python正则表达式

Python正则表达式详解 1. 正则表达式简介on简单翻译为”有规则的表达式“,即该表达式是一条规则,正则表达式引擎能够根据这条规则,在字符串中寻找所有符合规则的部分-》正则表达式是一个特殊的字符序列,方便检查一个字符串是否与某种模式匹配-》Python 自1.5版本起增加了re 模块(标准库),Python通过re模块提供对正则表达式的支持。 阅读详情

python 正则表达式

转发自“Echo_fy 发表于 https://cloud.tencent.com/developer/article/1149679”

1、正则解说

数量词的贪婪模式与非贪婪模式   正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;非贪婪的则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。例如:正则表达式"ab*“如果用于查找"abbbc”,将找到"abbb"。而如果使用非贪婪的数量词"ab*?",将找到"a"。

一般字符、字符集和转义字符

一般字符完全匹配字符abcabc
\转义字符..
.匹配除换行符\n以外的所有字符.q, 1, +, …
[]匹配字符集中任意字符[abc]a, b, c
\s匹配空白字符,即[\n\t\f\r…]a\sba b, a b, …
\S匹配非空白字符a\Sbab, a4b, asb, …
\w匹配单词字符,即[a-zA-Z0-9]a\wcabc, a8c, …
\W匹配非单词字符,即[^a-zA-Z0-9]a\Wca-c, a?c, …
\d匹配数字a\dca3c, …
\D匹配非数字a\Dcadc, a-c, …

限定匹配次数

*匹配前一个字符0到无限次ab*cac, abc, abbc, …
+匹配前一个字符1到无限次ab+cabc, abbc, …
?匹配前一个字符0或1次ab?cac, abc
{m}匹配前一个字符m次ab{3}cabbbc
{m,n}匹配前一个字符m至n次,m省略代表0至n次,n省略代表m至无限次ab{2,3}cabbc, abbbc, …
*? +? ?? {m}? {m,n}?使得*,+,?{m},{m,n}变为非贪婪模式ab*?a

限定边界

$匹配字符串末尾(多行模式下是每一行字符串末尾,re.M)c$abc, 12c, ?-c, …
^匹配字符串开头(多行模式下是每一行字符串开头,re.M)^ccab, c12, c??, …
\A匹配整个字符串开头\Accab, …
\Z匹配整个字符串末尾c\Zabc, …

逻辑、分组

|或,匹配左边或者右边的表达式abc|defabc, def, …
(…)括号内为一组;分组有编号,从1开始算起;分组作为一个整体,|只在分组内部有效;(abc){1}.(123|456)+abc.456, abc.123, …
(?P…)除编号外的另一个分组名
<number>引用编号为的分组匹配的字符串(\d)abc\15abc5, …
(?P=name)引用别名为的分组匹配到的字符串(?P=\d)abc(?P=one)7abc7, …

特殊构造

(?iLmsux)iLmsux每个字符代表一个匹配模式(?!abc)Abc, abc, …
(?#…)#之后的内容作为注释被忽略
(?=…)之后的字符串内容需要匹配表达式,不消耗字符串内容a(?=\d)后面是数字的a
(?!..)之后的字符串内容需要不匹配表达式,不消耗字符串内容a(?!\d)后面不是数字的a
(?<=…)之前的字符串内容需要匹配表达式,不消耗字符串内容(?<=\d)a前面是数字的a
(?<!..)之后的字符串内容需要不匹配表达式,不消耗字符串内容(?<!\d)a前面不是数字的a

2、中文字符集

u"[\u4e00-\u9fa5]”

3、re模块常用方法

compile():编译正则表达式,生成一个正则表达式( Pattern )对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用

pa = re.compile('et')

正则表达式对象的方法:

group() 返回被 RE 匹配的字符串。
start() 返回匹配开始的位置
end()   返回匹配结束的位置
span()  返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置

match():尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none

In [14]: re.match('I','I will never let it go, jack!')
Out[14]: <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='I'>

In [15]: re.match('w','I will never let it go, jack!')
no out put

search():扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配

In [17]: re.search('i','I will never let it go, jack!')
Out[17]: <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='i'>

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,如果没有找到匹配的,则返回空列表,可指定起始位置

In [28]: re.findall('.i', 'I will never let it go, jack!')
Out[28]: ['wi', ' i']

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

In [54]: for m in re.finditer('.i', 'I will never let it go, jack!'):
    ...:     print(m, m.group(), m.start(), m.end(), m.span())
    ...:
<_sre.SRE_Match object; span=(2, 4), match='wi'> wi 2 4 (2, 4)
<_sre.SRE_Match object; span=(16, 18), match=' i'>  i 16 18 (16, 18)

sub():替换字符串中所有的匹配项,返回匹配后的字符串

In [19]: re.sub('i', 'I', 'I will never let it go, jack!')
Out[19]: 'I wIll never let It go, jack!'

split():按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表,可指定最大分割次数

In [41]: re.split(',', 'runoob, runoob, runoob.')
Out[41]: ['runoob', ' runoob', ' runoob.']
【Python】正则表达式 想象一下,您需要从海量的日志文件中找出所有IP地址,或者从一个HTML文档中提取所有的超链接,再或者验证用户输入是否符合邮箱地址的格式。这些任务如果仅仅依赖于字符串的循环遍历、、、、等方法,将会变得异常繁琐、代码冗长且难以维护。例如,要判断一个字符串是否包含数字: 上述代码能够解决“是否包含数字”的问题,但是如果需求变成“是否包含一个由3到5位数字组成的序列”,或者“是否包含一个以’http://'或’https://'开头的URL”,那么简单的循环判断就会变得异常复杂,甚至难以实现。这正是正则表达式大显 阅读详情

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