python正则表达式学习

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

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#正则表达式 #python #string #properties #character #database

本文介绍了Python中re模块的应用，详细解释了正则表达式的特殊符号及其含义，并通过实例展示了如何使用re模块进行字符串匹配、查找、替换等操作。

python 中的re 模块

正则表达式

就个人而言，主要用它来做一些复杂字符串分析，提取想要的信息
学习原则：够用就行，需要的时候在深入

现总结如下：

正则表达式中特殊的符号：

"." 表任意字符
"^ " 表string起始
"$" 表string 结束
“*” “+” “?” 跟在字符后面表示，0个——多个， 1个——多个， 0个或者1个
*?, +?, ?? 符合条件的情况下，匹配的尽可能少//限制*,+,?匹配的贪婪性
{m} 匹配此前的字符，重复m次
{m,n} m到n次，m，n可以省略

举个例子 ‘a.*b’ 表示a开始，b结束的任意字符串
a{5} 匹配连续5个a

[] 表一系列字符 [abcd] 表a，b，c，d [^a] 表示非a
| A|B 表示A或者B , AB为任意的正则表达式另外|是非贪婪的如果A匹配，则不找B
(…) 这个括号的作用要结合实例才能理解，用于提取信息

/d [0-9]
/D 非 /d
/s 表示空字符
/S 非空字符
/w [a-zA-Z0-9_]
/W 非 /w

一：re的几个函数

1： compile(pattern, [flags])
    根据正则表达式字符串 pattern 和可选的flags 生成正则表达式对象

    生成正则表达式对象（见二）

    其中flags有下面的定义：
    I 表示大小写忽略
    L 使一些特殊字符集，依赖于当前环境
    M 多行模式使 ^ $ 匹配除了string开始结束外，还匹配一行的开始和结束
    S “.“ 匹配包括‘/n’在内的任意字符，否则 . 不包括‘/n’
    U Make /w, /W, /b, /B, /d, /D, /s and /S dependent on the Unicode character properties database
    X 这个主要是表示，为了写正则表达式，更可毒，会忽略一些空格和#后面的注释

    其中S比较常用，
    应用形式如下
    import re
    re.compile(……,re.S)

2： match(pattern,string,[,flags])
    让string匹配，pattern，后面分flag同compile的参数一样
    返回MatchObject 对象（见三）

3： split( pattern, string[, maxsplit = 0])
    用pattern 把string 分开
    >>> re.split('/W+', 'Words, words, words.')
    ['Words', 'words', 'words', '']
    括号‘（）’在pattern内有特殊作用，请查手册

4：findall( pattern, string[, flags])
   比较常用，
   从string内查找不重叠的符合pattern的表达式，然后返回list列表

5：sub( pattern, repl, string[, count])
   repl可以时候字符串，也可以式函数
   当repl是字符串的时候，
   就是把string 内符合pattern的子串，用repl替换了

   当repl是函数的时候，对每一个在string内的，不重叠的，匹配pattern
   的子串，调用repl（substring），然后用返回值替换substring

   >>> re.sub(r'def/s+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)/s*/(/s*/):',
   ...        r'static PyObject*/npy_/1(void)/n{',
   ...        'def myfunc():')
   'static PyObject*/npy_myfunc(void)/n{'


   >>> def dashrepl(matchobj):
   ...     if matchobj.group(0) == '-': return ' '
   ...     else: return '-'
   >>> re.sub('-{1,2}', dashrepl, 'pro----gram-files')
   'pro--gram files'

二：正则表达式对象（Regular Expression Objects ）

    产生方式：通过 re.compile(pattern，[flags])回

    match( string[, pos[, endpos]]) ；返回string[pos,endpos]匹配
    pattern的MatchObject（见三）

    split( string[, maxsplit = 0])
    findall( string[, pos[, endpos]])
    sub( repl, string[, count = 0])
    这几个函数和re模块内的相同，只不过是调用形式有点差别

    re.几个函数和正则表达式对象的几个函数，功能相同，但同一程序如果
    多次用的这些函数功能，正则表达式对象的几个函数效率高些

三：matchobject

    通过 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回

    该对象有如下方法和属性：

    方法：
    group( [group1, ...])
    groups( [default])
    groupdict( [default])
    start( [group])
    end( [group])

    说明这几个函数的最好方法，就是举个例子

    matchObj = re.compile(r"(?P<int>/d+)/.(/d*)")
    m = matchObj.match('3.14sss')
    #m = re.match(r"(?P<int>/d+)/.(/d*)", '3.14sss')

    print m.group()
    print m.group(0)
    print m.group(1)
    print m.group(2)
    print m.group(1,2)

    print m.group(0,1,2)
    print m.groups()
    print m.groupdict()

    print m.start(2)
    print m.string

输出如下：
    3.14
    3.14
    3
    14
    ('3', '14')
    ('3.14', '3', '14')
    ('3', '14')
    {'int': '3'}
    2
    3.14sss

    所以group() 和group(0)返回，匹配的整个表达式的字符串
    另外group(i) 就是正则表达式中用第i个“（）” 括起来的匹配内容
    ('3.14', '3', '14')最能说明问题了。

    更进一步的学习，请看手册