本文實(shí)例講述了Python松散正則表達(dá)式用法。分享給大家供大家參考，具體如下：

Python 允許用戶利用所謂的 松散正則表達(dá)式來完成這個(gè)任務(wù)。一個(gè)松散正則表達(dá)式和一個(gè)緊湊正則表達(dá)式主要區(qū)別表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

1. 忽略空白符?？崭穹?，制表符，回車符不匹配它們自身，他們根本不參與匹配。(如果你想在松散正則表達(dá)式中匹配一個(gè)空格符，你必須在它前面添加一個(gè)反斜線符號對他進(jìn)行轉(zhuǎn)義)

2. 忽略注釋。在松散正則表達(dá)式中的注釋和在普通Python代碼中的一樣：開始于一個(gè)#符號，結(jié)束于行尾。這種情況下，采用在一個(gè)多行字符串中注釋，而不是在源代碼中注釋，他們以相同的方式工作。

下面是一個(gè)松散正則表達(dá)式的例子，直觀地看，正則表達(dá)式模式被分成好幾行來寫了，我們可以為每行配上我們的注釋。這樣在過段時(shí)間后回頭過來看我們可以很快地知道這個(gè)正則表達(dá)式的作用，增強(qiáng)代碼的可讀性。

>>> import re
>>> pattern = """
  ^          # beginning of string
  M{0,4}       # thousands - 0 to 4 M's
  (CM|CD|D?C{0,3})  # hundreds - 900 (CM), 400 (CD), 0-300 (0 to 3 C's),
            #      or 500-800 (D, followed by 0 to 3 C's)
  (XC|XL|L?X{0,3})  # tens - 90 (XC), 40 (XL), 0-30 (0 to 3 X's),
            #    or 50-80 (L, followed by 0 to 3 X's)
  (IX|IV|V?I{0,3})  # ones - 9 (IX), 4 (IV), 0-3 (0 to 3 I's),
            #    or 5-8 (V, followed by 0 to 3 I's)
  $          # end of string
  """
>>> re.search(pattern, 'M', re.VERBOSE)
<_sre.SRE_Match object at 0x01401570>
>>> re.search(pattern, 'MCMLXXXIX', re.VERBOSE)
<_sre.SRE_Match object at 0x014015C0>
>>> re.search(pattern, 'M')
>>>

使用松散正則表達(dá)式時(shí)必須傳遞另外一個(gè)參數(shù)re.VERBOSE，該參數(shù)是定義在re 模塊中的一個(gè)常量，標(biāo)志著待匹配的正則表達(dá)式是一個(gè)松散正則表達(dá)式。Python 不能自動(dòng)檢測一個(gè)正則表達(dá)式是為松散類型還是緊湊類型，所以必須顯式的標(biāo)明一個(gè)正則表達(dá)式為松散類型。所以

re.search(pattern, 'M', re.VERBOSE)#松散正則表達(dá)式

跟：

re.search(pattern, 'M'))#默認(rèn)為“緊湊”正則表達(dá)式

得到的結(jié)果就不一樣了。

下面是很常見的一些正則表達(dá)式：

^ 匹配字符串的開始。
$ 匹配字符串的結(jié)尾。
\b 匹配一個(gè)單詞的邊界。
\d 匹配任意數(shù)字。
\D 匹配任意非數(shù)字字符。
x? 匹配一個(gè)可選的x字符（換句話說，它匹配1次或者0次x 字符）。
x* 匹配0次或者多次x字符。
x+匹配1次或者多次x字符。
x{n,m} 匹配x字符，至少n次，至多m次。
(a|b|c)要么匹配a，要么匹配b，要么匹配c。
(x) 一般情況下表示一個(gè)記憶組(remembered group). 我們可以利用re.search函數(shù)返回對象的groups()函數(shù)獲取它的值。

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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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