python reg

本文详细介绍了正则表达式的各种特殊符号及其用法,并通过实例解释了如何使用Python的re模块进行字符串匹配、查找及替换等操作。
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\d+)\.(\d*)”)
m = matchObj.match(’3.14sss’)
#m = re.match(r”(?P\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。
### 关于 `re.sub` 方法是否支持列表作为替换值 在 Python正则表达式模块 `re` 中,`re.sub()` 函数的核心功能是基于正则表达式的模式匹配来替换字符串中的特定内容。然而,该函数并不直接支持将列表作为替换值传递给参数 `repl`。 #### 参数说明 - **`pattern`**: 正则表达式模式,定义了需要匹配的目标子串。 - **`repl`**: 可以是一个字符串或者一个回调函数 (callable),但不接受列表或其他复杂数据结构[^1]。 - 如果希望实现动态替换逻辑,则可以通过提供一个返回所需替换值的函数来间接完成此操作。 #### 动态替换方式 当需求涉及复杂的替换场景(如依据不同情况生成不同的替换结果),可以利用回调函数的形式传入 `repl` 参数。下面展示如何通过这种方式模拟“列表作为替换源”的效果: ```python import re def replace_with_list(match, replacements): """Callback function to use list items as replacement values.""" item = replacements.pop(0) # Get the next value from the list. return str(item) text = "a b c d" replacement_values = ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta'] pattern = r'\w' # Wrap callback with partial application or lambda for passing extra args. new_text = re.sub( pattern, lambda m: replace_with_list(m, replacement_values), text ) print(new_text) # Output: alpha beta gamma delta ``` 上述代码片段展示了如何借助自定义回调函数以及外部维护的状态(即待使用的替代词集合)达成类似目标的效果[^2]。 尽管如此,在实际应用过程中需要注意保持替换顺序的一致性和边界条件处理等问题以免引发错误行为。 #### 多模式单次调用实例 如果目的是针对多种字符分别执行独立却相似的操作而非单纯依赖列表形式输入的话还可以考虑如下做法: ```python import re result_content = "abcdefg hijklmnop qrstuvwxyz ABCDEFG HIJKLMNOP QRSTUVWXYZ" cleaned_result = re.sub('[a-z]', '', result_content) print(cleaned_result) # Outputs only uppercase letters and spaces. ``` 这里我们简单移除了所有的小写字母,这同样体现了灵活运用单一或多组正则表达式的能力而不必拘泥于传统意义上的“列表”。 ---
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