Python——正则表达式（速学篇）

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已于 2023-03-24 15:26:50 修改

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分类专栏： Python 文章标签：正则表达式 python

于 2023-03-24 15:26:17 首次发布

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1.正则表达式是什么？

正则表达式是用于匹配字符串中的模式的表达式。它是一种强大的工具，可以用于搜索、替换和验证文本中的字符串。

2.正则表达式中的特殊字符含义

^	匹配字符串的开头
$	匹配字符串的结尾
.	匹配任意字符
[]	匹配字符集合
[^]	匹配不在字符集合中的字符
*	匹配前面的字符零次或多次
+	匹配前面的字符一次或多次
?	匹配前面的字符零次或一次
{n}	匹配前面的字符恰好n次
{n,}	匹配前面的字符至少n次
{n,m}	匹配前面的字符至少n次，但不超过m次
\	转义字符，用于匹配特殊字符

3.常用函数及其用法

(1) re.match函数：从字符串的开头匹配正则表达式，如果匹配成功返回一个匹配对象，否则返回None。

示例代码：

import re

str1 = "Hello, world!"
pattern = "^Hello"
result = re.match(pattern, str1)

if result:
    print("Matched!")
else:
    print("Not matched!")

输出结果为：Matched!

(2) re.search函数：在整个字符串中搜索正则表达式，如果匹配成功返回一个匹配对象，否则返回None。

示例代码：

import re

str1 = "Hello, world!"
pattern = "world$"
result = re.search(pattern, str1)

if result:
    print("Matched!")
else:
    print("Not matched!")

输出结果为：Matched!

(3) re.findall函数：搜索整个字符串，返回所有匹配的字符串列表。

示例代码：

import re

str1 = "Hello, world!"
pattern = "\w+"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['Hello', 'world']

(4) re.sub函数：替换字符串中的匹配项。

示例代码：

import re

str1 = "Hello, world!"
pattern = "\s"
result = re.sub(pattern, "-", str1)

print(result)

输出结果为：Hello,-world!

4.特殊字符用法

^：匹配字符串的开头

示例代码：

import re

str1 = "Hello, world!"
pattern = "^Hello"
result = re.match(pattern, str1)

if result:
    print("Matched!")
else:
    print("Not matched!")

输出结果为：Matched!

$：匹配字符串的结尾

示例代码：

import re

str1 = "Hello, world!"
pattern = "world$"
result = re.search(pattern, str1)

if result:
    print("Matched!")
else:
    print("Not matched!")

输出结果为：Matched!

.：匹配任意字符

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "a..le"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['apple']

[]：匹配字符集合

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "[ao]"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['a', 'o', 'a', 'a']

[^]：匹配不在字符集合中的字符

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "[^ao]"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['p', 'l', 'e', ',', ' ', 'r', 'n', 'g', ',', ' ', 'b', 'n']

*：匹配前面的字符零次或多次

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "ap.*e"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['apple']

+：匹配前面的字符一次或多次

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "a.+e"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['apple']

?：匹配前面的字符零次或一次

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "ap.?e"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['apple']

{n}：匹配前面的字符恰好n次

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "a.{2}e"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['apple']

{n,}：匹配前面的字符至少n次

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "a.{2,}e"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['apple']

{n,m}：匹配前面的字符至少n次，但不超过m次

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "a.{1,2}e"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['apple']

\：转义字符，用于匹配特殊字符

示例代码：

import re

str1 = "apple, orange, banana"
pattern = "\."
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['.', '.']

5.正则表达式的高级用法

(1) 分组和引用

可以使用圆括号来分组，并使用\1、\2等来引用分组。

示例代码：

import re

str1 = "apple apple apple orange orange"
pattern = r"(\w+) \1 \1 (\w+) \2"
result = re.search(pattern, str1)

if result:
    print("Matched!")
else:
    print("Not matched!")

输出结果为：Matched!

(2) 零宽度断言

零宽度断言用于匹配一个位置，而不是匹配一个字符。常用的零宽度断言有：正向先行断言(?=)、正向后行断言(?<=)、负向先行断言(?!)、负向后行断言(?<!)。

示例代码：

import re

str1 = "apple123orange"
pattern = r"\d+(?=orange)"
result = re.search(pattern, str1)

if result:
    print("Matched!")
else:
    print("Not matched!")

输出结果为：Matched!

(3) 非贪婪匹配

默认情况下，正则表达式会尽可能匹配最长的字符串。可以使用?来实现非贪婪匹配。

示例代码：

import re

str1 = "<h1>title1</h1><h2>title2</h2>"
pattern = r"<.+?>"
result = re.findall(pattern, str1)

print(result)

输出结果为：['<h1>', '</h1>', '<h2>', '</h2>']

正则表达式默认是贪婪匹配，即会尽可能匹配最长的字符串。例如，对于字符串"123456"，正则表达式"\d+"会匹配整个字符串，而不是只匹配"123"。

如果需要使用贪婪匹配，可以在正则表达式中使用"?"来实现。例如，将正则表达式"\d+?"应用于字符串"123456"，则只会匹配"1"。