常用正则式

"^/d+$"  //非负整数(正整数 + 0)

"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"  //正整数

"^((-/d+)|(0+))$"  //非正整数(负整数 + 0)

"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"  //负整数

"^-?/d+$"    //整数

"^/d+(/./d+)?$"  //非负浮点数(正浮点数 + 0)

"^(([0-9]+/.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*/.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$"  //正浮点数

"^((-/d+(/./d+)?)|(0+(/.0+)?))$"  //非正浮点数(负浮点数 + 0)

"^(-(([0-9]+/.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*/.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$"  //负浮点数

"^(-?/d+)(/./d+)?$"  //浮点数

"^[A-Za-z]+$"  //由26个英文字母组成的字符串

"^[A-Z]+$"  //由26个英文字母的大写组成的字符串

"^[a-z]+$"  //由26个英文字母的小写组成的字符串

"^[A-Za-z0-9]+$"  //由数字和26个英文字母组成的字符串

"^/w+$"  //由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串

"^[/w-]+(/.[/w-]+)*@[/w-]+(/.[/w-]+)+$"    //email地址

"^[a-zA-z]+://(/w+(-/w+)*)(/.(/w+(-/w+)*))*(/?/S*)?$"  //url 

只能输入数字:"^[0-9]*$"。

  只能输入n位的数字:"^/d{n}$"。

  只能输入至少n位的数字:"^/d{n,}$"。

  只能输入m~n位的数字:。"^/d{m,n}$"

  只能输入零和非零开头的数字:"^(0|[1-9][0-9]*)$"。

  只能输入有两位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{2})?$"。

  只能输入有1~3位小数的正实数:"^[0-9]+(.[0-9]{1,3})?$"。

  只能输入非零的正整数:"^/+?[1-9][0-9]*$"。

  只能输入非零的负整数:"^/-[1-9][]0-9"*$。

  只能输入长度为3的字符:"^.{3}$"。

  只能输入由26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z]+$"。

  只能输入由26个大写英文字母组成的字符串:"^[A-Z]+$"。

  只能输入由26个小写英文字母组成的字符串:"^[a-z]+$"。

  只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串:"^[A-Za-z0-9]+$"。

  只能输入由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串:"^/w+$"。

  验证用户密码:"^[a-zA-Z]/w{5,17}$"正确格式为:以字母开头,长度在6~18之间,只能包含字符、数字和下划线。

  验证是否含有^%&’,;=?$/"等字符:"[^%&’,;=?$/x22]+"。

  只能输入汉字"^([/u4E00-/u9FBB]|[/uE815-/uE864]|[/uFA0C-/uFA29]|/uF92C|/uF979|/uF995|/uF9E7|/uF9F1|/u3000|[/u20000-2A6D6]|[/u3400-/u4DB5])+$"

  验证Email地址:"^/w+([-+.]/w+)*@/w+([-.]/w+)*/./w+([-.]/w+)*$"。

  验证InternetURL:"^http://([/w-]+/.)+[/w-]+(/[/w-./?%&=]*)?$"。

  验证电话号码:"^(/(/d{3,4}-)|/d{3.4}-)?/d{7,8}$"正确格式为:"XXX-XXXXXXX"、"XXXX-XXXXXXXX"、"XXX-XXXXXXX"、"XXX-XXXXXXXX"、"XXXXXXX"和"XXXXXXXX"。

  验证身份证号(15位或18位数字):"^/d{15}|/d{18}$"。

  验证一年的12个月:"^(0?[1-9]|1[0-2])$"正确格式为:"01"~"09"和"1"~"12"。

  验证一个月的31天:"^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$"正确格式为;"01"~"09"和"1"~"31"。

  利用正则表达式限制网页表单里的文本框输入内容:

  用正则表达式限制只能输入中文:onkeyup="value=value.replace(/[^/u4E00-/u9FA5]/g,’’)" onbeforepaste="clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/[^/u4E00-/u9FA5]/g,’’))"

  用正则表达式限制只能输入全角字符: onkeyup="value=value.replace(/[^/uFF00-/uFFFF]/g,’’)" onbeforepaste="clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/[^/uFF00-/uFFFF]/g,’’))"

  用正则表达式限制只能输入数字:onkeyup="value=value.replace(/[^/d]/g,’’) "onbeforepaste="clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/[^/d]/g,’’))"

  用正则表达式限制只能输入数字和英文:onkeyup="value=value.replace(/[/W]/g,’’) "onbeforepaste="clipboardData.setData(’text’,clipboardData.getData(’text’).replace(/[^/d]/g,’’))"

 

<think>嗯,用户让我介绍一下Python正则表达式,首先我需要确定用户的基础水平。可能他们对正则表达式不太熟悉,或者只是需要复习一下。我应该从基础概念讲起,比如什么是正则表达式,然后过渡到Python中的具体应用。 用户提到的系统级指令里要求用中文回答,结构清晰,分步骤解决问题。所以我要分点讲解,可能包括正则表达式的作用、基本语法、Python的re模块常用函数,还有示例代码。同时要注意数学表达的格,但这里可能涉及的不多,不过如果有例子中的特殊字符,可能需要用行内公,不过例子中可能更多是代码部分,所以可能用代码块来展示。 还要注意用户可能需要实际应用的例子,比如验证邮箱、提取电话号码等,这些实用案例能帮助他们理解。另外,常见的问题和陷阱,比如贪婪匹配,也需要提到,并提供解决方法,比如使用非贪婪量词。 需要确保提到的函数如re.match、re.search、re.findall、re.sub等都有解释和例子。还要提醒编译正则表达式的方法,用re.compile,这对提高效率有帮助。 结构上可能分为几个部分:简介、基本语法、re模块函数、示例、常见问题。这样用户逐步了解,从理论到实践。同时,要检查LaTeX格是否正确,虽然正则表达式的内容可能较少涉及数学公,但如果有类似量词的部分,比如{n,m},可能需要用$...$包裹,但根据示例中的情况,可能不需要,所以需要确认是否符合系统指令。 最后,确保语言简洁,避免专业术语过多,必要时进行解释,比如“元字符”是什么,要举例说明,如^、$、\d等。同时,检查是否有错误,比如函数用法是否正确,示例代码是否能运行,避免误导用户。</think>我将分步为您介绍Python正则表达式的核心知识点: 一、正则表达式的作用 1. 文本匹配:快速查找符合特定模的字符串 2. 数据验证:检查输入格(如邮箱、电话号码) 3. 文本替换:批量修改字符串内容 4. 数据提取:从复杂文本中抽取特定信息 二、Python正则表达式基础语法 1. 使用`re`模块: ```python import re ``` 2. 元字符(特殊字符): - `.` 匹配任意字符(除换行符) - `^` 匹配字符串开头 - `$` 匹配字符串结尾 - `\d` 匹配数字 ≡ [0-9] - `\w` 匹配单词字符 ≡ [a-zA-Z0-9_] - `\s` 匹配空白字符 3. 量词: - `*` 0次或多次 - `+` 1次或多次 - `?` 0或1次 - `{n}` 精确n次 - `{n,}` 至少n次 - `{n,m}` n到m次 三、re模块核心函数 1. `re.match(pattern, string)` - 从字符串起始位置匹配 - 示例: ```python result = re.match(r'^\d{3}', '123abc') ``` 2. `re.search(pattern, string)` - 扫描整个字符串寻找第一个匹配 - 示例: ```python result = re.search(r'\d+', 'abc123def') ``` 3. `re.findall(pattern, string)` - 返回所有匹配结果的列表 - 示例: ```python results = re.findall(r'\b\w{4}\b', 'This is test string') ``` 4. `re.sub(pattern, repl, string)` - 替换匹配内容 - 示例: ```python new_str = re.sub(r'\s+', '_', 'hello world') ``` 四、实用案例演示 1. 邮箱验证: ```python pattern = r'^[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+$' email = 'test@example.com' if re.match(pattern, email): print("Valid email") ``` 2. 提取电话号码: ```python text = '联系方:028-12345678 或 0816-7654321' phones = re.findall(r'\d{3,4}-\d{7,8}', text) # 结果:['028-12345678', '0816-7654321'] ``` 3. HTML标签内容提取: ```python html = '<h1>Title</h1><p>Content</p>' tags = re.findall(r'<(\w+)>(.*?)</\1>', html) # 结果:[('h1', 'Title'), ('p', 'Content')] ``` 五、常见问题与解决方案 1. 贪婪匹配问题: - 默认使用最长匹配,添加`?`改为非贪婪模 ```python # 贪婪模 re.findall(r'<div>.*</div>', '<div>A</div><div>B</div>') # 结果:['<div>A</div><div>B</div>'] # 非贪婪模 re.findall(r'<div>.*?</div>', '<div>A</div><div>B</div>') # 结果:['<div>A</div>', '<div>B</div>'] ``` 2. 匹配效率优化: - 预编译正则表达式(重复使用时) ```python pattern = re.compile(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}') result = pattern.match('2023-08-20') ``` 3. 特殊字符转义: - 使用`r''`原始字符串或双重转义 ```python # 匹配点号 re.match(r'3\.14', '3.14') # 正确 re.match('3\\.14', '3.14') # 正确 ``` 建议实践步骤: 1. 从简单模开始练习 2. 使用在线测试工具(如regex101.com) 3. 逐步尝试复杂模组合 4. 结合具体项目需求应用 注意:正则表达式不是万能解决方案,对于特别复杂的文本解析,建议结合其他解析库(如HTML解析使用BeautifulSoup)。
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