一、正则表达式的特殊字符介绍
正则表达式 ^ 匹配行首 $ 匹配行尾 . 任意单个字符 [] 匹配包含在中括号中的任意字符 [^] 匹配包含在中括号中的字符之外的字符 [-] 匹配指定范围的任意单个字符 ? 匹配之前项的1次或者0次 + 匹配之前项的1次或者多次 * 匹配之前项的0次或者多次 {n} 匹配之前项的n次 {m,n} 匹配之前项最大n次,最小m次 {n,} 配置之前项至少n次
二、re模块的方法介绍
1、匹配类方法
a、findall方法
# findall方法,该方法在字符串中查找模式匹配,将所有的匹配字符串以列表的形式返回,如果文本中没有任何字符串匹配模式,则返回一个空的列表, # 如果有一个子字符串匹配模式,则返回包含一个元素的列表,所以,无论怎么匹配,我们都可以直接遍历findall返回的结果而不会出错,这对工程师 # 编写程序来说,减少了异常情况的处理,代码逻辑更加简洁
# re.findall() 用来输出所有符合模式匹配的子串 re_str = "hello this is python 2.7.13 and python 3.4.5" pattern = "python [0-9]\.[0-9]\.[0-9]" res = re.findall(pattern=pattern,string=re_str) print(res) # ['python 2.7.1', 'python 3.4.5'] pattern = "python [0-9]\.[0-9]\.[0-9]{2,}" res = re.findall(pattern=pattern,string=re_str) print(res) # ['python 2.7.13'] pattern = "python[0-9]\.[0-9]\.[0-9]{2,}" res = re.findall(pattern=pattern,string=re_str) print(res) # [] # re.findall() 方法,返回一个列表,如果匹配到的话,列表中的元素为匹配到的子字符串,如果没有匹配到,则返回一个空的列表 re_str = "hello this is python 2.7.13 and Python 3.4.5" pattern = "python [0-9]\.[0-9]\.[0-9]" res = re.findall(pattern=pattern,string=re_str,flags=re.IGNORECASE) print(res) # ['python 2.7.1', 'Python 3.4.5'] # 设置标志flags=re.IGNORECASE,意思为忽略大小写
b、编译的方式使用正则表达式
# 我们一般采用编译的方式使用python的正则模块,如果在大量的数据量中,编译的方式使用正则性能会提高很多,具体读者们可以可以实际测试 re_str = "hello this is python 2.7.13 and Python 3.4.5" re_obj = re.compile(pattern = "python [0-9]\.[0-9]\.[0-9]",flags=re.IGNORECASE) res = re_obj.findall(re_str) print(res)
c、match方法
# match方法,类似于字符串中的startwith方法,只是match应用在正则表达式中更加强大,更富有表现力,match函数用以匹配字符串的开始部分,如果模式 # 匹配成功,返回一个SRE_Match类型的对象,如果模式匹配失败,则返回一个None,因此对于普通的前缀匹配,他的用法几乎和startwith一模一样,例如我 # 们要判断data字符串是否以what和是否以数字开头
s_true = "what is a boy" s_false = "What is a boy" re_obj = re.compile("what") print(re_obj.match(string=s_true)) # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='what' print(re_obj.match(string=s_false)) # None s_true = "123what is a boy" s_false = "what is a boy" re_obj = re.compile("\d+") print(re_obj.match(s_true)) # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='123'> print(re_obj.match(s_true).start()) # 0 print(re_obj.match(s_true).end()) # 3 print(re_obj.match(s_true).string) # 123what is a boy print(re_obj.match(s_true).group()) # 123 print(re_obj.match(s_false)) # None
d、search方法
# search方法,模式匹配成功后,也会返回一个SRE_Match对象,search方法和match的方法区别在于match只能从头开始匹配,而search可以从 # 字符串的任意位置开始匹配,他们的共同点是,如果匹配成功,返回一个SRE_Match对象,如果匹配失败,返回一个None,这里还要注意, # search仅仅查找第一次匹配,也就是说一个字符串中包含多个模式的匹配,也只会返回第一个匹配的结果,如果要返回所有的结果,最简单 # 的方法就是findall方法,也可以使用finditer方法
e、finditer方法
# finditer返回一个迭代器,遍历迭代器可以得到一个SRE_Match对象,比如下面的例子
re_str = "what is a different between python 2.7.14 and python 3.5.4" re_obj = re.compile("\d{1,}\.\d{1,}\.\d{1,}") for i in re_obj.finditer(re_str): print(i) # <_sre.SRE_Match object; span=(35, 41), match='2.7.14'> # <_sre.SRE_Match object; span=(53, 58), match='3.5.4'>
2、修改类方法介绍
a、sub方法
# re模块sub方法类似于字符串中的replace方法,只是sub方法支持使用正则表达式,所以,re模块的sub方法使用场景更加广泛
re_str = "what is a different between python 2.7.14 and python 3.5.4" re_obj = re.compile("\d{1,}\.\d{1,}\.\d{1,}") print(re_obj.sub("a.b.c",re_str,count=1)) # what is a different between python a.b.c and python 3.5.4 print(re_obj.sub("a.b.c",re_str,count=2)) # what is a different between python a.b.c and python a.b.c print(re_obj.sub("a.b.c",re_str)) # what is a different between python a.b.c and python a.b.c
b、split方法
# re模块的split方法和python字符串中的split方法功能是一样的,都是将一个字符串拆分成子字符串的列表,区别在于re模块的split方法能够 # 使用正则表达式 # 比如下面的例子,使用. 空格 : !分割字符串,返回的是一个列表
re_str = "what is a different between python 2.7.14 and python 3.5.4 USA:NewYork!Zidan.FRA" re_obj = re.compile("[. :!]") print(re_obj.split(re_str)) # ['what', 'is', 'a', 'different', 'between', 'python', '2', '7', '14', 'and', 'python', '3', '5', '4', 'USA', 'NewYork', 'Zidan', 'FRA']
c、大小写不敏感设置
# 3、大小写不敏感 # re.compile(flags=re.IGNORECASE)
d、非贪婪匹配
# 4、非贪婪匹配,贪婪匹配总是匹配到最长的那个字符串,相应的,非贪婪匹配是匹配到最小的那个字符串,只需要在匹配字符串的时候加一个?即可 # 下面的例子,注意两个. s = "Beautiful is better than ugly.Explicit is better than impliciy." re_obj = re.compile("Beautiful.*y\.") print(re_obj.findall(s)) # ['Beautiful is better than ugly.Explicit is better than implicit.'] re_obj = re.compile("Beautiful.*?\.") print(re_obj.findall(s)) # ['Beautiful is better than ugly.']
e、在正则匹配字符串中加一个小括号,会有什么的效果呢?
如果是要配置一个真正的小括号,那么就需要转义符,下面的例子大家仔细看下,注意下search方法返回的对象的group(1)这个方法是报错的
import re s = "=aa1239d&&& 0a ()--" # obj = re.compile("\(\)") # search # rep = obj.search(s) # print(rep) # <_sre.SRE_Match object; span=(15, 17), match='()'> # print(rep.group(1)) # IndexError: no such group # print(rep.group()) # ()
# findall rep = obj.findall(s) print(rep) # ['()']
如果是要返回括号中匹配的字符串中,则该小括号不需要转义符,findall方法返回的是小伙好中匹配到的字符串,search.group()方法的返回的整个模式匹配到字符串,search.group(1)这个是匹配第一个小括号中的模式匹配到的字符串,search.group(2)这个是匹配第二个小括号中的模式匹配到的字符串,以此类推
s = "=aa1239d&&& 0a ()--" rep = re.compile("\w+(&+)") print(rep.findall(s)) # ['&&&'] print(rep.search(s).group()) # aa1239d&&& print(rep.search(s).group(1)) # &&&
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