Python re 模块

Python re 模块

Python 的 re 模块是用于处理正则表达式的标准库模块。

正则表达式(Regular Expression,简称 regex 或 regexp)是一种强大的工具,用于匹配、搜索和操作文本。

通过 re 模块,你可以在 Python 中使用正则表达式来处理字符串。

为什么使用 re 模块?

在处理文本时,我们经常需要查找特定的模式或替换某些字符。例如,验证电子邮件地址、提取网页中的链接、或者格式化文本。手动编写代码来完成这些任务可能会非常繁琐,而正则表达式提供了一种简洁且高效的方式来解决这些问题。


re 模块的基本用法

1. 导入 re 模块

在使用 re 模块之前,首先需要导入它:

import re

2. 常用的 re 模块函数

2.1 re.match()

re.match() 函数用于从字符串的起始位置匹配正则表达式。如果匹配成功,返回一个匹配对象;否则返回 None

实例

import re

pattern = r"hello"
text = "hello world"

match = re.match(pattern, text)
if match:
    print("匹配成功:", match.group())
else:
    print("匹配失败")

输出:

匹配成功: hello
2.2 re.search()

re.search() 函数用于在字符串中搜索正则表达式的第一个匹配项。与 re.match() 不同,re.search() 不要求匹配从字符串的起始位置开始。

实例

import re

pattern = r"world"
text = "hello world"

match = re.search(pattern, text)
if match:
    print("匹配成功:", match.group())
else:
    print("匹配失败")

输出:

匹配成功: world
2.3 re.findall()

re.findall() 函数用于查找字符串中所有与正则表达式匹配的子串,并返回一个列表。

实例

import re

pattern = r"\d+"
text = "There are 3 apples and 5 oranges."

matches = re.findall(pattern, text)
print("找到的数字:", matches)

输出:

找到的数字: ['3', '5']
2.4 re.sub()

re.sub() 函数用于替换字符串中与正则表达式匹配的部分。

实例

import re

pattern = r"apple"
text = "I have an apple."

new_text = re.sub(pattern, "banana", text)
print("替换后的文本:", new_text)

输出:

替换后的文本: I have an banana.

正则表达式的基本语法

1. 普通字符

普通字符(如字母、数字)直接匹配它们自身。

实例

import re

pattern = r"cat"
text = "The cat is on the mat."

match = re.search(pattern, text)

### Python `re` 模块使用指南 #### 什么是正则表达式? 正则表达式是一种用于匹配字符串的强有力的工具,它允许用户定义一系列规则来描述目标字符串的特征。Python 的 `re` 模块提供了一个接口,使开发人员能够轻松地利用正则表达式的强大功能[^1]。 #### 基本用法 以下是 `re` 模块的一些基本函数及其用途: 1. **`re.match(pattern, string)`** - 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式。如果匹配成功,则返回匹配对象;否则返回 None。 ```python import re result = re.match(r'\d+', '123abc') if result: print(result.group()) # 输出: 123 ``` 2. **`re.search(pattern, string)`** - 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配项。如果没有找到匹配项,则返回 None。 ```python result = re.search(r'[a-z]+', '123ABCdef456') if result: print(result.group()) # 输出: def ``` 3. **`re.findall(pattern, string)`** - 返回字符串中所有非重叠匹配的列表。 ```python matches = re.findall(r'\d+', 'abc123def456ghi789') print(matches) # 输出: ['123', '456', '789'] ``` 4. **`re.sub(pattern, repl, string)`** - 替换字符串中所有与模式匹配的部分为指定的内容。 ```python new_string = re.sub(r'\s+', '-', 'Hello world!') print(new_string) # 输出: Hello-world! ``` #### 编译正则表达式 为了提高性能,在多次使用同一个正则表达式时,建议先将其编译成正则表达式对象。 ```python pattern = re.compile(r'^\w+$') # 匹配由字母、数字或下划线组成的单词 result = pattern.match('hello_world') if result: print("Matched!") else: print("No match.") ``` #### 标志位 标志位可以改变正则表达式的行为方式。常用的标志有: - `re.IGNORECASE`: 不区分大小写匹配[^3]。 - `re.MULTILINE`: 多行模式,影响 ^ 和 $ 的行为。 - `re.DOTALL`: 让 . 特殊字符匹配包括换行符在内的任意字符。 - `re.DEBUG`: 显示关于正则表达式结构的信息,主要用于调试目的[^3]。 #### 实际案例分析 假设我们需要验证电子邮件地址的有效性,可以编写如下代码: ```python email_pattern = r'^[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+$' emails = ["test@example.com", "invalid-email@", "another.test@example.co.uk"] for email in emails: if re.fullmatch(email_pattern, email): print(f"{email} 是有效的邮件地址") else: print(f"{email} 是无效的邮件地址") ``` #### 进阶技巧 对于更复杂的情况,比如提取网页中的链接或者解析日志文件,可能需要用到分组捕获等功能。下面是一个简单的例子展示如何获取 URL 地址中的主机名部分: ```python url = "http://www.example.com/path/to/resource?query=string" hostname_pattern = r'https?://([^/?#]+)' match = re.search(hostname_pattern, url) if match: hostname = match.group(1) print(f"Hostname extracted from URL: {hostname}") ```
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