初始Python篇(7)—— 正则表达式

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正则表达式的概念 

正则表达式的组成

元字符

限定符 

其他字符

正则表达式的使用

正则表达式的常见操作方法

match方法的使用:

search方法的使用

findall方法的使用

sub方法的使用 

split方法的使用 

视频代码解读 

章节选择题

章节实战 


正则表达式的概念 

在上一篇文章中,我们学习了字符串这种数据类型,基于字符串而广泛使用的就是正则表达式了。我们先来看它的概念。正则表达式(Regular Expression,简称regex或regexp)是一种文本模式描述的工具,它使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在编程语言和文本编辑器中,正则表达式被广泛用于搜索、替换符合某个模式的文本。简单理解就是给了我们一个模板,然后根据这个模版来操作另外的字符串,进行匹配、替换等操作。

正则表达式的组成

既然我们说正则表达式是提供了一个模版,那这个模板是随便可以使用任意字符组成吗?肯定是不行的,其组成部分肯定也是有特殊的规定。组成模版的字符串除了正常使用的字符之外,还有另外一些特殊的字符。

元字符

元字符是具有特殊意义的专用字符。简单理解就是 有一些字符在正则表达式中被赋予了一些特殊的作用,并起名叫 "元字符"。下面我们来看常见的元字符。

元字符种类描述说明
^表示匹配的开始
$表示匹配的结束
.匹配任意字符 (除\n)
\w匹配字母、数字、下划线
\W匹配非 字母、数字、下划线
\s匹配任意空白字符(\n、\t 等)
\S匹配任意非空白字符
\d匹配任意十进制数(也就是0~9)

注意:可能有小伙伴不是很理解 "匹配" 这个词,这个词和 "寻找" 的意思差不多。匹配成功,就是成功找到了;匹配失败,就是没有找到。对于匹配成功之后,会发生什么,后续在解释。 

限定符 

限定符 是用来限定匹配的次数,也就是当一个字符反复出现时,我们不想全部都匹配只想匹配其中的三个或者四个子类的。

限定符种类描述说明
匹配前面的字符0次或1次
+匹配前面的字符1次或多次
*匹配前面的字符0次或多次
{n}匹配前面的字符n次
{n, }匹配前面的字符最少n次
{n, m}匹配前面的字符最小n次,最多m次

注意:限定符必须有前缀字符,也就是表明其要限制的字符是谁。例如,'\w?' 这个字符串如果作为模版的话,就是在匹配一个字符串时,即使该字符串由很多个 字母、数字、下划线 组成,那最多也就能成功匹配一个。(匹配的结果暂时不管)

其他字符

其他字符描述说明
区间字符:[ ]匹配[ ]中所指定的字符
排除字符:^匹配不在[ ]内的指定字符
选择字符:|匹配 "|" 左右的任意字符
转义字符与Python中的转义字符是一样的
[\u4e00 - \u9fa5]匹配任意一个汉字(日常生活中基本都涵盖)
分组:()改变限定符的作用

详细解释:

1、 区间字符:[ ],匹配过程中,当遇到 [ ] 内的字符时,就会匹配成功。

2、排除字符:^,这其实就是 区间字符 的取反,匹配过程中,遇到 [ ] 内不存在的字符时,就会匹配成功。区间字符与排除字符经常是一起出现的,因为排除字符是基于区间字符的。但排除字符是存在于区间字符之内的。

3、选择字符:|,这个与Python中的 or 操作符类似,只要满足其中一个条件即可。但不存在类似于"短路"的现象。

4、转义字符就是我们在刚开始学习Python时,学习的转义字符。例如,这个字符是元字符的一种,但是加上 \ 之后,这个 "." 就是一个普通字符了。

5、[\u4e00-\u9fa5]:在匹配字符的过程中,如果遇到了 某些字符对应的Unicode码值 在 上述的范围之内,就表明这个是 中文字符,且匹配成功了。

6、分组():这个就类似于 圆括号 对于 操作符的作用,可以实现运算的先后顺序,这里是实现匹配的先后顺序。例如,six l fourth,只能匹配到 six 与 fourth,但是如果加上(),就会变得不一样,( six | four ) th,这里能匹配的就是 sixth 或者 fourth了。相当于是先运算括号内的,在去运算括号外的(这里的就是括号里面的任选一个,括号外边的全部起作用),与操作符是类似的。 

正则表达式的使用

在Python中,如果要使用正则表达式的话,需要导入 re 模块。模块与包的概念是类似的,都是为了实现对某些代码的复用,这是面向对象的重要特征之一:封装。可能有的小伙伴第一门编程语言就是接触的Python,暂时还不了解这些概念,没关系,后面我们会接着学习的。我们只需要知道简单的将模块看成包就行了。

正则表达式的常见操作方法

当我们导入 re 模块之后,就可以进行正则表达式的相关操作了,但具体的操作,还得使用该模块中的方法,接下来详细来学习一下。

方法描述说明
re.match(pattern,string,flags=0)用于从字符串的开始位置进行匹配,如果起始位置匹配成功,结果为Match对象,否则结果为None。
re.search(pattern,string,flags=0)用于在整个字符串中搜索第一个匹配的值,如果匹配成功,结果为Match对象,否则结果为None。
re.findall(pattern,string,flags=0)用于在整个字符串搜索所有符合正则表达式的值,结果是一个列表类型。
re.sub (pattern,repl,string,count,flags=0)用于实现对字符串中指定子串的替换
re.split(pattern,string,maxsplit,flags=0)字符串中的split()方法功能相同,都是分隔字符串的

注意:

1、上述方法的所有pattern、string参数均为字符串类型,pattern 是模块字符串(定义匹配规则的),string 是待匹配的字符串(需要匹配的字符串)。flags=0 是可选参数,用于指定使用正则表达式时的匹配模式,如忽略大小写、多行匹配等。如果不需要特殊匹配模式,可以省略这个参数或者设置为0。我们一般都是直接忽略的。

2、match方法是用来匹配string的起始位置的,一旦起始位置匹配失败的话,即使后面存在可以匹配成功的子串,也会忽略,直接返回None。

3、re.sub() 方法中,repl 是替换字符串或者一个函数 。如果 repl 是一个函数,那么这个函数会被调用,传入每个匹配对象,返回值将用于替换匹配到的文本。count 是一个可选参数,指定了模式匹配后替换的最大次数。如果设置为 0,则所有匹配都会被替换。如果设置为一个正整数,则只替换前 count 次匹配

4、re.split() 方法中,maxsplit 这是一个可选参数,指定了分割的最大次数。

下面就来演示上述方法的使用。

match方法的使用:

import re

# 这里的r是代表当前字符串中的转义字符是不能其作用的
# 例如,普通字符串:'\d' -> 表示是十进制的数字
# r普通字符串:r'\d' -> 表示两个字符 \ 与 d
pattern = r'hello' 
string1 = 'hello world'
string2 = '123 hello world'

# match方法代表是从字符串的开始位置匹配
# string1的开始位置是包含hello的,可以匹配成功,因此match1返回一个Match对象
# string2的开始位置是不包含hello的,匹配失败,因此match2返回None
match1 = re.match(pattern, string1)
match2 = re.match(pattern, string2)

print(match1)
print(match2)

运行结果:

匹配成功会返回一个Match对象,如果我们想要将 Match对象其中的某些部分给单独拿出来的话,就可以使用下面的方法:

print(match1.re) # 输出正则表达式
print(match1.string) # 输出待匹配的字符串
print(match1.group()) # 输出匹配成功的字符串
print(match1.span()) # 输出匹配成功的字符串的索引范围

运行结果: 

search方法的使用

import re

pattern = r'hello'
string1 = 'hello world'
string2 = '123 hello world'

# search方法是在整个字符串中去匹配
# string1 与 string2 都是包含hello的,因此都可以匹配成功
match1 = re.search(pattern, string1)
match2 = re.search(pattern, string2)

print(match1)
print(match2)

运行结果: 

findall方法的使用

import re

pattern = r'hello'
string1 = 'hello world--hello python'
string2 = '123 hello world--hello python'

# findall方法也是在整个字符串中去匹配,但是它会匹配所有的结果,并返回一个列表
# string1 与 string2 都是包含hello的,因此都可以匹配成功
match1 = re.findall(pattern, string1)
match2 = re.findall(pattern, string2)

print(match1)
print(match2)

运行结果: 

sub方法的使用 

import re

pattern = r'hello'
string1 = 'hello world--hello python'
string2 = '123 hello world--hello python'

# sub方法是替换字符串中的匹配项
# 将string1与string2中的pattern部分替换为'I love'
match1 = re.sub(pattern, 'I love',string1)
match2 = re.sub(pattern, 'I love',string2)

print(match1)
print(match2)

运行结果:

split方法的使用 

import re

pattern = r'--'
string1 = 'hello world--hello python'
string2 = '123 hello world--hello python'
string3 = '123 hello world  hello python'

# split方法是按照pattern分割字符串,并返回一个列表
# string1 与 string2 都是包含--的,因此都可以分割成功
match1 = re.split(pattern, string1)
match2 = re.split(pattern, string2)
# string3 没有--,因此无法分割成功,但是最终的结果还是一个列表
match3 = re.split(pattern, string3)

print(match1)
print(match2)
print(match3)

运行结果:

上面代码都是对上述方法的一个简单使用,具体还有一些细节这里也就不再演示,大家可以自己去编写代码实践。 

视频代码解读 

下面是关于 Python子木 up主的视频中一些可能有困惑的地方解释。

章节选择题

章节实战 

1、使用列表存储一些商品数据,使用循环遍历输出商品信息,要求对商品的编号进行格式化为6位,单价保留2位小数,并在前面添加人民币符号输出。

运行效果:

思路:直接将数据存储到列表中,然后我们直接去遍历列表即可。但是这里的难点就是这么样格式化输出这些数据。 

如果将 编号这些数据头也存储在列表中的话,有两点不合适的地方:1、列表是用来存储有效数据的,如果存着编号这些数据有点别扭,并且在后面处理的时候还要额外判断,十分麻烦;2、无法实现对齐输出。因此我们是先将数据头在最开始的地方输出。接着就是要将编号与单价按照要求格式化。最简单也是最暴力的方式,将对应位置的数据全部拿出来,直接进行修改。例如,在编号数据前面加上四个零即可;在单价前面加上 ¥,然后再对数据 .2f 的输出即可。

代码实现:

goods = [
    ['01', '电风扇', '美的', 500],
    ['02', '洗衣机', 'TCL', 1000],
    ['03', '微波炉', '老板', 400]
         ]
print('编号\t\t名称\t\t\t品牌\t\t单价')
# 遍历列表
for item in goods: # item是一个一维列表
    for j in item:
        print(j,end='\t\t')
    print()
# 在上述基础上,进行暴力的格式化操作即可
for item in goods: # item是一个一维列表
    # item[0] 是编号,item[3]是单价
    item[0] = '0000'+item[0]
    # 注意这里操作的单价要是int或float类型,而不能是字符串
    item[3] = '¥{0:.2f}'.format(item[3])

print('编号\t\t\t名称\t\t\t品牌\t\t单价')
for item in goods: # item是一个一维列表
    for j in item:
        print(j,end='\t\t')
    print()

好啦!本期 初始Python篇(7)—— 正则表达式 的学习之旅 就到此结束啦!我们下一期再一起学习吧!

### 正则表达式 NFA 的实现与原理 #### 什么是 NFA? 非确定有限自动机(Non-deterministic Finite Automaton, NFA)是一种用于模式匹配的理论模型。它通过状态转移图来描述如何处理输入字符序列并判断是否匹配给定的正则表达式[^1]。 NFA 的特点在于其允许从一个状态向多个可能的状态进行转换,这使得它可以更灵活地表示复杂的正则表达式。这种灵活性虽然来了更高的计算复杂度,但也让 NFA 成为了许多现代正则表达式引擎的核心技术之一。 --- #### NFA 的基本构成 NFA 主要由以下几个部分组成: - **状态集合 (States)**:一组离散的状态节点。 - **字母表 (Alphabet)**:定义了可以接受的输入字符集。 - **初始状态 (Start State)**:指定执行匹配时的起始位置。 - **终止状态 (Accept States)**:标记哪些状态代表成功完成匹配。 - **状态转移函数 (Transition Function)**:定义当前状态下遇到某个字符时应转移到哪个新状态[^2]。 这些组成部分共同构成了一个有向图结构,在实际应用中通常会用程序化的方式构建和维护这个图形数据结构。 --- #### 如何将正则表达式转化为 NFA? 转化过程涉及几个关键步骤: 1. **解析正则表达式** 将原始字符串形式的正则表达式分解成一系列基础单元(如字符、元字符、量词等),并通过语法树或者堆栈机制记录它们之间的层次关系[^2]。 2. **创建基础 NFA 单元** 对于每一个简单的元素(比如单独的一个字符 `a` 或者通配符 `.`, 星号闭包 `*` 等),都存在对应的最小单位 NFA 图形模板可以直接生成出来。 3. **组合子表达式的 NFAs** 当遇到连接运算 (`ab`)、选择运算 (`a|b`) 和重复运算 (`a*`) 这样的复合操作时,则需要按照特定规则把之前已经建立好的较小规模的 NFAs 合并起来形成更大的整体[^2]。 以下是 Python 中简单模拟这一流程的部分伪代码展示: ```python class Elem: def __init__(self, type_, value=None): self.type = type_ # 'char', '|', '*', etc. self.value = value # actual character or sub-NFAs def create_nfa_for_char(char): start_state = {} end_state = {} # Add epsilon transition from start to end on seeing the char start_state[char] = {end_state} return {"start": start_state, "end": end_state} def concat(elem1, elem2): # Concatenation of two elements' NFAs elem1['end'].update({elem2["start"]}) return {"start": elem1["start"], "end": elem2["end"]} # Example usage... nfa_a = create_nfa_for_char('a') nfa_b = create_nfa_for_char('b') combined_nfa = concat(nfa_a, nfa_b) ``` 以上片段仅展示了最基础的功能框架;真实场景下的实现还需要考虑更多细节问题,例如错误检测、优化路径搜索算法等等。 --- #### NFA 的运行方式 当接收到待测试的目标串之后,NFA 开始尝试沿着预设的状态迁移路线逐步消耗掉所有的输入符号直到抵达最终接收态为止。如果能够顺利到达结束点即视为匹配成功;反之如果没有找到合适的行走轨迹就判定失败退出[^1]。 由于支持多重可能性的选择分支特性,因此在某些情况下可能会面临指数级增长的时间开销风险——这也是为什么有些极端构造出来的恶意样例可能导致性能崩溃的原因所在(所谓的ReDoS攻击)[^1]。 ---
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