re.S解析

本文详细介绍了Python正则表达式中的re.S参数作用,通过实例对比展示了如何使用re.S让点号匹配包括换行符在内的所有字符,实现跨行匹配。

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转自:https://www.cnblogs.com/xieqiankun/p/re-sinpython.html

在Python的正则表达式中,有一个参数为re.S。它表示“.”(不包含外侧双引号,下同)的作用扩展到整个字符串,包括“\n”。看如下代码:

import re
a = '''asdfsafhellopass:
    234455
    worldafdsf
    '''
b = re.findall('hello(.*?)world',a)
c = re.findall('hello(.*?)world',a,re.S)
print 'b is ' , b
print 'c is ' , c

运行结果如下:

b is  []
c is  ['pass:\n\t234455\n\t']

正则表达式中,“.”的作用是匹配除“\n”以外的任何字符,也就是说,它是在一行中进行匹配。这里的“行”是以“\n”进行区分的。a字符串有每行的末尾有一个“\n”,不过它不可见。

如果不使用re.S参数,则只在每一行内进行匹配,如果一行没有,就换下一行重新开始,不会跨行。而使用re.S参数以后,正则表达式会将这个字符串作为一个整体,将“\n”当做一个普通的字符加入到这个字符串中,在整体中进行匹配。

转载于:https://www.cnblogs.com/eternal1025/p/8550623.html

### 解析 Pythonre 模块 findall 方法用于解析 SQL CREATE TABLE 语句 为了有效解析 SQL `CREATE TABLE` 语句,可以利用 Python 中正则表达式的强大功能。具体来说,`re.findall()` 函数非常适合用来提取模式匹配的结果。 下面是一个具体的例子,展示如何使用 `re.findall()` 来解析标准的 `CREATE TABLE` 语句: ```python import re # 假设这是待分析的 SQL 创建表命令 sql_create_table = """ CREATE TABLE employees ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), position TEXT NOT NULL, salary DECIMAL(8, 2) ); """ # 定义正则表达式来捕获字段名称及其数据类型 pattern = r'(\w+)\s+(\w+)(?:\([^)]*\))?[\s,\n]*' matches = re.findall(pattern, sql_create_table) for match in matches: field_name, data_type = match print(f"Field Name: {field_name}, Data Type: {data_type}") ``` 上述代码片段定义了一个简单的正则表达式模式[^5],该模式旨在捕捉列名以及它们对应的数据类型。通过调用 `re.findall()` 并传入此模式和目标字符串(即创建表的 SQL),可以获得所有符合条件的子串列表。每一项都是由两个元素组成的元组——第一个是字段名,第二个则是其关联的数据类型。 这种方法不仅限于处理固定的 SQL 方言;只要适当调整正则表达式的语法结构,就可以适应不同的 SQL 版本或变体[^4]。 #### 正则表达式解释 - `\w+`: 表示一个或多个字母数字字符(A-Za-z0-9_) - `\s*`: 零个或多个空白字符(空格、制表符等) - `(?:...)`: 非捕获分组,这里用来包裹可选部分而不影响返回结果的数量 - `\(` 和 `\)` : 转义括号本身,在某些情况下可能出现在数据类型的参数里 - `,?`: 可能存在的逗号后面跟着零个或多个空白字符作为分隔符 这种技术对于快速理解和自动化处理大量相似格式化的文本非常有用,比如批量转换旧版数据库架构到新版中去[^3]。
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