Python re模块

本文详细介绍Python的re模块,包括7种方法:compile、match、search、split、findall、finditer、sub及subn的功能与使用。通过实例展示每种方法的应用场景与返回结果。
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re模块共有7种方法:

# -*- coding:UTF-8 -*-

import re

'''
re.compile(string[, flags])
re.match(pattern, string[, flags])
re.search(pattern, string[, flags])
re.split(pattern, string[, maxsplit])
re.findall(pattern, string[, flags])
re.finditer(pattern, string[, flags])
re.sub(pattern, repl, string[, count])
re.subn(pattern, repl, string[, count])
'''

# ----------------------------------------------------------------------
# 1、re.compile()
# 将正则表达式编译成Pattern对象,注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r'hello')
'''
分析:
    pattern对象是一个匹配模式,利用pattern可以进一步的匹配。
'''

# ----------------------------------------------------------------------
'''
分析:
    参数flag是匹配模式,取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效,如re.I|re.M

    re.I:忽略大小写
    re.M:多行模式,改变'^'和'$'的行为
    re.S:点任意模式
    re.L:使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
    re.U:使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
    re.X:详细模式
'''

# ----------------------------------------------------------------------
# 2、re.match(pattern, string[, flags])
'''
    如果遇到无法匹配的字符,立即返回None,如果匹配未结束已经到达string的末尾,也会返回None。
两个结果均表示匹配失败,否则匹配pattern成功,同时匹配终止,不再对string向后匹配
'''
result1 = re.match(pattern, 'hello')
result2 = re.match(pattern, 'helloo cioc')
result3 = re.match(pattern, 'helo cioc')
result4 = re.match(pattern, 'hello cioc')
# 如果1匹配成功
if result1:
    # 使用Match获得分组信息
    print result1.group()
else:
    print '1匹配失败!'

# 如果2匹配成功
if result2:
    # 使用Match获得分组信息
    print result2.group()
else:
    print '2匹配失败!'

# 如果3匹配成功
if result3:
    # 使用Match获得分组信息
    print result3.group()
else:
    print '3匹配失败!'

# 如果4匹配成功
if result4:
    # 使用Match获得分组信息
    print result4.group()
else:
    print '4匹配失败!'

'''
分析:
    只要匹配成功,就不再匹配了。
    1.第一个匹配,pattern正则表达式为’hello’,我们匹配的目标字符串string也为hello,从头至尾完全匹配,匹配成功。

    2.第二个匹配,string为helloo cioc,从string头开始匹配pattern完全可以匹配,pattern匹配结束,同时匹配终止,后面的不再匹配,返回匹配成功的信息。

    3.第三个匹配,string为helo cioc,从string头开始匹配pattern,发现到 ‘o’ 时无法完成匹配,匹配终止,返回None

    4.第四个匹配,同第二个匹配原理,即使遇到了空格符也不会受影响
'''

'''
分析:
    属性:
    1.string: 匹配时使用的文本。
    2.re: 匹配时使用的Pattern对象。
    3.pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
    4.endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
    5.lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组,将为None。
    6.lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组,将为None。
方法:
    1.group([group1, …]):
    获得一个或多个分组截获的字符串;指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名;编号0代表整个匹配的子串;
    不填写参数时,返回group(0);没有截获字符串的组返回None;截获了多次的组返回最后一次截获的子串。

    2.groups([default]):
    以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代,默认为None。

    3.groupdict([default]):
    返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典,没有别名的组不包含在内。default含义同上。

    4.start([group]):
    返回指定的组截获的子串在string中的起始索引(子串第一个字符的索引)。group默认值为0。

    5.end([group]):
    返回指定的组截获的子串在string中的结束索引(子串最后一个字符的索引+1)。group默认值为0。

    6.span([group]):
    返回(start(group), end(group))。

    7.expand(template):
    将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g、\g引用分组,但不能使用编号0。\id与\g是等价的;
    但\10将被认为是第10个分组,如果你想表达\1之后是字符’0’,只能使用\g0。
'''

# 一个简单的match实例

# 匹配如下内容:单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')

print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos  # 匹配初始位置
print "m.endpos:", m.endpos  # 匹配结束位置
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group():", m.group()
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\g \g\g'):", m.expand(r'\2 \1\3')

# output #
# m.string: hello world!
# m.re:
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!

# ----------------------------------------------------------------------
# 3、re.search(pattern, string[, flags])
'''
分析:
    match()是从string的开始位置进行匹配,而search()会扫描整个string中进行查找匹配
'''
pattern = re.compile(r'world!')
match = re.search(pattern, 'hello world!')  # search()查找匹配的字符串
if match:
    print match.group()
else:
    print '匹配失败!'

# ----------------------------------------------------------------------
# 4、re.split(pattern, string[, maxsplit])
'''
分析:
    按照能够匹配的子串将string分割,并返回列表(注意,返回的是列表形式)
    maxsplit指定最大分割次数,不指定就全部分割
'''
pattern = re.compile(r'\d+')
print re.split(pattern, 'one1two2three3forth4five5')

# out:
# ['one', 'two', 'three', 'forth', 'five', '']

# ----------------------------------------------------------------------
# 5、re.findall(pattern, string[, flags])
pattern = re.compile(r'\d+')
print re.findall(pattern, 'one1two2three3forth4five5')

# out:
# ['1', '2', '3', '4', '5']

# ----------------------------------------------------------------------
# 6、re.finditer(pattern, string[, flags])
'''
分析:
    搜索string,返回一个顺序访问每一个匹配结果的迭代器
'''
pattern = re.compile(r'\d+')
for m in re.finditer(pattern, 'one1two2three3forth4five5'):
    print m.group()

# out:
# 1 2 3 4 5

# ----------------------------------------------------------------------
# 7、re.sub(pattern, repl, string[, count])
pattern = re.compile(r'(\w+)(\w+)')
s = 'i say, hello world'
print re.sub(pattern, r'\2\1', s)


def func(m):
    return m.group(1).title() + '' + m.group(2).title()


print re.sub(pattern, func, s)

# ----------------------------------------------------------------------
# 8、re.subn(pattern, repl, string[, count])
pattern = re.compile(r'(\w+)(\w+)')
s = 'i say , hello world!'
print re.subn(pattern, r'\2\1', s)


def func(m):
    return m.group(1).title() + m.group(2).title()


print re.subn(pattern, func, s)

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### Python `re` 模块使用指南 #### 什么是正则表达式? 正则表达式是一种用于匹配字符串的强有力的工具,它允许用户定义一系列规则来描述目标字符串的特征。Python 的 `re` 模块提供了一个接口,使开发人员能够轻松地利用正则表达式的强大功能[^1]。 #### 基本用法 以下是 `re` 模块的一些基本函数及其用途: 1. **`re.match(pattern, string)`** - 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式。如果匹配成功,则返回匹配对象;否则返回 None。 ```python import re result = re.match(r'\d+', '123abc') if result: print(result.group()) # 输出: 123 ``` 2. **`re.search(pattern, string)`** - 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配项。如果没有找到匹配项,则返回 None。 ```python result = re.search(r'[a-z]+', '123ABCdef456') if result: print(result.group()) # 输出: def ``` 3. **`re.findall(pattern, string)`** - 返回字符串中所有非重叠匹配的列表。 ```python matches = re.findall(r'\d+', 'abc123def456ghi789') print(matches) # 输出: ['123', '456', '789'] ``` 4. **`re.sub(pattern, repl, string)`** - 替换字符串中所有与模式匹配的部分为指定的内容。 ```python new_string = re.sub(r'\s+', '-', 'Hello world!') print(new_string) # 输出: Hello-world! ``` #### 编译正则表达式 为了提高性能,在多次使用同一个正则表达式时,建议先将其编译成正则表达式对象。 ```python pattern = re.compile(r'^\w+$') # 匹配由字母、数字或下划线组成的单词 result = pattern.match('hello_world') if result: print("Matched!") else: print("No match.") ``` #### 标志位 标志位可以改变正则表达式的行为方式。常用的标志有: - `re.IGNORECASE`: 不区分大小写匹配[^3]。 - `re.MULTILINE`: 多行模式,影响 ^ 和 $ 的行为。 - `re.DOTALL`: 让 . 特殊字符匹配包括换行符在内的任意字符。 - `re.DEBUG`: 显示关于正则表达式结构的信息,主要用于调试目的[^3]。 #### 实际案例分析 假设我们需要验证电子邮件地址的有效性,可以编写如下代码: ```python email_pattern = r'^[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+$' emails = ["test@example.com", "invalid-email@", "another.test@example.co.uk"] for email in emails: if re.fullmatch(email_pattern, email): print(f"{email} 是有效的邮件地址") else: print(f"{email} 是无效的邮件地址") ``` #### 进阶技巧 对于更复杂的情况,比如提取网页中的链接或者解析日志文件,可能需要用到分组捕获等功能。下面是一个简单的例子展示如何获取 URL 地址中的主机名部分: ```python url = "http://www.example.com/path/to/resource?query=string" hostname_pattern = r'https?://([^/?#]+)' match = re.search(hostname_pattern, url) if match: hostname = match.group(1) print(f"Hostname extracted from URL: {hostname}") ```
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