python re模块的（...）,group(),groups()

最新推荐文章于 2025-06-04 12:26:30 发布
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分类专栏： python学习 文章标签： python 正则表达式 groups group
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qi184/article/details/38581121
本文详细介绍了正则表达式中的分组概念及其应用。包括如何使用括号（）来定义子串作为组，以及如何引用这些组。此外还解释了如何转义括号以匹配实际的‘（’和‘）’字符，并介绍了groups()和group()函数的作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.(...)用来匹配字符串中符合（）内规则的子串，匹配的字符串被看成是一个组；
2.接上，这个组可以被后续引用，引用的方式是\N,N是这个组对应的编号；
3.接上，编号是0的组始终代表匹配的是整个字符串，所以正则表达式里的组编号从1开始；
既然（）有如此的功能，我们在正则表达式中匹配‘（’和‘）’，要用‘\’对其转义；
groups（）：表示从group（1）开始往后的所有值，组合成一个元组类型的值；
group（）：表示取全部匹配的字符串或者指定的组，返回结果是一个字符串；

〖Python语法进阶篇⑬〗- 正则表达式 - re 模块常用函数
易编橙 · 终身成长社群，相遇已是上上签！
04-19 4万+
直奔主题，今天我们来学习一下 re 模块的常用函数 。
Python正则表达式中group和groups 的区别
xm_law的博客
01-10 500
【代码】Python正则表达式中group和groups 的区别。
python|正则表达式|re分组详解
qq_45947924的博客
07-22 2360
捕获分组（正则表达式） import re text = "abc123abc456abc789" result = re.search(r"(abc)(123)(abc)",text) print(result.group()) print(result.group(0)) print(result.group(1)) print(result.group(2)) print(result.group(3)) print(result.group(4)) 结果 abc123abc456abc789 ab
Python-正则表达式（re 模块）
最新发布
kusunoki的博客
06-04 1891
本文总结了Python中re模块的正则表达式使用方法。主要内容包括：1) re模块的基本使用流程；2)正则表达式字符匹配规则，涵盖开头结尾、单个字符、多个字符和分组匹配；3)常用re模块函数如search、match、findall等。
python re group()
weixin_30451709的博客
04-26 156
python group() 正则表达式中，group（）用来提出分组截获的字符串，（）用来分组 import re a = "123abc456" print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0) #123abc456,返回整体 print re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-...
python中re模块的group()和groups()
daneil的专栏
12-23 2万+
group和groups是两个不同的函数。 一般，m.group(N) 返回第N组括号匹配的字符。 而m.group() == m.group(0) == 所有匹配的字符，与括号无关，这个是API规定的。 m.groups() 返回所有括号匹配的字符，以tuple格式。 m.groups() == (m.group(0), m.group(1), ...)
【正则】详解python正则表达式之re.group()用法
程序星空实验室
07-04 5979
在正则表达式中，re.group()方法是用来提取出分组截获的字符串，匹配模式里的括号（）用于分组。举例说明：输出：匹配模式中的三个括号将匹配结果分成了三组。re.group() 与re.group(0)就是匹配的整体结果；re.group(1) 列出第一个括号匹配部分；re.group(2) 列出第二个括号匹配部分；re.group(3) 列出第三个括号匹配部分。注意，如果没有匹配成功的，re.search返回的结果是None，使用group()会报错，如下所示：如果匹配模式中没有括号......
python中re.group()简介
weixin_43774516的博客
03-09 1万+
原文地址：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2012/08/20/2648209.html。 正则表达式中，group（）用来提出分组截获的字符串，（）用来分组 import re a = “123abc456” print re.search("([0-9])([a-z])([0-9])",a).group(0) #123abc456...
python_re模块.docx
06-26
Python中的`re`模块是一个强大的文本处理工具，它提供了正则表达式的相关功能，用于在字符串中进行模式匹配和查找。正则表达式是一种特殊的字符序列，可以用来描述复杂的字符串匹配规则。在Python中，使用`import re...
Python 正则表达式使用--Re 模块详解
一分耕耘一分收获
01-03 9632
1. 常用正则表达式符号和特殊字符 2. Re 模块：核心函数和方法 2.1 re.compile() 编译函数 2.1.1re.compile() 语法格式 2.1.2re.compile() 用法 2.2 re.match() 和 re.search() 匹配和搜索函数 2.2.1re.match() 语法格式 2.2.2re.match() 用法 2.2.3re.search() 语法格式 2.2.4re.search() 用法 2.3 re.findall() 和
Python中请不要再用re.compile了
09-19
Python中的`re`模块提供了强大的正则表达式支持，使得开发者能够轻松地完成字符串匹配、查找、替换等操作。然而，在实际开发过程中，我们常常看到这样的代码模式：首先使用`re.compile`编译正则表达式为`Pattern`...
python标准库之文本系列 -- python重器：re模块中卷
Templapp的博客
05-10 254
在这一章里我们只学学两个问题： 一.用组解析匹配 二.搜索选项 一.用组解析匹配： 组的定义：当我们匹配到模式返回MtachObject对象的时候，该对象除了包含着一些对子字符串的信息以外，还包含着哪个模式匹配了哪部分的子字符串的信息，这些部分就叫做组。这样做到好处在于可以隔离匹配文本的各个部分。 组的编号：组的编号很简单，组0表示与整个表达式匹配的字符串，子组按其左括号在表达式中出现的顺序编号，从1开始。 扩展基本组：python扩展了基本组的语法，并且增加了命名组，通过名...
Python re正则表达式元字符分组()用法分享
10-15
在本篇文章里小编给大家整理了关于Python re正则表达式元字符分组()的相关知识点实例，需要的朋友们可以学习下。
Python 正则表达式（分组）
热门推荐
另一个自己
10-21 2万+
正则表达式分组分组就是用一对圆括号“()”括起来的正则表达式，匹配出的内容就表示一个分组。从正则表达式的左边开始看，看到的第一个左括号“(”表示第一个分组，第二个表示第二个分组，依次类推，需要注意的是，有一个隐含的全局分组（就是0），就是整个正则表达式。 分完组以后，要想获得某个分组的内容，直接使用group(num)和groups()函数去直接提取就行。例如：提取代码中的超链接中的文本>>> s
re模块中group()与groups()用法
monica721的博客
09-23 6158
re模块中group()与groups()用法 #自学python中一些小收获和踩过的坑。标记下 先上案例1~group()： a='1,234' spam=re.compile(r'^\d{1,3}(,\d{3})*$')** re.search(spam,a).group() re.search(spam,a).group(0) '1,234' re.search(spam,a).group(1) ',234' re.search(spam,a).group(2) IndexError:
re.group()用法
liang_159333的博客
10-28 1127
Python：正则表达式之re.group()用法
weixin_42046845的博客
01-14 1736
正则表达式是在处理字符串时非常有用的工具，而re.group()是在匹配到的文本中提取特定分组内容的方法之一。
python中使用re模块search、match与findall的区别及group()、groups、gruop(N)之间的关系 转载：https://www.cnblogs.com/oce
m0_74178804的博客
04-13 1194
但m.group(1)、m.group(2)、... 之后的分组都只会展示()匹配到的分组括号里的内容，例如'(book)+'的正则表达式用m.group(1)对'yourbookbook'匹配也只会展示一个'book'（因为只有1组小括号，就只有1个分组）。:book)+)'的非捕获组(非编号组)的方式，即(?这里直接展示匹配到的全部内容，所以展示的就与括号无关了，这个是API规定的，例如'(book)+'的正则表达式可以对'yourbookbook'匹配展示出'bookbook'。
python re.fullmatch（）详解
06-04
<think>我们正在讨论Python的re.fullmatch()函数。这是一个正则表达式相关的函数，用于检查整个字符串是否与正则表达式模式完全匹配。语法：re.fullmatch(pattern,string,flags=0)参数：pattern:要匹配的正则表达式模式（字符串形式）string:要匹配的字符串flags:可选标志，例如re.IGNORECASE（忽略大小写）等返回值：如果整个字符串与模式匹配，则返回一个匹配对象（Matchobject），否则返回None。注意：re.fullmatch()要求整个字符串从头到尾都匹配模式，而re.match()只要求从字符串开头开始匹配（但可以只匹配一部分），re.search()则可以在任意位置匹配。使用示例：1.检查字符串是否完全由数字组成2.检查字符串是否符合日期格式（例如YYYY-MM-DD）3.检查字符串是否为有效的邮箱地址（简化版）我们将给出几个示例代码来说明。另外，注意：使用前需要导入re模块。由于问题要求使用LaTeX格式的行内数学表达式和独立公式，但是在这个问题中，正则表达式的讲解通常不涉及数学公式。不过，如果涉及量词等概念，我们可以用行内公式表示，例如：*表示0次或多次，即$A^*$；+表示1次或多次，即$A^+$；?表示0次或1次，即$A?$。这些符号在正则表达式中很常见。但为了遵循要求，如果示例中有需要，我们可以适当使用。考虑到re.fullmatch()本身是字符串匹配，不太涉及数学表达式，所以我们将主要用代码示例和文字说明。下面我们开始详细说明。</think> ### Python `re.fullmatch()` 函数详解 #### 一、核心功能 `re.fullmatch()` 检查**整个字符串**是否完全匹配指定正则表达式模式： - ✅ **全字符匹配**：要求字符串从头到尾完全符合正则表达式 - ✅ **边界控制**：自动启用`^`（字符串开始）和`$`（字符串结束）锚定 - 🆚 **VS `re.match()`**：`match()`只需开头匹配即可，`fullmatch()`要求严格完整匹配 #### 二、函数语法 ```python re.fullmatch(pattern, string, flags=0) ``` - **参数说明**： - `pattern`：正则表达式字符串或预编译正则对象 - `string`：待匹配的目标字符串 - `flags`：可选标志（如`re.IGNORECASE`忽略大小写） - **返回值**： - 匹配成功：返回**Match对象** - 匹配失败：返回`None` #### 三、使用示例 1. **基础验证：邮箱格式检测** ```python import re email = "user@example.com" pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$' if re.fullmatch(pattern, email): print("Valid email") # 输出 else: print("Invalid email") ``` 2. **数字格式校验（带符号检测）** ```python num_pattern = r'[-+]?\d+(\.\d+)?' # 匹配整数或浮点数 print(re.fullmatch(num_pattern, "3.14")) # 匹配成功 print(re.fullmatch(num_pattern, "+42")) # 匹配成功 print(re.fullmatch(num_pattern, "abc123")) # None ``` 3. **日期格式强制匹配** ```python date_pattern = r'\d{4}-\d{2}-\d{2}' # YYYY-MM-DD格式 print(re.fullmatch(date_pattern, "2023-10-05")) # 匹配成功 print(re.fullmatch(date_pattern, "05/10/2023")) # None ``` #### 四、Match对象方法 当匹配成功时，返回的Match对象提供以下常用方法： | 方法 | 描述 | 示例 | |------|------|------| | `.group()` | 获取完整匹配文本 | `match.group() → "user@example.com"` | | `.groups()` | 返回所有捕获组的元组 | 正则`r'(\d+)-(\d+)'`匹配"12-34" → `('12','34')` | | `.span()` | 匹配文本的起止位置 | 总是`(0, len(string))` | ```python match = re.fullmatch(r'(\w+)-(\d+)', "item-42") if match: print(f"完整匹配: {match.group()}") # item-42 print(f"分组数据: {match.groups()}") # ('item', '42') print(f"匹配位置: {match.span()}") # (0,6) ``` #### 五、特殊场景处理 1. **多行模式(`re.MULTILINE`)** ```python # 启用多行模式后 ^/$ 匹配每行首尾 text = "Line1\nLine2" re.fullmatch(r'Line.*', text) # None（整体不匹配） re.fullmatch(r'Line1\nLine2', text) # 匹配成功 ``` 2. **捕获组提取数据** ```python match = re.fullmatch(r'Name: (\w+), Age: (\d+)', "Name: Alice, Age: 30") print(match.group(1)) # 'Alice' print(match.group(2)) # '30' ``` 3. **性能优化建议** - 重复使用正则时，先编译再调用： ```python compiled = re.compile(pattern) compiled.fullmatch(string) ``` - 避免在循环中重复编译正则表达式 #### 六、常见错误排查 1. **未导入re模块** ```python NameError: name 're' is not defined ``` 2. **正则表达式语法错误** ```python re.error: nothing to repeat at position 0 # 例如错误模式: **abc ``` > 关键说明：正则表达式中的特殊字符需转义[^1]，例如匹配`"file.txt"`需使用`r'file\.txt'`，否则`.`会被解析为通配符[^2]。 ---
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