本篇文章给大家带来了关于python的相关知识，其中主要介绍了关于正则表达式中re模块的相关问题，下面一起来看一下，希望对大家有帮助。
在Python中需要通过正则表达式对字符串进⾏匹配的时候，可以使⽤⼀个python自带的模块，名字为re。
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。
r：Python 中字符串的前导 r 代表原始字符串标识符，该字符串中的特殊符号不会被转义，适用于正则表达式中繁杂的特殊符号表示。 因此 r"\n" 表示包含 '\' 和 'n' 两个字符的字符串，而 "\n" 则表示只包含一个换行符的字符串。
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print("\\n") # 输出 \n print(r"\n") #输出 \n
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re模块的使用：import re
re.match函数
语法：re.match(pattern, string, flags=0)
pattern
| 匹配的正则表达式
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string
| 要匹配的字符串
|
flags
|
标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。 - re.I忽略大小写
- re.L表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境
- re.M多行模式
- re.S即为 . 并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）
- re.U表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
- re.X为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释
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尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象。
如果上⼀步匹配到数据的话，可以使⽤group⽅法来提取数据。以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
group()用来提出分组截获的字符串，（）用来分组，group() 同group（0）就是匹配正则表达式整体结果，group(1) 列出第一个括号匹配部分，group(2) 列出第二个括号匹配部分，group(3) 列出第三个括号匹配部分。没有匹配成功的，re.search()返回None。
举例：
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>>> import re >>> result = re.match("itcast","itcast.cn") >>> result.group() 'itcast'
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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.cn不再匹配，返回匹配成功的信息。
匹配单个字符
字符
| 功能
| 位置
|
.
| 匹配任意1个字符（除了\n）
| |
[ ]
| 匹配[ ]中列举的字符
| |
\d
| 匹配数字，即0-9
| 可以写在字符集[...]中
|
\D
| 匹配⾮数字，即不是数字
| 可以写在字符集[...]中
|
\s
| 匹配空⽩，即空格，tab键
| 可以写在字符集[...]中
|
\S
| 匹配⾮空⽩字符
| 可以写在字符集[...]中
|
\w
| 匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_
| 可以写在字符集[...]中
|
\W
| 匹配⾮单词字符
| 可以写在字符集[...]中
|
\w
| \w 匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_
| |
\W
| 匹配⾮单词字符
| |
[...]字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，比如[abc]和[a-c]，第一个字符如果是^表示取反。所有特殊字符（比如"]""-""^"）在字符集中都失去原来的含义，如要使用可把"]""-"放在第一个字符，"^"放在非第一个字符。
举例：
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import re ret = re.match(".","M") print(ret.group()) ret = re.match("t.o","too") print(ret.group()) ret = re.match("t.o","two") print(ret.group()) # 如果hello的⾸字符⼩写，那么正则表达式需要⼩写的h ret = re.match("h","hello Python") print(ret.group()) # 如果hello的⾸字符⼤写，那么正则表达式需要⼤写的H ret = re.match("H","Hello Python") print(ret.group()) # ⼤⼩写h都可以的情况 ret = re.match("[hH]","hello Python") print(ret.group()) ret = re.match("[hH]","Hello Python") print(ret.group()) ret = re.match("[hH]ello Python","Hello Python") print(ret.group()) # 匹配0到9的多种写法 ret = re.match("[0123456789]Hello Python","7Hello Python") print(ret.group()) ret = re.match("[0-9]Hello Python","7Hello Python") print(ret.group()) # 匹配0到3和5-9 ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","7Hello Python") print(ret.group()) ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","4Hello Python") #print(ret.group()) ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥1号发射成功") print(ret.group()) ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥2号发射成功") print(ret.group())
|
结果：
M
too
two
h
H
h
H
Hello Python
7Hello Python
7Hello Python
7Hello Python
嫦娥1号
嫦娥2号
匹配多个字符
字符
| 功能
| 位置
| 表达式实例
| 完整匹配的字符串
|
*
| 匹配前⼀个字符出现0次或者⽆限次，即可有可⽆
| 用在字符或(...)之后
| abc*
| abccc
|
+
| 匹配前⼀个字符出现1次或者⽆限次，即⾄少有1次
| 用在字符或(...)之后
| abc+
| abccc
|
?
| 匹配前⼀个字符出现1次或者0次，即要么有1次，要么没有
| 用在字符或(...)之后
| abc?
| ab,abc
|
{m}
| 匹配前⼀个字符出现m次
| 用在字符或(...)之后
| ab{2}c
| abbc
|
{m,n}
| 匹配前⼀个字符出现从m到n次，若省略m，则匹配0到n次，若省略n，则匹配m到无限次
| 用在字符或(...)之后
| ab{1,2}c
| abc,abbc
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举例：
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import re #：匹配出，⼀个字符串第⼀个字⺟为⼤写字符，后⾯都是⼩写字⺟并且这些⼩写字⺟可有可⽆ ret = re.match("[A-Z][a-z]*","M") print(ret.group()) ret = re.match("[A-Z][a-z]*","MnnM") print(ret.group()) ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aabcdef") print(ret.group()) #匹配出，变量名是否有效 names = ["name1", "_name", "2_name", "__name__"] for name in names: ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w]*",name) if ret: print("变量名 %s 符合要求" % ret.group()) else: print("变量名 %s ⾮法" % name) #匹配出，0到99之间的数字 ret = re.match("[1-9]?[0-9]","7") print(ret.group()) ret = re.match("[1-9]?\d","33") print(ret.group()) # 这个结果并不是想要的，利⽤$才能解决 ret = re.match("[1-9]?\d","09") print(ret.group()) ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","12a3g45678") print(ret.group()) #匹配出，8到20位的密码，可以是⼤⼩写英⽂字⺟、数字、下划线 ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{8,20}","1ad12f23s34455ff66") print(ret.group())
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结果：
M
Mnn
Aabcdef
变量名 name1 符合要求
变量名 _name 符合要求
变量名 2_name ⾮法
变量名 __name__ 符合要求
7
33
0
12a3g4
1ad12f23s34455ff66
匹配开头结尾
举例：匹配163.com的邮箱地址
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import re email_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", ".com.xiaowang@qq.com"] for email in email_list: ret = re.match("[\w]{4,20}@163\.com$", email) if ret: print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group())) else: print("%s 不符合要求" % email)
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结果：
xiaoWang@163.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163.com
xiaoWang@163.comheihei 不符合要求
.com.xiaowang@qq.com 不符合要求
匹配分组
字符
| 功能
|
|
| 匹配左右任意⼀个表达式
|
(ab)
| 将括号中字符作为⼀个分组
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\num
| 引⽤分组num匹配到的字符串
|
(?P<name>)
| 分组起别名，匹配到的子串组在外部是通过定义的 name 来获取的 |
(?P=name)
| 引⽤别名为name分组匹配到的字符串
|
举例：|
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#匹配出0-100之间的数字 import re ret = re.match("[1-9]?\d$|100","8") print(ret.group()) # 8 ret = re.match("[1-9]?\d$|100","78") print(ret.group()) # 78 ret = re.match("[1-9]?\d$|100","08") # print(ret.group()) # 不是0-100之间 ret = re.match("[1-9]?\d$|100","100") print(ret.group()) # 100
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举例：()
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#需求：匹配出163、126、qq邮箱 ret = re.match("\w{4,20}@163\.com", "test@163.com") print(ret.group()) # test@163.com ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@126.com") print(ret.group()) # test@126.com ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@qq.com") print(ret.group()) # test@qq.com ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@gmail.com") if ret: print(ret.group()) else: print("不是163、126、qq邮箱") # 不是163、126、qq邮箱 #不是以4、7结尾的⼿机号码(11位) tels = ["13100001234", "18912344321", "10086", "18800007777"] for tel in tels: ret = re.match("1\d{9}[0-35-68-9]", tel) if ret: print(ret.group()) else: print("%s 不是想要的⼿机号" % tel) #提取区号和电话号码 ret = re.match("([^-]*)-(\d+)","010-12345678") print(ret.group()) print(ret.group(1)) print(ret.group(2))
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举例：\number
匹配数字代表的组合。每个括号是一个组合，组合从1开始编号。比如 (.+) \1 匹配 'the the' 或者 '55 55', 但不会匹配 'thethe' (注意组合后面的空格)。这个特殊序列只能用于匹配前面99个组合。如果 number 的第一个数位是0， 或者 number 是三个八进制数，它将不会被看作是一个组合，而是八进制的数字值。在 '[' 和 ']' 字符集合内，任何数字转义都被看作是字符。
1
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例子1：匹配出 <html>hh</html>
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\1,...,\9，匹配第n个分组的内容。如例子所示，指匹配第一个分组的内容。
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import re # 正确的理解思路：如果在第⼀对<>中是什么，按理说在后⾯的那对<>中就应该是什么。通过引⽤分组中匹配到的数据即可，但是要注意是元字符串，即类似 r""这种格式。 ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>hh</html>") # 因为2对<>中的数据不⼀致，所以没有匹配出来 test_label = ["<html>hh</html>","<html>hh</htmlbalabala>"] for label in test_label: ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", label) if ret: print("%s 这是一对正确的标签" % ret.group()) else: print("%s 这是⼀对不正确的标签" % label)
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结果：
<html>hh</html> 这是一对正确的标签
<html>hh</htmlbalabala> 这是⼀对不正确的标签
例子2：匹配出 <html><h1>www.itcast.cn</h1></html>
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import re labels = ["<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>"] for label in labels: ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", label) if ret: print("%s 是符合要求的标签" % ret.group()) else: print("%s 不符合要求" % label)
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结果：
<html><h1>www.itcast.cn</h1></html> 是符合要求的标签
<html><h1>www.itcast.cn</h2></html> 不符合要求
举例：(?P<name>) (?P=name)
一个用于标记，一个用于在同一个正则表达式中复用
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import re ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>","<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>") ret.group() ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>","<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>") #ret.group()
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re.compile 函数
compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。
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prog = re.compile(pattern) result = prog.match(string)
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等价于
1
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result = re.match(pattern, string)
|
举例：
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>>>import re >>> pattern = re.compile(r'\d+') m = pattern.match('one12twothree34four', 3, 10) # 从'1'的位置开始匹配，正好匹配 >>> print m # 返回一个 Match 对象 <_sre.SRE_Match object at 0x10a42aac0> >>> m.group(0) # 可省略 0 '12' >>> m.start(0) # 可省略 0 3 >>> m.end(0) # 可省略 0 5 >>> m.span(0) # 可省略 0 (3, 5)
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在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：
-
group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串，当要获得整个匹配的子串时，可直接使用group() 或group(0)； -
start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置（子串第一个字符的索引），参数默认值为 0； -
end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置（子串最后一个字符的索引+1），参数默认值为 0； -
span([group]) 方法返回(start(group), end(group))
re.search函数
re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果没有匹配，就返回一个 None。
re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配
举例：
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import re ret = re.search(r"\d+", "阅读次数为9999") print(ret.group())
|
结果：
9999
re.findall函数
在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。注意： match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。
举例：
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import re ret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345") print(ret)
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结果：
['9999', '7890', '12345']
re.finditer函数
和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
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import re it = re.finditer(r"\d+", "12a32bc43jf3") for match in it: print(match.group())
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结果：
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3
re.sub函数
sub是substitute的所写，表示替换，将匹配到的数据进⾏替换。
语法：re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
参数
| 描述
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pattern
| 必选，表示正则中的模式字符串
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repl
| 必选，就是replacement，要替换的字符串，也可为一个函数
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string
| 必选，被替换的那个string字符串
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count
| 可选参数，count 是要替换的最大次数，必须是非负整数。如果省略这个参数或设为 0，所有的匹配都会被替换 |
flag
| 可选参数，标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。
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举例：将匹配到的阅读次数加1
方法一：
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import re ret = re.sub(r"\d+", '998', "python = 997") print(ret)
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结果：python = 998
方法二：
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import re def add(temp): #int（）参数必须是字符串，类似字节的对象或数字，而不是“re.Match” strNum = temp.group() num = int(strNum) + 1 return str(num) ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 997") print(ret) ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 99") print(ret)
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结果;
python = 998
python = 100
re.subn函数
行为与sub()相同，但是返回一个元组 (字符串, 替换次数)。
re.subn(pattern, repl, string[, count])
返回：(sub(repl, string[, count]), 替换次数)
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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)
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re.split函数
根据匹配进⾏切割字符串，并返回⼀个列表。
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
参数
| 描述
|
pattern
| 匹配的正则表达式
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string
| 要匹配的字符串
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maxsplit
| 分隔次数，maxsplit=1 分隔一次，默认为 0，不限制次数
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举例：
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import re ret = re.split(r":| ","info:xiaoZhang 33 shandong") print(ret)
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结果：['info', 'xiaoZhang', '33', 'shandong']
python贪婪和⾮贪婪
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*?”，将找到”a”。
注：我们一般使用非贪婪模式来提取。
在"*","?","+","{m,n}"后⾯加上？，使贪婪变成⾮贪婪。
举例1：
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import re s="This is a number 234-235-22-423" #正则表达式模式中使⽤到通配字，那它在从左到右的顺序求值时，会尽量“抓取”满⾜匹配最⻓字符串，在我们上⾯的例⼦⾥⾯，“.+”会从字符串的启始处抓取满⾜模式的最⻓字符，其中包括我们想得到的第⼀个整型字段的中的⼤部分，“\d+”只需⼀位字符就可以匹配，所以它匹配了数字“4”，⽽“.+”则匹配了从字符串起始到这个第⼀位数字4之前的所有字符 r=re.match(".+(\d+-\d+-\d+-\d+)",s) print(r.group(1)) #⾮贪婪操作符“？”，这个操作符可以⽤在"*","+","?"的后⾯，要求正则匹配的越少越好 r=re.match(".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)",s) print(r.group(1))
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结果：
4-235-22-423
234-235-22-423
举例2：
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>>> re.match(r"aa(\d+)","aa2343ddd").group(1) '2343' >>> re.match(r"aa(\d+?)","aa2343ddd").group(1) '2' >>> re.match(r"aa(\d+)ddd","aa2343ddd").group(1) '2343' >>> re.match(r"aa(\d+?)ddd","aa2343ddd").group(1) '2343'
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举例3：提取图片地址
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import re test_str="<img src=https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973.jpg>" ret = re.search(r"https://.*?.jpg", test_str) print(ret.group())
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结果：https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973.jpg
r的作⽤
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用”\”作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”\”，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\\\\”：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，Python中字符串前⾯加上 r 表示原⽣字符串。
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import re mm = "c:\\a\\b\\c" print(mm)#c:\a\b\c ret = re.match("c:\\\\",mm).group() print(ret)#c:\ ret = re.match("c:\\\\a",mm).group() print(ret)#c:\a ret = re.match(r"c:\\a",mm).group() print(ret)#c:\a ret = re.match(r"c:\a",mm).group() print(ret)#AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
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