Python中正则表达式对中文的匹配问题

本文介绍如何使用Python进行中文字符匹配,解决匹配不到或乱码的问题。通过将源字符串转换为Unicode编码,并设置正则表达式为Unicode编码,实现对中文的有效匹配。

http://blog.youkuaiyun.com/freedomqx/article/details/6237654

今天在用Python匹配中文的时候出了问题,要么匹配不到,要么乱码,搜索了一下,成功完成,写了一小段测试代码如下:

 

 

[python]  view plain  copy
 
  1. import re  
  2. source = "s2f程序员杂志一2d3程序员杂志二2d3程序员杂志三2d3程序员杂志四2d3"  
  3. temp = source.decode('utf8')  
  4. xx=u"([/u4e00-/u9fa5]+)"  
  5. pattern = re.compile(xx)  
  6. results =  pattern.findall(temp)  
  7. for result in results :  
  8.   print result  

 

 

其中source为非unicode编码,要先将其转为unicode编码的temp

然后写正则表达式xx,其中u的前缀表示正则表达式也要为unicode编码,因为正则表达式要和被匹配的文本使用同样编码

unicode中中文的编码为/u4e00-/u9fa5

调用匹配后直接便可打印出正确文字,此时返回的结果也为unicode编码

### Python 中使用正则表达式进行模糊匹配Python中实现正则表达式的模糊匹配主要依赖于`re`模块的功能扩展以及一些特定的语法结构。为了使正则表达式支持更复杂的匹配逻辑,可以在编译时加入特殊的标志位或采用同的元字符组合。 对于简单的模糊匹配需求,通常会涉及到通配符`.`的应用,该符号能够代表除换行符外任何单个字符[^3]。例如: ```python import re pattern = r".at" text = "The cat in the hat sat on the flat mat." matches = re.findall(pattern, text) print(matches) # 输出: ['cat', 'hat', 'sat', 'lat', 'mat'] ``` 当面对更加复杂的情况,比如允许一定数量错误的近似匹配,则可能需要用到第三方库如`regex`,它提供了更为强大的功能集,包括但限于编辑距离计算等功能[^4]。下面是一个利用`regex`库来进行带有误差容忍度的模糊查找的例子: ```python import regex as re # 定义一个模式,其中{e<=1}表示最多允许一次编辑操作(插入、删除或替换) fuzzy_pattern = re.compile(r"colou?r", flags=re.IGNORECASE) test_string = """ Color is a perception. Colour can be written differently too. """ for match in fuzzy_pattern.finditer(test_string): print(f"Found {match.group()} at position {match.start()}") ``` 上述代码片段展示了如何通过指定最大编辑次数来放宽匹配条件,从而捕获拼写略有差异的目标单词。 #### 使用 `re.VERBOSE` 提高可读性 为了让正则表达式的定义更具可维护性和易理解性,推荐将较长的模式拆分成多行书写,并借助`re.VERBOSE`标记让解释器忽略必要的空白和注释[^2]。这仅有助于团队协作开发过程中的交流沟通,也能减少因视觉疲劳造成的误判风险。 ```python complex_pattern = re.compile( r""" ^ # start of string (\d{3}) # area code (exactly three digits), captured group 1 \D* # zero or more non-digit characters (\d{3}) # exchange code (three digits), captured group 2 \D* # again, any number of non-digits (\d{4}) # subscriber number (four digits), captured group 3 $ # end of string """, re.X | re.MULTILINE, ) phone_numbers = ["(800) 555-1212", "(800)-555-1212", "800.555.1212"] for phone in phone_numbers: m = complex_pattern.match(phone) if m: print(f"{m.groups()}: Matched!") ``` 此段脚本说明了怎样构建易于解析的大规模数据筛选规则,同时也体现了灵活运用各种修饰符的重要性。
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