python的正则表达式

python

1 元字符:

1.1 .

.除了换行符以外的任何单个字符

1.2 ^

^只匹配起始字符

temp1=re.findall('^morra','nsudi werwuirnmorra')

temp2=re.findall('^morra','morransudi werwuirn')

print(temp1) #[]

print(temp2) #['morra']

1.3 $

$只匹配结尾字符

temp2=re.findall('morra$','morransudi werwuirn')

temp1=re.findall('morra$','nsudi werwuirnmorra')

print(temp1) #['morra']

print(temp2) #[]

1.4 *

*匹配0到多次,等同于{0,}

temp1=re.findall('morra*','wwwmorr')

temp2=re.findall('morra*','wwwmorra')

temp3=re.findall('morra*','wwwmorraa') #贪婪匹配

print(temp1) #['morr']

print(temp2) #['morra']

print(temp3) #['morraa']

1.5 +

+匹配1到多次,{1,}

temp1=re.findall('morra+','wwwmorr')

temp2=re.findall('morra+','wwwmorra')

temp3=re.findall('morra+','wwwmorraa')

print(temp1) #[]

print(temp2) #['morra']

print(temp3) #['morraa']

1.6 ?

?匹配0到1次,{0,1}

temp1=re.findall('morra?','wwwmorr')

temp2=re.findall('morra?','wwwmorra')

temp3=re.findall('morra?','wwwmorraa')

print(temp1) #['morr']

print(temp2) #['morra']

print(temp3) #['morra']

1.7 { }

{ }自定义匹配次数:{1}匹配1次,{1,2}匹配1到2次

temp1=re.findall('morra{0}','wwwmorr')

temp2=re.findall('morra{2}','wwwmorra')

temp3=re.findall('morra{2}','wwwmorraa')

print(temp1) #['morr']

print(temp2) #[]

print(temp3) #['morraa']

1.8 [ ]

[ ]字符集,只匹配单个字符

temp2=re.findall('morr[ab]','wwwmorra')

temp3=re.findall('morr[ab]','wwwmorrab')

print(temp2) #['morra']

print(temp3) #['morra']

注意:元字符在字符集里就不再具有特殊意义,变成了普通字了,但是\d \w \s除外

temp4=re.findall('morr[?]','wwwmorr?')    #['morr?']

temp1=re.findall('[ab]','wwwmorrab.ab') #['a', 'b', 'a', 'b']

temp2=re.findall('[1-9]','wwwmorr1234') #['1', '2', '3', '4']

例外

temp5 = re.findall('[\d]', 'www.m12orr1234') #['1', '2', '1', '2', '3', '4']

temp6 = re.findall('[\w]', 'www.m12') #['w', 'w', 'w', 'm', '1', '2']

temp7 = re.findall('[\s]', 'www.m12or r1234') #[' ']

1.9 ^

^反向匹配

temp1=re.findall('[^1-9]','www.m12orr1234') #匹配除数字意外的所有字符

print(temp1) #['w', 'w', 'w', '.', 'm', 'o', 'r', 'r']

1.10 \

\是最重要的元字符,可实现的功能如下:

(1) 后面跟元字符就是去除其特殊功能。

(2) 后面跟普通字符可以实现一些特殊功能,

(3) 引用序号对应的字组所匹配的字符串。

1.10.1 后面跟元字符就是去除其特殊功能。

temp1 = re.findall('\$', 'www.m12$orr1234')

print(temp1) #['$']

1.10.2 后面跟普通字符可以实现一些特殊功能。

可实现的功能如下:

\d 匹配任何单个十进制数,等同于[0-9],如果想匹配多个可以使用\d\d,\d+,\d{2}

temp1 = re.findall('\d', 'www.m12orr1234')

temp2 = re.findall('\d\d', 'www.m12orr1234')

temp3 = re.findall('\d\d\d', 'www.m12orr1234')

temp4 = re.findall('\d{2,3}', 'www.m12orr1234') # 匹配2次,或3次

print(temp1) # ['1', '2', '1', '2', '3', '4']

print(temp2) # ['12', '12', '34']

print(temp3) # ['123']

print(temp4) # ['12', '123']

\D 匹配任何非数字字符,等同于[^0-9]

\s 匹配任何空白字符,等同于[ \t\n\r\f\v]

\S 匹配任何非空白字符,等同于[^ \t\n\r\f\v]

\w 匹配任何字母数字字符,等同于[A-Za-z0-9]

\W 匹配任何非字母数字字符,等同于[^A-Za-z0-9]

\b 匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置

temp = re.findall(r"abc\b", "asdas abc 1231231")

print(temp) #['abc']

temp = re.findall("abc\\b", "asdas abc 1231231")

print(temp) #['abc']

temp = re.findall(r"abc\b", "asdas*abc*1231231")

print(temp) #['abc'],同样也可以识别特殊字符和单词之间的边界

temp = re.findall(r"abc2\b", "asdas*abc2*31231")

print(temp) #['abc2'],同样也可以识别特殊字符和单词之间的边界

temp = re.findall(r"\bI", "I MISS IOU")

print(temp) #['I', 'I']

1.10.3 引用序号对应的字组所匹配的字符串。

temp = re.search(r'(alex)(eric)com\1', 'alexericcomalex').group()   #alexericcomalex,\1就是第一组等同于alex

temp2 = re.search(r'(alex)(eric)com\2', 'alexericcomeric').group() #alexericcomeric,\2就是第二组等同于eric

2 正则函数

返回一个对象:match、search、finditer

返回一个列表:findall、split

2.1 match

match,从头匹配,使用的比较多

def match(pattern, string, flags=0):

"""

match(规则,字符串,标志位)

flag(标志位)用于修改正则表达式的匹配方式,常见的工作方式如下:

re.I 使匹配对大小写不敏感

re.L 做本地化识别(local-aware)匹配

re.M 多行匹配,影响^和$,不匹配换行符

re.S 使.匹配包括换行在内的所有字符

"""

"""Try to apply the pattern at the start of the string, returning

a match object, or None if no match was found."""

return _compile(pattern, flags).match(string)

2.2search

匹配字符串,匹配到一个后,就不再往下匹配了。

- 非贪婪匹配

从前面可以看到'*','+','?'都是贪婪的。但是一旦在\d+后面加上?之后,就表示非贪婪匹配。

temp = re.search(r'a(\d+?)','a23b').group()   #a2

temp = re.search(r'a(\d+?)b','a23b').group() #ab,当()再a、b中间的时候?的作用失效,整个匹配又成了贪婪模式

match()

2.3findall

将所有匹配到的所有内容都放置在一个列表中。

2.3.1 findall的优先匹配原则

findall与search、match等不同的是,他会优先取组里的内容,可以使用?:来关闭

temp = re.findall(r"www.(bing|google).com", "123 www.bing.com123www.google.com123")

print(temp) #['bing', 'google'],只把组里的内容匹配到了

temp = re.findall(r"www.(?:bing|google).com", "123 www.bing.com123www.google.com123")

print(temp) #['www.bing.com', 'www.google.com'],#在(后面加上?:可以关闭findall的优先捕获功能

2.3.2 匹配顺序

一旦有字符被匹配到,就会把匹配到的字符拿走,然后再匹配剩下的字符,如下。

n = re.findall("\d+\w\d+","a2b3c4d5")

print(n) #['2b3', '4d5'],

2.3.3 匹配空值

当匹配规则为空时,如果没有匹配到也会把空值放到结果中:

n = re.findall("","a2b3c4d5")

print(n) #['', '', '', '', '', '', '', '', '']

因此在写python正则的时候,要尽量使正则不为空

n = re.findall(r"(\w)+", "alex")    #推荐写法

print(n) # ['x']

n = re.findall(r"(\w)*", "alex") #不推荐写法

print(n) # ['x','']

2.3.4 findall的分组匹配

temp = re.findall('a(\d+)','a23b')    #['23']

temp = re.findall('a(\d+?)','a23b') #['2'],非贪婪模式匹配

temp = re.findall(r'a(\d+?)b', 'a23b') # ['23'],当()再a、b中间的时候?的作用失效,整个匹配又成了贪婪模式

match()

如果正则里有一个组,那么会把组里匹配到的元素加入到最终的列表里。

如果正则里有一个组,会把元素合并到一个元组里,然后作为列表的一个元素。

n = re.findall(r"(\w)", "alex")

print(n) # ['a', 'l', 'e', 'x']

n = re.findall(r"(\w)(\w)(\w)(\w)", "alex")

print(n) # [('a', 'l', 'e', 'x')],有几个括号就取几次

n = re.findall(r"(\w){4}", "alex")

print(n) # ['x'],有几个括号就取几次

n = re.findall(r"(\w)*", "alex")

print(n) # ['x',''],有几个括号就取几次

2.4 finditer

finditer返回的是个可迭代的对象

p = re.compile(r'\d+')

source = '12 dsnjfkbsfj1334jnkb3kj242'

w1 = p.finditer(source)

w2 = p.findall(source)

print(w1) #<callable_iterator object at 0x102079e10>

print(w2) #['12', '1334', '3', '242']

for match in w1:

print(match.group(), match.span())

"""

12 (0, 2)

1334 (14, 18)

3 (22, 23)

242 (25, 28)

"""

p = re.compile(r'\d+')

iterate = p.finditer('')

for match in iterate:

match.group(), match.span()

2.5 分组匹配

a = '123abc456'

temp1 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(0) #123abc456

temp2 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1) #123

temp3 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(2) #abc

temp4 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(3) #456

temp5 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1,3) #('123', '456')

temp6 = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a).group(1,2,3) #('123', 'abc', '456')

print(temp1)

print(temp2)

print(temp3)

print(temp4)

print(temp5)

print(temp6)

match、search、findall都有两个匹配方式:简单匹配和分组匹配

2.5.1 无分组:

import re

origin = "hello morra bcd morra lge morra acd 19"

r = re.match("h\w+", origin)

print(r.group()) #hello,获取匹配到的所有结果

print(r.groups()) #(),获取模型中匹配到的分组结果

print(r.groupdict()) #{},获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

2.5.2 有分组:

import re

origin = "hello morra bcd morra lge morra acd 19"

r = re.match("h(\w+)", origin)

print(r.group()) #hello,获取匹配到的所有结果

print(r.groups()) #('ello',),获取模型中匹配到的分组结果

print(r.groupdict()) #{},获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

2.5.3 多个分组

import re

origin = "hello morra bcd morra lge morra acd 19"

r = re.match("(?P<n1>h)(?P<n2>\w+)", origin)

print(r.group()) #hello,获取匹配到的所有结果

print(r.groups()) #('h', 'ello'),获取模型中匹配到的分组结果

print(r.groupdict()) #{'n2': 'ello', 'n1': 'h'},获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

2.6 分割:

def split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0):

return _compile(pattern, flags).split(string, maxsplit)

#maxsplit=0,最多分割次数

2.6.1 split优先匹配

由于split和findall一样结果返回的是所有元素的列表,因此他和findall一样具有优先匹配特性

2.6.2 有组与无组

origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"

n = re.split("a\w+",origin,1)

print(n) #['hello ', ' bcd abcd lge acd 19'],无组分割,结果不含自己

origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"

n = re.split("(a\w+)",origin,1)

print(n) #['hello ', 'alex', ' bcd abcd lge acd 19'],有组分割,结果会包含自己

origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"

n = re.split("a(\w+)",origin,1)

print(n) #['hello ', 'lex', ' bcd abcd lge acd 19'],有组分割,结果会包含自己

2.6.3 特殊情况分析

temp = re.split('\d+','one1two2three3four4')

print(temp) #['one', 'two', 'three', 'four', '']

temp = re.split('\d+','1one1two2three3four4')

print(temp) #['', 'one', 'two', 'three', 'four', '']

temp = re.split('[bc]', 'abcd')

print(temp) # ['a', '', 'd'] #思考题

2.7 替换:

2.7.1 sub

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C')  # I have A,I have B,I have C

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', count=0) # I have A,I have B,I have C,count默认为0,全部替换

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', count=1) # I have A,I got B,I gut C

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', count=2) # I have A,I have B,I gut C

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', 2) # I have A,I have B,I gut C

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', count=3) # I have A,I have B,I have C

temp = re.sub('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C', 3) # I have A,I have B,I have C

2.7.2 subn

subn最后会统计被替换的次数:

temp = re.subn('g.t', 'have', 'I get A,I got B,I gut C')  #('I have A,I have B,I have C', 3),一共被替换了三次

2.8 编译:

compile可以吧一个规则编译到一个对象里,在多次批量调用的时候比较方便

text = "g123dwsdsam cool coolksf"

regex = re.compile(r'\w*oo\w*')

temp = regex.findall(text) # 查找所有包含'oo'的单词

print(temp) #['cool', 'coolksf']

3 应用

3.1 计算器

import re

source = "1 - 2 * (( 60-30 + (-9-2-5-2*3-5/3-40*4/2-3/5+6*3)*(-9-2-5-2*5/3 +7/3*99/4*2998 + 10 * 568 /14)) -(-4*3)/(16-3*2))"

temp = re.search("\([^()]+\)",source).group() #匹配括号里的内容

print(temp)

source2 = '2**3' #幂运算

re.search('\d+\.?\d*([*/]|\*\*)\d+\.?\d*',source2) # \d+\.?\d* 匹配一个数(整数或浮点数),[*/]|\*\*匹配乘除,或幂运算

print(source2)

print(2**3)

3.2 匹配IP

source = "13*192.168.1.112\12321334"

temp= re.search(r"(([01]?\d?\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([01]?\d?\d|2[0-4]\d|25[0-5])",source).group()

print(temp) #192.168.1.112

4 补充

为了防止python语法和正则语法冲突,在正则匹配规则前面加前面建议加r

temp = re.findall(r"abc\b", "asdas abc 1231231")

print(temp) #['abc']

temp = re.findall("abc\\b", "asdas abc 1231231")

print(temp) #['abc']

以上是 python的正则表达式 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/388658.html

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