Python正則表達(dá)中re模塊的使用
更新時間：2022年09月07日 09:43:57 作者：過期的秋刀魚-_
這篇文章主要介紹了Python正則表達(dá)中re模塊的使用，文章圍繞主題展開詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價值，需要的朋友可以參考一下
01、正則表達(dá)式
學(xué)習(xí)正則表達(dá)式操作字符串，re模塊是用C語言寫的沒匹配速度非?？?，其中compile函數(shù)根據(jù)一個模式字符串和可選的標(biāo)志參數(shù)生成一個正則表達(dá)式對象，該對象擁有一系列方法用于正則表大會匹配和替換，re模塊也提供了與這下方法功能完全一致的函數(shù)，這些函數(shù)適用一個模式字符串做為他們的第一個參數(shù)
re.macth方法：re.math 嘗試從字符串起始位置匹配，返回match對象，，否則返回None，適用group()獲取匹配成功的字符串
語法：re.match(pattern,string,flags)
參數(shù)描述pattern匹配的正則表達(dá)式string要匹配的字符串flags標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式:如:是否匹配大小寫，多行匹配
| 參數(shù) | 描述 |
|---|---|
| pattern | 匹配的正則表達(dá)式 |
| string | 要匹配的字符串 |
| flags | 標(biāo)志位，用于控制正則表達(dá)式的匹配方式:如:是否匹配大小寫，多行匹配 |
import re
str='Python is the best language in the world'
result= re.match('P',str)
print(type(result))#<class 're.Match'>
print(result.group())標(biāo)志位：如果使用多個標(biāo)志位，使用|分割，如：re.I|re.M
| 修飾符 | 描述 |
|---|---|
| re.I | 適匹配對大小寫不敏感 |
| re.L | 做本地化識別匹配 |
| re.M | 多行匹配，影響^ 和$ |
| re.S | 使.匹配包括換行在內(nèi)的所有字符 |
| re.U | 根據(jù)Unicode字符集解析字符，這個標(biāo)志影響\w，\W ,\b，\B |
| re.X | 該標(biāo)識符通過給予你更靈活的格式以便于你將正則表達(dá)式寫得更易于理解。 |
import re
strData='Python is the best language in the world\
gslfjgldsjgls'
#result= re.match('p',strData,re.I|re.M)#第三個參數(shù) 忽略大小寫
#print(type(result))#<class 're.Match'>
#print(result.group())
res=re.match('(.*?)is(.*?)',strData,re.I)
print(res.group(1))
print(res.group(2))常用匹配規(guī)則：
| 符號 | 匹配規(guī)則 |
|---|---|
| .（點） | 匹配任意1個字符除了換行符 |
| [abc] | 匹配abc中任意一個 |
| \d | 匹配一個數(shù)字0-9 |
| \D | 匹配非數(shù)字 |
| \s | 匹配空白 即空格 tab鍵 |
| \S | 匹配非空格 |
| \w | 匹配單詞字符 即a-z A-Z 0-9 _ |
| \W | 匹配非單詞字符 |
匹配字符數(shù)量：
| 符號 | 匹配規(guī)則 |
|---|---|
| * | 匹配前一個字符出現(xiàn)0次或者無限次，即可有可無 |
| + | 匹配前一個字符出現(xiàn)1次或者無限次，即至少有1次 |
| ? | 匹配前一個字符出現(xiàn)1次或者0次，即要么有1次要么沒有 |
| {m} | 匹配前一個字符出現(xiàn)m次 |
| {m,} | 匹配前一個字符至少出現(xiàn)m次 |
| {m,n} | 匹配前一個字符出現(xiàn)從m次到n次 |
1.1、限定匹配數(shù)量規(guī)則
import re
# * 匹配前一個字符出現(xiàn)0次或者無限次
res=re.match('[a-z][a-z]*','MyPython',re.I)
print(res.group())
# + 匹配前一個字符1次或者無限次 至少一次
res=re.match('[a-zA-Z]+[\w]*','mynAMEDCeisz848s_')
print(res.group())
# ? 匹配前一個字符0次或者1次
res=re.match('[a-zA-Z]+[\d]?','mkohjhjgu8jg8')
print(res.group())
# {min,max} 匹配前一個從min到max次 min max必須是非負(fù)整數(shù)
#{count}精確匹配次數(shù) {count,}沒有限制
res=re.match('\d{4,}','46145')
if res:
print('匹配成功{}'.format(res.group()))
#匹配郵箱 格式：xxxxxx@163.com
res=re.match('[a-zA-Z0-9]{6,11}@163.com','318129549@163.com')
print(res.group())1.2、原生字符串
# path="D:\\1_zhao_File\\1_MarkDown\MarkDown學(xué)習(xí)使用篇"
# print(path )
import re
#原生字符串 r
print(re.match(r'c:\\a.text','c:\\a.text').group())
#匹配開頭結(jié)尾
#^ 匹配字符串開頭
#$ 匹配字符串結(jié)尾
# res=re.match('^p.*','python is language')
res=re.match('^p[\w]{5}','python is language')
print(res.group())
res=re.match('[\w]{5,15}@[\w]{2,5}.com$','318129549@qq.com')
print(res.group())1.3、分組匹配
# | 匹配左右任意一個表達(dá)式 從左往右
import re
res=re.match('[\w]*|100','100')
print(res.group())
# (ab)分組匹配 將括號中字符作為一個分組
res=re.match('([0-9]*)-(\d*)','123456-464651561')
print(res.group())
print(res.group(1))
print(res.group(2))
# \num 的使用
# htmlTag='<html><h1>Python核心編程</h1></html>'
# res1=re.match(r'<(.+)>(.+)>(.+)</\2></\1>',htmlTag)
# print(res1.group(1))
# 分組 別名的使用 (?P<名字>)
data='<div><h1>www.baidu.com</h1></div>'
res=re.match(r'<(?P<div>\w*)><(?P<h1>\w*)>(?P<data>.*)</\w*></\w*>',data)
print(res.group())1.4、編譯函數(shù)compile
# re.compile 方法
'''
compile將正則表達(dá)式模式編譯成一個正則表達(dá)式對象
reg=re.compile(pattern)
result=reg.match(string)
等效于result=re.match(pattern,string)
使用re.compile和保持所產(chǎn)生的正則表達(dá)式對象重用效率更高
'''
import re
#compile 可以把字符串編譯成字節(jié)碼
#優(yōu)點：在使用正則表達(dá)式進(jìn)行match時，python會將字符串轉(zhuǎn)為正則表達(dá)式對象
# 而如果使用compile，只需要轉(zhuǎn)換一次即可，以后在使用模式對象的話無需重復(fù)轉(zhuǎn)換
data='1364'
pattern=re.compile('.*')
#使用pattern對象
res=pattern.match(data)
print(res.group())
#re.search方法
#search在全文中匹配一次，匹配到就返回
data='我愛我偉大的祖國，I love China,China is a great country'
rees=re.search('China',data)
print(rees)
print(rees.span())
print(rees.group())
# print(data[21])
#re.findall方法 匹配所有，返回一個列表，
data='華為牛逼是華人的驕傲'
# res =re.findall('華.',data)
# print(res)
pattern=re.compile('華.')
res=pattern.findall(data)
print(res)
# re.sub方法 實現(xiàn)目標(biāo)搜索和替換
data1='Pythons是很受歡迎的編程語言'
pattern='[a-zA-Z]+' #字符集范圍 +代表 前導(dǎo)字符模式出現(xiàn)1從以上
res=re.sub(pattern,'C#',data1)
resn=re.subn(pattern,'C#',data1)
print(res)
print(resn)
#re.subn 完成目標(biāo)的的搜索和替換 還返回被替換的數(shù)量，以元組的形式返回
#re.split 是新分割字符串
data='百度，騰訊，阿里，華為，360，字節(jié)跳動'
print(re.split(',',data))1.5貪婪模式和非貪婪模式
'''
python 中默認(rèn)是貪婪的，總是貪婪的匹配盡可能多的字符，非貪婪相反，總是嘗試匹配盡可能少的字符
在 ” * ？ + {m,n}"后面加上 ? 使貪婪變成非貪婪
'''
#貪婪
import re
res=re.match('[\d]{6,9}','111222333')
print(res.group())
#非貪婪
res=re.match('[\d]{6,9}?','111222333')
print(res.group())
content='asdfbsdbdsabsd'
# pattern=re.compile('a.*b')# 貪婪
pattern=re.compile('a.*?b')#非貪婪
res=pattern.search(content)
print(res.group())
#0710-49到此這篇關(guān)于Python正則表達(dá)中re模塊的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python re模塊內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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