Python中正则表达式的详细教程

脚本专栏 2024/12/28 佚名

3 2 1

1.了解正则表达式

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了。

    正则表达式的大致匹配过程是：
    1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，
    2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。
    3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

2.正则表达式的语法规则

下面是Python中正则表达式的一些匹配规则，图片资料来自CSDN

3.正则表达式相关注解
（1）数量词的贪婪模式与非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式”ab*”如果用于查找”abbbc”，将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab*"htmlcode">

#返回pattern对象
re.compile(string[,flag]) 
#以下为匹配所用函数
re.match(pattern, string[, flags])
re.search(pattern, string[, flags])
re.split(pattern, string[, maxsplit])
re.findall(pattern, string[, flags])
re.finditer(pattern, string[, flags])
re.sub(pattern, repl, string[, count])
re.subn(pattern, repl, string[, count])

在介绍这几个方法之前，我们先来介绍一下pattern的概念，pattern可以理解为一个匹配模式，那么我们怎么获得这个匹配模式呢？很简单，我们需要利用re.compile方法就可以。例如

pattern = re.compile(r'hello')

在参数中我们传入了原生字符串对象，通过compile方法编译生成一个pattern对象，然后我们利用这个对象来进行进一步的匹配。

另外大家可能注意到了另一个参数 flags，在这里解释一下这个参数的含义：

参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，比如re.I | re.M。

可选值有：

"htmlcode">
```
__author__ = 'CQC'
# -*- coding: utf-8 -*-
 
#导入re模块
import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r'hello')
 
# 使用re.match匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
result1 = re.match(pattern,'hello')
result2 = re.match(pattern,'helloo CQC!')
result3 = re.match(pattern,'helo CQC!')
result4 = re.match(pattern,'hello CQC!')
 
#如果1匹配成功
if result1:
  # 使用Match获得分组信息
  print result1.group()
else:
  print '1匹配失败！'
 
#如果2匹配成功
if result2:
  # 使用Match获得分组信息
  print result2.group()
else:
  print '2匹配失败！'
 
#如果3匹配成功
if result3:
  # 使用Match获得分组信息
  print result3.group()
else:
  print '3匹配失败！'
 
#如果4匹配成功
if result4:
  # 使用Match获得分组信息
  print result4.group()
else:
  print '4匹配失败！'
```
运行结果
```
hello
hello
3匹配失败！
hello
```
匹配分析

1.第一个匹配，pattern正则表达式为'hello'，我们匹配的目标字符串string也为hello，从头至尾完全匹配，匹配成功。

2.第二个匹配，string为helloo CQC，从string头开始匹配pattern完全可以匹配，pattern匹配结束，同时匹配终止，后面的o CQC不再匹配，返回匹配成功的信息。

3.第三个匹配，string为helo CQC，从string头开始匹配pattern，发现到 ‘o' 时无法完成匹配，匹配终止，返回None

4.第四个匹配，同第二个匹配原理，即使遇到了空格符也不会受影响。

我们还看到最后打印出了result.group()，这个是什么意思呢？下面我们说一下关于match对象的的属性和方法
Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

    属性：
    1.string: 匹配时使用的文本。
    2.re: 匹配时使用的Pattern对象。
    3.pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
    4.endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
    5.lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
    6.lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

    方法：
    1.group([group1, …]):
    获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
    2.groups([default]):
    以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
    3.groupdict([default]):
    返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
    4.start([group]):
    返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
    5.end([group]):
    返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
    6.span([group]):
    返回(start(group), end(group))。
    7.expand(template):
    将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g、\g引用分组，但不能使用编号0。\id与\g是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g0。

下面我们用一个例子来体会一下
```
# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的match实例
 
import re
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r'(\w+) (\w+)("m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group():", m.group()
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\g \g\g'):", m.expand(r'\2 \1\3')
 
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: 
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!
```
（2）re.search(pattern, string[, flags])

search方法与match方法极其类似，区别在于match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配，match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回None。同样，search方法的返回对象同样match()返回对象的方法和属性。我们用一个例子感受一下
```
#导入re模块
import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'world')
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = re.search(pattern,'hello world!')
if match:
  # 使用Match获得分组信息
  print match.group()
### 输出 ###
# world
```
（3）re.split(pattern, string[, maxsplit])

按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。我们通过下面的例子感受一下。
```
import re
 
pattern = re.compile(r'\d+')
print re.split(pattern,'one1two2three3four4')
 
### 输出 ###
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']
```
（4）re.findall(pattern, string[, flags])
```
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。我们通过这个例子来感受一下
 
import re
 
pattern = re.compile(r'\d+')
print re.findall(pattern,'one1two2three3four4')
 
### 输出 ###
# ['1', '2', '3', '4']
```
（5）re.finditer(pattern, string[, flags])

搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。我们通过下面的例子来感受一下
```
import re
 
pattern = re.compile(r'\d+')
for m in re.finditer(pattern,'one1two2three3four4'):
  print m.group(),
 
### 输出 ###
# 1 2 3 4
```
（6）re.sub(pattern, repl, string[, count])

使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g、\g引用分组，但不能使用编号0。
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
```
import re
 
pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
 
print re.sub(pattern,r'\2 \1', s)
 
def func(m):
  return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
 
print re.sub(pattern,func, s)
 
### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!
```
（7）re.subn(pattern, repl, string[, count])

返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
```
import re
 
pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
 
print re.subn(pattern,r'\2 \1', s)
 
def func(m):
  return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
 
print re.subn(pattern,func, s)
 
### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)
```
5.Python Re模块的另一种使用方式

在上面我们介绍了7个工具方法，例如match，search等等，不过调用方式都是 re.match，re.search的方式，其实还有另外一种调用方式，可以通过pattern.match，pattern.search调用，这样调用便不用将pattern作为第一个参数传入了，大家想怎样调用皆可。

函数API列表
```
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit])
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags])
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags])
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count])
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])
```
具体的调用方法不必详说了，原理都类似，只是参数的变化不同。小伙伴们尝试一下吧~

小伙伴们加油，即使这一节看得云里雾里的也没关系，接下来我们会通过一些实战例子来帮助大家熟练掌握正则表达式的。

Python

标签：

Python

免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com

狼山资源网 Copyright www.pvsay.com

评论“Python中正则表达式的详细教程”

Python中正则表达式的详细教程

暂无“Python中正则表达式的详细教程”评论...

www.pvsay.com 狼山资源网

29,905影音资源

44,626技术资源

11,817软件资源

578,645站长资源

Python中正则表达式的详细教程

Python

python排序方法实例分析

python中lambda与def用法对比实例分析

评论“Python中正则表达式的详细教程”

RTX 5090要首发性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

友情链接

Python中正则表达式的详细教程

Python

python排序方法实例分析

python中lambda与def用法对比实例分析

评论“Python中正则表达式的详细教程”

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

友情链接

RTX 5090要首发性能要翻倍！三星展示GDDR7显存