Python的re模块的常用方法

本文详细介绍了Python中正则表达式RE模块的match、search、split、findall及finditer方法的使用方法,并通过实例演示了这些方法的具体应用。

一、re的match与search方法

  1.re.match方法  

  re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回none。函数语法:

re.match(pattern, string[, flags])  

  函数参数说明:

  pattern:匹配的正则表达式

  string:要匹配的字符

  flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等

  2.match对象

  可以使用group() 、 groups()、groupdict() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

  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

  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。

  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。

  

  3.re.search方法

  re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象,否则返回None。函数语法:

re.search(pattern, string, flags=0)

  参数说明:

  pattern:匹配的正则表达式

  string:要匹配的字符

  flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等

  程序例子:

  match与search方法的区别:

import re
reg = re.compile(r'(hello w.*)(hello l.*)')
print (dir(reg))
a = 'hello world hello ling'
result = reg.match(a)
print (result)
print (result.group())


b='aa'+a
print (b)
result2 = reg.match(b)
print (result2)

#正则对象的search
print ('###############search########################')
result3 = reg.search(b)
print (result3)
print (result3.group())

结果:

  group() 、 groups()、groupdict()三种获取方式的区别:

import re
prog = re.compile(r'(?P<tagname>abc)(.*)(?P=tagname)')
result = prog.match('abclfjlad234sjldabc')

print(dir(result))

print ('##########groups()##############')
print (result.groups())

print ('##########group()##############')
print (result.group(2))
print (result.group(1))
print (result.group('tagname'))


print ('##########groupdict()##############')
print (result.groupdict())

结果:

 

二、re的split、findall、finditer方法 

  split(string[, maxsplit]):按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。

  findall(string[, pos[, endpos]]) :搜索string,以列表形式返回全部能匹配的子串.

  finditer(string[, pos[, endpos]]):搜索string,返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match对象)的迭代器。

  程序例子如下:

import re

p1 = re.compile(r'\d+')
a_str = 'one1two2three3four4'

#正则对象的split方法,使用正则匹配进行分割字符串
#以列表的形式返回
print(p1.split(a_str))

#正则对象的findall方法,来查找符合对象的字符串
#最后是以列表的形式返回
print (p1.findall(a_str))

for i in p1.finditer(a_str):
        print (i.group())

结果:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/huangdongju/p/7839697.html

<think>好的,我现在需要回答用户关于Python re模块常用方法的问题。用户希望得到详细解释和示例,所以我得先回顾一下re模块的主要函数,并确保每个方法的说明清晰,示例准确。 首先,用户提到了re模块常用方法,所以我需要列出最常用的几个,比如match、search、findall、finditer、sub、split、compile等。每个方法都需要解释其功能、参数、返回值以及使用场景。 接下来,我需要参考用户提供的引用内容。引用1到5中提到了search、findall、sub、compile等方法的示例,这些可以作为基础。但要注意用户可能已经看过这些示例,所以需要进一步补充更多细节,比如flags参数的不同选项,或者不同方法的区别,比如match和search的不同之处。 然后,我需要确保每个示例代码正确,并且符合Python的语法。例如,re.match只在字符串开头匹配,而search会扫描整个字符串。在示例中要体现出这一点。比如,当使用match匹配'123abc'时,可以得到结果,但如果字符串不是以模式开头,则返回None。 另外,用户可能需要知道如何处理分组,比如在sub中使用反向引用,或者在findall中返回分组匹配的内容。这些高级用法也应该提及,但不要过于复杂,保持重点在常用方法上。 还要注意,用户要求使用中文回答,所以所有的解释和注释都需要用中文。同时,行内公式如果有的话需要用$...$,但在这个问题中可能不需要数学公式,所以可能可以忽略这部分,但需要检查是否有变量名需要处理。 接下来,我需要组织回答结构,每个方法作为一个子标题,解释方法,参数,示例代码和输出。然后生成相关问题,确保问题覆盖常见的疑惑点,比如方法之间的区别,正则表达式中的贪婪模式,或者如何处理复杂匹配。 最后,检查引用是否正确添加。例如,在提到sub方法时,引用5和引用3都提供了示例,需要正确标注。同时确保引用标识在回答末尾自然出现,不要重复或遗漏。 现在开始整理每个方法的详细说明,确保每个部分都有示例代码,并且代码能够正确运行。例如,compile方法可以用来预编译正则表达式,提高效率,这在处理大量文本时很重要。然后,match、search等方法可以通过编译后的模式对象调用,或者直接通过re模块调用。 在写示例时,要展示不同情况下的输出,比如匹配成功和失败的情况,这样用户能更清楚方法的返回值类型。例如,re.match如果失败会返回None,而search成功则返回匹配对象。 此外,对于finditer和findall的区别,要说明finditer返回迭代器,适合处理大量匹配结果,而findall返回列表。同时,当正则表达式中有分组时,findall的行为会变化,这点需要特别指出,避免用户混淆。 最后,生成的相关问题需要围绕re模块的深入使用,比如性能优化、复杂正则的编写、常见错误处理等,帮助用户进一步学习。</think>### Python re模块常用方法详解 #### 1. **`re.match()`** - **功能**:从字符串**开头**尝试匹配正则表达式。 - **参数**:`pattern`(正则表达式),`string`(目标字符串),`flags`(匹配模式,如忽略大小写)。 - **返回值**:匹配成功返回`Match`对象,失败返回`None`。 - **示例**: ```python import re result = re.match(r'\d+', '123abc') # 匹配开头数字 print(result.group()) # 输出: 123 result = re.match(r'\d+', 'abc123') # 开头无数字 print(result) # 输出: None ``` #### 2. **`re.search()`** - **功能**:扫描整个字符串,返回**第一个**匹配项[^1]。 - **参数**:同`re.match()`。 - **示例**: ```python result = re.search(r'\d+', 'abc123def') # 找到第一个数字序列 print(result.group()) # 输出: 123 ``` #### 3. **`re.findall()`** - **功能**:返回所有非重叠匹配项的**列表**,支持分组捕获[^2]。 - **示例**: ```python result = re.findall(r'\d+', '1a22b333c') # 匹配所有数字序列 print(result) # 输出: ['1', '22', '333'] result = re.findall(r'(\d)(\w)', '1a2b3c') # 分组捕获 print(result) # 输出: [('1', 'a'), ('2', 'b'), ('3', 'c')] ``` #### 4. **`re.finditer()`** - **功能**:返回所有匹配项的**迭代器**(适合处理大量数据)。 - **示例**: ```python matches = re.finditer(r'\d+', '1a22b333c') for match in matches: print(match.group()) # 依次输出: 1, 22, 333 ``` #### 5. **`re.sub()`** - **功能**:替换所有匹配项,返回新字符串[^3][^5]。 - **参数**:`pattern`, `repl`(替换内容), `string`, `count`(最大替换次数)。 - **示例**: ```python text = "Python 2.7 发布于2010年,Python 3.0 发布于2008年" new_text = re.sub(r'\d+\.\d+', 'X.Y', text) print(new_text) # 输出: Python X.Y 发布于2010年,Python X.Y 发布于2008年 # 使用函数作为替换内容 def replace_year(match): return str(int(match.group()) + 10) new_text = re.sub(r'\d{4}', replace_year, "2023年计划") print(new_text) # 输出: 2033年计划 ``` #### 6. **`re.split()`** - **功能**:根据正则表达式分割字符串,返回列表。 - **示例**: ```python result = re.split(r'\d+', 'a1b22c333d') # 按数字分割 print(result) # 输出: ['a', 'b', 'c', 'd'] ``` #### 7. **`re.compile()`** - **功能**:预编译正则表达式,提升重复使用效率[^4]。 - **示例**: ```python pattern = re.compile(r'\d+') # 编译正则 print(pattern.findall('abc123def456')) # 输出: ['123', '456'] print(pattern.sub('X', 'abc123def456')) # 输出: abcXdefX ``` --- ### 方法对比表 | 方法 | 作用范围 | 返回值类型 | 适用场景 | |-------------|-------------|----------------|----------------------| | `match()` | 字符串开头 | `Match`或`None` | 验证输入格式 | | `search()` | 整个字符串 | `Match`或`None` | 查找首个匹配项 | | `findall()` | 整个字符串 | `list` | 提取所有匹配数据 | | `sub()` | 整个字符串 | `str` | 批量替换文本内容 | ---
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