Python re模块简要介绍与用法
正则表达式是一种用来匹配字符串的工具,Python提供了re模块,使用该模块可以轻松地实现字符串的匹配和替换。本篇文章目的是介绍Python re模块基本用法,并给出相关示例及解释。
re模块基本用法
正则表达式的常用符号
在使用正则表达式时,需要掌握一些常用的符号,下面是一些示例:
. 匹配任意字符
* 匹配前一个字符0次或多次
+ 匹配前一个字符1次或多次
? 匹配前一个字符0次或1次
| 模式选择符或,匹配其中任意一个
^ 匹配字符串的开头
$ 匹配字符串的结尾
[...]匹配方括号中列举的任意一个字符
[^...]匹配不在方括号中列举的任意一个字符
(…) 匹配括号内的任意表达式
常用re模块函数
re模块提供了多个函数,这里介绍其中常用的几个函数:
re.search(pattern, string)
该函数用来在字符串中查找匹配指定模式的字符串,返回匹配的结果对象。如果没有找到任何匹配项,则返回None。
示例:
import re
pattern = 'python'
string = 'I love python programming language.'
result = re.search(pattern, string)
if result:
print('匹配成功!')
print('匹配到的字符串:', result.group()) # group()方法返回匹配结果
else:
print('没有匹配到任何字符串。')
re.findall(pattern, string)
该函数用来在字符串中查找所有匹配指定模式的字符串,返回所有匹配结果的列表。如果没有找到任何匹配项,则返回一个空列表。
示例:
import re
pattern = 'python'
string = 'I love python programming language. Python is great.'
result = re.findall(pattern, string)
if result:
print('匹配成功!')
print('所有匹配到的字符串:', result)
else:
print('没有匹配到任何字符串。')
re.sub(pattern, repl, string)
该函数用来在字符串中查找匹配指定模式的字符串,并将它们替换为指定的字符串。返回结果为替换后的字符串。
示例:
import re
pattern = 'python'
repl = 'Java'
string = 'I love python programming language. Python is great.'
result = re.sub(pattern, repl, string)
print('替换前的字符串:', string)
print('替换后的字符串:', result)
匹配高级技巧
捕获子组
在正则表达式中,可以使用括号来指定子组,同样可以对这些子组进行捕获。
import re
pattern = r'(\d{3})-(\d{4})-(\d{4})'
string = 'My phone number is 010-8888-9999.'
match_object = re.search(pattern, string)
if match_object:
print('匹配到的字符串:', match_object.group())
print('区号:', match_object.group(1))
print('电话号码:', match_object.group(2))
print('分机号:', match_object.group(3))
零宽度断言
零宽度断言是指匹配到的字符串位置前或后存在某种特定模式的情况。Python re模块提供了四种零宽度断言,分别是:
- 肯定先行断言:
(?=...)
- 否定先行断言:
(?!=...)
- 肯定后行断言:
(?<=...)
- 否定后行断言:
(?<!...)
import re
# 匹配3个字符以上的字符串,且第一个字符为数字,最后一个字符不为数字
pattern = r'\d(?=\w{2}\D*$)\w{2}\D*$'
strings = ['1abc*', '123abc_', '1234abcd']
for s in strings:
match_object = re.search(pattern, s)
if match_object:
print('符合要求的字符串:', match_object.group())
结论
Python re模块是一个十分强大的字符串匹配工具,它提供了多种函数来查找和替换字符串中指定模式的内容。本文介绍了re模块中常用的函数和符号,并给出了相关的示例和解释。在实际工作中,合理地使用正则表达式可以大大提高字符串操作的效率。
最后的最后
本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt
生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt
能力的冰山一角。作为通用的Aigc
大模型,只是展现它原本的实力。
对于颠覆工作方式的ChatGPT
,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。
🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 专注于AI+职场+办公
方向。
下图是课程的整体大纲
下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程
中用到的ai工具
🚀 优质教程分享 🚀
- 🎄可以学习更多的关于人工只能/Python的相关内容哦!直接点击下面颜色字体就可以跳转啦!
学习路线指引(点击解锁) | 知识定位 | 人群定位 |
---|---|---|
🧡 AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 | 进阶级 | 本课程是AI+职场+办公的完美结合,通过ChatGPT文本创作,一键生成办公文案,结合AI智能写作,轻松搞定多场景文案写作。智能美化PPT,用AI为职场汇报加速。AI神器联动,十倍提升视频创作效率 |
💛Python量化交易实战 💛 | 入门级 | 手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统 |
🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡 | 进阶级 | 本课程是python flask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。 |