型) re库采用raw string类型表示正则表达式,表示为: r'text' 例如: r'[1‐9]\d{5}' r'\d{3}‐\d{8}|\d{4}‐\d{7}' raw string 是不包含对转义符再次转义的字符串 re库也可以采用string类型表示正则表达式,但更繁琐 例如: '[1‐9]\\d{5}' '\\d{3}‐\\d{8}|\\d{4}‐\\d{7}' 建议:当正则表达式包含转义符时,使用raw string
re 库主要功能函数
re.search() 在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置,返回match对象 re.match() 从一个字符串的开始位置起匹配正则表达式,返回match对象 re.findall() 搜索字符串,以列表类型返回全部能匹配的子串 re.split() 将一个字符串按照正则表达式匹配结果进行分割,返回列表类型 re.finditer() 搜索字符串,返回一个匹配结果的迭代类型,每个迭代元素是match对象 re.sub() 在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串,返回替换后的字符串 re.search(pattern, string, flags=0) 在一个字符串中搜索匹配正则表达式的第一个位置返回match对象 ? pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示 ? string : 待匹配字符串 ? flags : 正则表达式使用时的控制标记 ? flags : 正则表达式使用时的控制标记 re.I re.IGNORECASE 忽略正则表达式的大小写,[A‐Z]能够匹配小写字符 re.M re.MULTILINE 正则表达式中的^操作符能够将给定字符串的每行当作匹配开始 re.S re.DOTALL 正则表达式中的.操作符能够匹配所有字符,默认匹配除换行外的所有字符
练习
re.search(pattern, string, flags=0)
>>> import re >>> match = re.search(r'[1-9]\d{5}','NEAU 150036') >>> print(match) <_sre.SRE_Match object; span=(5, 11), match='150036'> >>> print(match.group(0)) 150036
re.match(pattern, string, flags=0)
>>> import re >>> match = re.match(r'[1-9]\d{5}','NEAU 150036') >>> match.group(0) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group' >>> match = re.match(r'[1-9]\d{5}','150036 NEAU') >>> print(match.group(0)) 150036 # 从开始位置匹配,开始没有匹配到就不匹配了
re.findall(pattern, string, flags=0)
>>> import re >>> ls = re.findall(r'[1-9]\d{5}','NEAU 150036 600') >>> ls ['150036'] >>> ls = re.findall(r'[1-9]\d{5}','NEAU 150036 408200') >>> ls ['150036', '408200']
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
maxsplit: 最大分割数,剩余部分作为最后一个元素输出 >>> import re >>> re.split(r'[1-9]\d{5}','NEAU150036 CQFD408200',maxsplit=1) ['NEAU', ' CQFD408200']
re.finditer(pattern, string, flags=0)
>>> import re >>> item = re.finditer(r'[1-9]\d{5}','NEAU150036 CQFD408200') >>> for i in item:print (i.group(0)) ... 150036 408200
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
在一个字符串中替换所有匹配正则表达式的子串 返回替换后的字符串 ? pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示 ? repl : 替换匹配字符串的字符串 ? string : 待匹配字符串 ? count : 匹配的最大替换次数 ? flags : 正则表达式使用时的控制标记 >>> import re >>> re.sub(r'[1-9]\d{5}',':zipecode','NEAU150036 CQFD408200') 'NEAU:zipecode CQFD:zipecode'
re 的另一种用法
>>> rst = re.search(r'[1‐9]\d{5}', 'BIT 100081') 函数式用法:一次性操作 >>> pat = re.compile(r'[1‐9]\d{5}') >>> rst = pat.search('BIT 100081') 面向对象用法:编译后的多次操作 regex = re.compile(pattern, flags=0) 将正则表达式的字符串形式编译成正则表达式对象 ? pattern : 正则表达式的字符串或原生字符串表示 ? flags : 正则表达式使用时的控制标记 >>> regex = re.compile(r'[1‐9]\d{5}')
Re 库的match 对象
Match 对象的属性
.string 待匹配的文本 .re 匹配时使用的patter对象(正则表达式) .pos 正则表达式搜索文本的开始位置 .endpos 正则表达式搜索文本的结束位置 >>> macth = re.search(r'[1-9]\d{5}','NEAU 150036') >>> macth <_sre.SRE_Match object; span=(5, 11), match='150036'> >>> print(macth.group(0)) 150036 >>> print(macth.re) re.compile('[1-9]\\d{5}') >>> print(macth.string) NEAU 150036 >>> print(macth.pos) 0 >>> print(macth.endpos) 11
Match 对象的方法
.group(0) 获得匹配后的字符串 .start() 匹配字符串在原始字符串的开始位置 .end() 匹配字符串在原始字符串的结束位置 .span() 返回(.start(), .end()) >>> macth.start() 5 >>> macth.end() 11 >>> macth.span() (5, 11)
Re 库的贪婪匹配和最小匹配
贪婪匹配
>>> match = re.search(r'PY.*N', 'PYANBNCNDN') >>> match.group(0) 'PYANBNCNDN' Re库默认采用贪婪匹配,即输出匹配最长的子串
最小匹配
>>> match = re.search(r'PY.*?N', 'PYANBNCNDN') >>> match.group(0) 'PYAN' 操作符 说明 *? 前一个字符0次或无限次扩展,最小匹配 +? 前一个字符1次或无限次扩展,最小匹配 ?? 前一个字符0次或1次扩展,最小匹配 {m,n}? 扩展前一个字符m至n次(含n),最小匹配 匹配最小的可能次数 >>> m = re.search(r'PYA??N','PYANBNCNDN') >>> m.group(0) 'PYAN' >>> m = re.search(r'PY[A-Z]+?N','PYANBNCNDN') >>> m.group(0) 'PYAN' >>> m = re.search(r'PY[A-Z]*?','PYANBNCNDN') >>> m.group(0) 'PY' >>> m = re.search(r'PY[A-Z]{2,5}?','PYANBNCNDN') >>> m.group(0) 'PYAN'
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Python 正则表达式全部内容,希望文章能够帮你解决Python 正则表达式所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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