这篇文章主要介绍“Python中re模块的元字符怎么使用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python中re模块的元字符怎么使用”文章能帮助大家解决问题。
元字符（Meta Characters）是正则表达式中具有特殊意义的专用字符，在Python中也不例外，是用来指明前导字符（位于元字符前的字符）在目标对象中的出现模式。
在正则表达式中，方括号 ( [] ) 中指定的一组字符组成一个字符类。
# 元字符序列匹配类中的任何单个字符
>>> s = 'foo123bar'
# 3个任意连续字符匹配
>>> re.search('[0-9][0-9][0-9]', s)
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='123'>
>>> re.search('[0-9][0-9][0-9]', 'foo456bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='456'>
>>> re.search('[0-9][0-9][0-9]', '234baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='234'>
>>> re.search('[0-9][0-9][0-9]', 'qux678')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='678'>
# 匹配不上的情况
>>> print(re.search('[0-9][0-9][0-9]', '12foo34'))
None通配符点 ( . ) 元字符匹配除换行符以外的任何字符。
>>> s = 'foo123bar'
>>> re.search('1.3', s)
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='123'>
>>> s = 'foo13bar'
>>> print(re.search('1.3', s))
Nonere模块支持的元字符
下面列表都是元字符的描述，对元字符进行分类描述方便记忆。 这个要是看不懂直接看跳过看下面的例子。
| 字符 | 描述 |
|---|---|
| \ | 将下一个字符标记为一个特殊字符、或一个原义字符、或一个 向后引用、或一个八进制转义符。例如，‘n’ 匹配字符 “n”。‘\n’ 匹配一个换行符。序列 ‘\’ 匹配 “” 而 “(” 则匹配 “(”。 |
| ^ | 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，^ 也匹配 ‘\n’ 或 ‘\r’ 之后的位置。 |
| $ | 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对象的 Multiline 属性，$ 也匹配 ‘\n’ 或 ‘\r’ 之前的位置。 |
| * | 匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo* 能匹配 “z” 以及 “zoo”。* 等价于{0,}。 |
| + | 匹配前面的子表达式一次或多次。例如，‘zo+’ 能匹配 “zo” 以及 “zoo”，但不能匹配 “z”。+ 等价于 {1,}。 |
| ? | 匹配前面的子表达式零次或一次。例如，“do(es)?” 可以匹配 “do” 或 “does” 。? 等价于 {0,1}。 |
| {n} | n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如，‘o{2}’ 不能匹配 “Bob” 中的 ‘o’，但是能匹配 “food” 中的两个 o。 |
| {n,} | n 是一个非负整数。至少匹配n 次。例如，‘o{2,}’ 不能匹配 “Bob” 中的 ‘o’，但能匹配 “foooood” 中的所有 o。‘o{1,}’ 等价于 ‘o+’。‘o{0,}’ 则等价于 ‘o*’。 |
| {n,m} | m 和 n 均为非负整数，其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如，“o{1,3}” 将匹配 “fooooood” 中的前三个 o。‘o{0,1}’ 等价于 ‘o?’。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 |
| ? | 当该字符紧跟在任何一个其他限制符 (*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}) 后面时，匹配模式是非贪婪的。非贪婪模式尽可能少的匹配所搜索的字符串，而默认的贪婪模式则尽可能多的匹配所搜索的字符串。例如，对于字符串 “oooo”，‘o+?’ 将匹配单个 “o”，而 ‘o+’ 将匹配所有 ‘o’。 |
| . | 匹配除换行符（\n、\r）之外的任何单个字符。要匹配包括 ‘\n’ 在内的任何字符，请使用像"(. |
| x|y | 匹配 x 或 y。例如，'z |
| [xyz] | 字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如， ‘[abc]’ 可以匹配 “plain” 中的 ‘a’。 |
| [^xyz] | 负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如， ‘[^abc]’ 可以匹配 “plain” 中的’p’、‘l’、‘i’、‘n’。 |
| [a-z] | 字符范围。匹配指定范围内的任意字符。例如，‘[a-z]’ 可以匹配 ‘a’ 到 ‘z’ 范围内的任意小写字母字符。 |
| [^a-z] | 负值字符范围。匹配任何不在指定范围内的任意字符。例如，‘[^a-z]’ 可以匹配任何不在 ‘a’ 到 ‘z’ 范围内的任意字符。 |
| \b | 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， ‘er\b’ 可以匹配"never" 中的 ‘er’，但不能匹配 “verb” 中的 ‘er’。 |
| \B | 匹配非单词边界。‘er\B’ 能匹配 “verb” 中的 ‘er’，但不能匹配 “never” 中的 ‘er’。 |
| \cx | 匹配由 x 指明的控制字符。例如， \cM 匹配一个 Control-M 或回车符。x 的值必须为 A-Z 或 a-z 之一。否则，将 c 视为一个原义的 ‘c’ 字符。 |
| \d | 匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。 |
| \D | 匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。 |
| \f | 匹配一个换页符。等价于 \x0c 和 \cL。 |
| \n | 匹配一个换行符。等价于 \x0a 和 \cJ。 |
| \r | 匹配一个回车符。等价于 \x0d 和 \cM。 |
| \s | 匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ \f\n\r\t\v]。 |
| \S | 匹配任何非空白字符。等价于 [^ \f\n\r\t\v]。 |
| \t | 匹配一个制表符。等价于 \x09 和 \cI。 |
| \v | 匹配一个垂直制表符。等价于 \x0b 和 \cK。 |
| \w | 匹配字母、数字、下划线。等价于’[A-Za-z0-9_]'。 |
| \W | 匹配非字母、数字、下划线。等价于 ‘[^A-Za-z0-9_]’。 |
| \xn | 匹配 n，其中 n 为十六进制转义值。十六进制转义值必须为确定的两个数字长。例如，‘\x41’ 匹配 “A”。‘\x041’ 则等价于 ‘\x04’ & “1”。正则表达式中可以使用 ASCII 编码。 |
| \num | 匹配 num，其中 num 是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如，‘(.)\1’ 匹配两个连续的相同字符。 |
| \n | 标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 \n 之前至少 n 个获取的子表达式，则 n 为向后引用。否则，如果 n 为八进制数字 (0-7)，则 n 为一个八进制转义值。 |
| \nm | 标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 \nm 之前至少有 nm 个获得子表达式，则 nm 为向后引用。如果 \nm 之前至少有 n 个获取，则 n 为一个后跟文字 m 的向后引用。如果前面的条件都不满足，若 n 和 m 均为八进制数字 (0-7)，则 \nm 将匹配八进制转义值 nm。 |
| \nml | 如果 n 为八进制数字 (0-3)，且 m 和 l 均为八进制数字 (0-7)，则匹配八进制转义值 nml。 |
| \un | 匹配 n，其中 n 是一个用四个十六进制数字表示的 Unicode 字符。例如， \u00A9 匹配版权符号 (?)。 |
指定要匹配的特定字符集。 字符类元字符序列将匹配该类中包含的任何单个字符。
# 元字符序列[artz]匹配任何单个'a'、'r'、't'或'z'字符
# ba[artz]同时匹配'bar'and 'baz'（也将匹配'baa'and 'bat'）。
>>> re.search('ba[artz]', 'foobarqux')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'>
>>> re.search('ba[artz]', 'foobazqux')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='baz'>匹配和[a-z]之间的任何小写字母字符。
>>> re.search('[a-z]', 'FOObar')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='b'>匹配和[0-9]之间任何数字字符。
>>> re.search('[0-9][0-9]', 'foo123bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 5), match='12'>[0-9a-fA-F]匹配任何十六进制数字字符。
>>> re.search('[0-9a-fA-f]', '--- a0 ---')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 5), match='a'>[^0-9]匹配任何不是数字的字符开头的字符。
>>> re.search('[^0-9]', '12345foo')
<_sre.SRE_Match object; span=(5, 6), match='f'>如果一个^字符出现在字符类中但不是第一个字符则无结果。
>>> re.search('[#:^]', 'foo^bar:baz#qux')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='^'>可以通过用连字符分隔字符来指定字符类中的字符范围，可以将其作为第一个或最后一个字符放置，或者使用反斜杠 ( \ ) 对其进行转义。
# 直接查找符号
>>> re.search('[-abc]', '123-456')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='-'>
>>> re.search('[abc-]', '123-456')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='-'>
>>> re.search('[ab\-c]', '123-456')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='-'>
# 查找转义符号
>>> re.search('[]]', 'foo[1]')
<_sre.SRE_Match object; span=(5, 6), match=']'>
>>> re.search('[ab\]cd]', 'foo[1]')
<_sre.SRE_Match object; span=(5, 6), match=']'>
# [ ] 内的元字符失去意义转义成字符处理
>>> re.search('[)*+|]', '123*456')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='*'>
>>> re.search('[)*+|]', '123+456')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='+'>匹配除换行符以外的任何单个字符。
>>> re.search('foo.bar', 'fooxbar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='fooxbar'>
>>> print(re.search('foo.bar', 'foobar'))
None
>>> print(re.search('foo.bar', 'foo\nbar'))
None
>>> print(re.search('foo.bar', 'foosbar'))
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foosbar'>\w匹配任何字母数字字符，单词字符是大写和小写字母、数字和下划线 ( _) 字符。
\w 等于 [a-zA-Z0-9_] 。
>>> re.search('\w', '#(.a$@&')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'>
>>> re.search('[a-zA-Z0-9_]', '#(.a$@&')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'>\W是相反的。它匹配任何非单词字符。
\W 等于 [^a-zA-Z0-9_] 。
>>> re.search('\W', 'a_1*3Qb')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='*'>
>>> re.search('[^a-zA-Z0-9_]', 'a_1*3Qb')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='*'>\d匹配任何十进制数字字符，等价于[0-9]。
>>> re.search('\d', 'abc4def')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='4'>\D匹配任何不是十进制数字的字符，等价于[^0-9]。
>>> re.search('\D', '234Q678')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='Q'>\s匹配任何空白字符，同时也匹配换行符。
>>> re.search('\s', 'foo\nbar baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='\n'>\S匹配任何不是空格的字符。
>>> re.search('\S', ' \n foo \n ')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 5), match='f'>字符类序列\w, \W, \d, \D, \s, 和\S也可以出现在方括号字符类中。
# [\d\w\s]匹配任何数字、单词或空白字符
>>> re.search('[\d\w\s]', '---3---')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='3'>
>>> re.search('[\d\w\s]', '---a---')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'>
>>> re.search('[\d\w\s]', '--- ---')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match=' '>
# 由于\w包含\d，相同的字符类也可以表示为略短[\w\s]
>>> re.search('[\w\s]', '---a---')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'>
>>> re.search('[\w\s]', '---a---')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'>
>>> re.search('[\w\s]', '--- ---')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match=' '>反斜杠会删除元字符的特殊含义。
>>> re.search('.', 'foo.bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='f'>
>>> re.search('\.', 'foo.bar') # 非通配符
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='.'>
>>> re.search(r'\\', 'foo\bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='\\'>不匹配搜索字符串中的任何实际字符，并且在解析期间它们不使用任何搜索字符串。指示搜索字符串中必须发生匹配的特定位置。
^ 和 \A 字符串的开头匹配项
>>> re.search('^foo', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
>>> print(re.search('^foo', 'barfoo'))
None
>>> re.search('\Afoo', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
>>> print(re.search('\Afoo', 'barfoo'))
None>>> re.search('bar$', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'>
>>> print(re.search('bar$', 'barfoo'))
None
>>> re.search('bar\Z', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'>
>>> print(re.search('bar\Z', 'barfoo'))
None
# 特殊$也在搜索字符串末尾的单个换行符之前匹配
>>> re.search('bar$', 'foobar\n')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'>\b 必须在单词的开头或结尾。
# 单词开头 >>> re.search(r'\bbar', 'foo bar') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> re.search(r'\bbar', 'foo.bar') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> print(re.search(r'\bbar', 'foobar')) None # 单词结尾 >>> re.search(r'foo\b', 'foo bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> >>> re.search(r'foo\b', 'foo.bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> >>> print(re.search(r'foo\b', 'foobar')) None # 单词居中 >>> re.search(r'\bbar\b', 'foo bar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> re.search(r'\bbar\b', 'foo(bar)baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> print(re.search(r'\bbar\b', 'foobarbaz')) None
\B 不能在单词的开头或结尾。
>>> print(re.search(r'\Bfoo\B', 'foo')) None >>> print(re.search(r'\Bfoo\B', '.foo.')) None >>> re.search(r'\Bfoo\B', 'barfoobaz') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='foo'>
该部分必须出现多少次才能使匹配成功。
>>> re.search('foo-*bar', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='foobar'>
>>> re.search('foo-*bar', 'foo-bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo-bar'>
>>> re.search('foo-*bar', 'foo--bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 8), match='foo--bar'>匹配2个字符中全部的内容。
>>> re.search('foo.*bar', '# foo jklasajk#*(@ bar #')
<_sre.SRE_Match object; span=(2, 22), match='foo jklasajk#*(@ bar'>>>> print(re.search('foo-+bar', 'foobar'))
None
>>> re.search('foo-+bar', 'foo-bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo-bar'>
>>> re.search('foo-+bar', 'foo--bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 8), match='foo--bar'>>>> re.search('foo-?bar', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='foobar'>
>>> re.search('foo-?bar', 'foo-bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo-bar'>
>>> print(re.search('foo-?bar', 'foo--bar'))
None加问号则表示为最小长度匹配的懒惰模式。
### + 和 +? 代替了 * 和 *?
# .*全匹配贪婪模式
>>> re.search('<.*>', '%<foo> <bar> <baz>%')
<_sre.SRE_Match object; span=(1, 18), match='<foo> <bar> <baz>'>
# *? 前一个字符0次或无限次扩展，最小匹配
>>> re.search('<.*?>', '%<foo> <bar> <baz>%')
<_sre.SRE_Match object; span=(1, 6), match='<foo>'>
# .+ 前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配
>>> re.search('<.+>', '%<foo> <bar> <baz>%')
<_sre.SRE_Match object; span=(1, 18), match='<foo> <bar> <baz>'>
# .+? 前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配
>>> re.search('<.+?>', '%<foo> <bar> <baz>%')
<_sre.SRE_Match object; span=(1, 6), match='<foo>'>
# ? 匹配懒惰模式
>>> re.search('ba?', 'baaaa')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='ba'>
# ?? 前一个字符0次或1次扩展，最小匹配
>>> re.search('ba??', 'baaaa')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='b'>>>> print(re.search('x-{3}x', 'x--x'))
None
>>> re.search('x-{3}x', 'x---x')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='x---x'>
>>> print(re.search('x-{3}x', 'x----x'))
None>>> for i in range(1, 6):
... s = f"x{'-' * i}x"
... print(f'{i} {s:10}', re.search('x-{2,4}x', s))
...
1 x-x None
2 x--x <_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='x--x'>
3 x---x <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='x---x'>
4 x----x <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='x----x'>
5 x-----x None| 正则表达式 | 匹配说明 | 相同语法 |
|---|---|---|
| < regex > {,n} | 任何小于或等于的重复次数n | < regex > {0,n} |
| < regex > {m,} | 任何大于或等于的重复次数m | ---- |
| < regex > {,} | 任意次数的重复 | < regex > {0,} ， < regex > * |
>>> re.search('x{}y', 'x{}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='x{}y'>
>>> re.search('x{foo}y', 'x{foo}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='x{foo}y'>
>>> re.search('x{a:b}y', 'x{a:b}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='x{a:b}y'>
>>> re.search('x{1,3,5}y', 'x{1,3,5}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='x{1,3,5}y'>
>>> re.search('x{foo,bar}y', 'x{foo,bar}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 11), match='x{foo,bar}y'>非贪婪（懒惰）版本 {m,n}。
>>> re.search('a{3,5}', 'aaaaaaaa')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='aaaaa'>
>>> re.search('a{3,5}?', 'aaaaaaaa')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='aaa'>分组构造将 Python 中的正则表达式分解为子表达式或组。
分组：一个组代表一个单一的句法实体。附加元字符作为一个单元应用于整个组。
捕获：一些分组结构还捕获与组中的子表达式匹配的搜索字符串部分。可以通过几种不同的机制检索捕获的匹配项。
(<regex>)，定义子表达式或组。
# 括号中的正则表达式仅匹配括号的内容
>>> re.search('(bar)', 'foo bar baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'>
>>> re.search('bar', 'foo bar baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'>组后面的量词元字符对组中指定的整个子表达式作为一个单元进行操作。
# 元字符+仅适用于字符'r'，'ba'随后出现一次或多次'r'。
>>> re.search('bar+', 'foo bar baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'>
>>> re.search('(bar)+', 'foo bar baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'>
>>> re.search('(bar)+', 'foo barbar baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 10), match='barbar'>
>>> re.search('(bar)+', 'foo barbarbarbar baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 16), match='barbarbarbar'>| 正则表达式 | 解释 | 匹配说明 | 例子 |
|---|---|---|---|
| bar+ | 元字符+仅适用于字符’r’。 | ‘ba’随后出现一次或多次’r’ | bar、barr、barrr等 |
| (bar)+ | 元字符+适用于整个字符串’bar’。 | 出现一次或多次’bar’ | bar、barbar、barbarbar |
返回一个元组，其中包含从正则表达式匹配中捕获的所有组。
>>> m = re.search('(\w+),(\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 12), match='foo:quux:baz'>
>>> m.groups()
('foo', 'quux', 'baz')返回包含<n>捕获的匹配项的字符串。
>>> m = re.search('(\w+),(\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m.groups()
('foo', 'quux', 'baz')
>>> m.group(0)
('foo', 'quux', 'baz')
>>> m.group(1)
'foo'
>>> m.group(2)
'quux'
>>> m.group(3)
'baz'返回一个包含指定捕获匹配序号的元组。
>>> m = re.search('(\w+),(\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m.groups()
('foo', 'quux', 'baz')
>>> m.group(2, 3)
('quux', 'baz')
>>> m.group(3, 2, 1)
('baz', 'quux', 'foo')>>> regex = r'(\w+),\1' >>> m = re.search(regex, 'foo,foo') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo,foo'> >>> m.group(1) 'foo' >>> m = re.search(regex, 'qux,qux') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='qux,qux'> >>> m.group(1) 'qux' >>> m = re.search(regex, 'foo,qux') >>> print(m) None
>>> m = re.search('(?P<w1>\w+),(?P<w2>\w+),(?P<w3>\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m.groups()
('foo', 'quux', 'baz')
>>> m.group('w1')
'foo'
>>> m.group('w3')
'baz'
>>> m.group('w1', 'w2', 'w3')
('foo', 'quux', 'baz')
>>> m.group(1, 2, 3)
('foo', 'quux', 'baz')>>> m = re.search(r'(\w+),\1', 'foo,foo')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo,foo'>
>>> m.group(1)
'foo'
>>> m = re.search(r'(?P<word>\w+),(?P=word)', 'foo,foo')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo,foo'>
>>> m.group('word')
'foo'>>> m = re.search('(\w+),(?:\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz')
>>> m.groups()
('foo', 'baz')
>>> m.group(1)
'foo'
>>> m.group(2)
'baz'(?(<n>)<yes-regex>|<no-regex>)
(?(<name>)<yes-regex>|<no-regex>)
# ^(###)?表示搜索字符串可选地以 . 开头'###'。如果是这样，那么周围的分组括号###将创建一个编号为的组1。否则，不会存在这样的组 # foo字面上匹配字符串'foo' # (?(1)bar|baz)匹配'bar'组是否1存在和'baz'不存在 regex = r'^(###)?foo(?(1)bar|baz)' # 搜索字符串'###foobar'确实以 开头'###'，因此解析器创建了一个编号为 的组1。然后条件匹配是针对'bar'匹配的 >>> re.search(regex, '###foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='###foobar'> # 搜索字符串'###foobaz'确实以 开头'###'，因此解析器创建了一个编号为 的组1。然后条件匹配是反对'bar'，不匹配。 >>> print(re.search(regex, '###foobaz')) None # 搜索字符串'foobar'不以 开头'###'，因此没有编号为 的组1。然后条件匹配是反对'baz'，不匹配。 >>> print(re.search(regex, 'foobar')) None # 搜索字符串'foobaz'不以 开头'###'，因此没有编号为 的组1。然后条件匹配是针对'baz'匹配的。 >>> re.search(regex, 'foobaz') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='foobaz'>
根据解析器在搜索字符串中当前位置的后面（左侧）或前面（右侧）来确定 Python 中正则表达式匹配的成功或失败。(?=<lookahead_regex>) 积极前瞻断言
# 断言正则表达式解析器当前位置之后的内容必须匹配
# 前瞻断言(?=[a-z])指定后面的'foo'必须是小写字母字符。
>>> re.search('foo(?=[a-z])', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
# 前瞻失败的例子，foo的下一个字符是'1'
>>> print(re.search('foo(?=[a-z])', 'foo123'))
None
# 前瞻的独特之处<lookahead_regex>在于不消耗搜索字符串中匹配的部分，并且它不是返回的匹配对象的一部分。
>>> re.search('foo(?=[a-z])', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
# 举例对比观察，?=断言的区别
>>> m = re.search('foo(?=[a-z])(?P<ch>.)', 'foobar')
>>> m.group('ch')
'b'
>>> m = re.search('foo([a-z])(?P<ch>.)', 'foobar')
>>> m.group('ch')
'a'# 例子和之前的前瞻积极断言相反
>>> re.search('foo(?=[a-z])', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
>>> print(re.search('foo(?![a-z])', 'foobar'))
None
>>> print(re.search('foo(?=[a-z])', 'foo123'))
None
>>> re.search('foo(?![a-z])', 'foo123')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'># 断言正则表达式解析器当前位置之前的内容匹配
# 断言指定'foo'必须先于'bar'
>>> re.search('(?<=foo)bar', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'>
>>> print(re.search('(?<=qux)bar', 'foobar'))
None# 例子和之前的向后积极断言相反
>>> print(re.search('(?<!foo)bar', 'foobar'))
None
>>> re.search('(?<!qux)bar', 'foobar')
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'># 正则表达式解析器忽略(?#...)序列中包含的任何内容
>>> re.search('bar(?#This is a comment) *baz', 'foo bar baz qux')
<_sre.SRE_Match object; span=(4, 11), match='bar baz'># 形式的表达式最多匹配一个指定的表达式：<regex1>|<regex2>|...|<regexn><regexi>
>>> re.search('foo|bar|baz', 'bar')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='bar'>
>>> re.search('foo|bar|baz', 'baz')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='baz'>
>>> print(re.search('foo|bar|baz', 'quux'))
None
# 结合交替、分组和任何其他元字符来实现您需要的任何复杂程度。
# (foo|bar|baz)+表示一个或多个字符串
>>> re.search('(foo|bar|baz)+', 'foofoofoo')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='foofoofoo'>
>>> re.search('(foo|bar|baz)+', 'bazbazbazbaz')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 12), match='bazbazbazbaz'>
>>> re.search('(foo|bar|baz)+', 'barbazfoo')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='barbazfoo'>
# ([0-9]+|[a-f]+)表示一个或多个十进制数字字符的序列或一个或多个'a-f'字符的序列
>>> re.search('([0-9]+|[a-f]+)', '456')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='456'>
>>> re.search('([0-9]+|[a-f]+)', 'ffda')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='ffda'>关于“Python中re模块的元字符怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注亿速云行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
