标签：color def import tag pytho 逗号 .com -- 相同
正则表达式：一种字符串匹配的规则
字符组 ： [字符组] 在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用[]表示 字符分为很多类，比如数字、字母、标点等等。 假如你现在要求一个位置"只能出现一个数字",那么这个位置上的字符只能是0、1、2...9这10个数之一。
| 正则 | 待匹配字符 | 匹配结果 | 说明 |
| [0123456789] | 6 | True | 在一个字符组里枚举合法的所有字符，字符组的任意一个字符和"待匹配字符"相同都视为可匹配 |
| [0123456789] | a | False | 由于字符组中没有“a”，所以不能匹配 |
| [0-9] | 7 | True | 匹配0-9中的任意数字；等于[0123456789] |
| [a-z] | s | True | 匹配a-z中任意小写字母。 |
| [A-Z] | B | True | 匹配A-Z中任意大写字母。 |
| [0-9a-zA-Z] | e | True | 匹配任意数字、大小写字母。 |
| 元字符 | 匹配内容 |
| . | 匹配除换行符以外的任意字符 |
| \w | 匹配字母或数字或下划线 |
| \s | 匹配任意的空白符：空格、tab、换行;等于[\f\n\r\t] |
| \d | 匹配数字;等于[0-9] |
| \W | 匹配非字母或数字或下划线，也就是说除了字母、数字、下划线以外的 |
| \S | 匹配非任意的空白符，也就是说除了空格、tab、换行以外的;等于[^ \f\n\r\t] |
| \D | 匹配非数字，也就是说除了数字以外的 |
| \t | 匹配一个制表符，tab |
| \n | 匹配一个换行符 |
| ^ | 匹配字符串以什么开头的 |
| $ | 匹配字符串以什么结尾的 |
| a|b | 匹配字符a或者字符b，| 或者的关系 |
| () | 匹配括号内的表达式，也表示一个组 |
| [...] | 匹配字符组中的字符 |
| [^...] | 匹配非字符组中的所有字符 |
| \b | 匹配一个单词的边界 |
注意这三种的结果都表示匹配所有：[\d\D]、[\s\S]、[\w\W]
| 量词 | 用法说明 |
| * | 重复零次或者多次。例如，zo* 能匹配 "z" 以及 "zoo"。* 等价于{0,}。 |
| + | 重复一次或者多次。例如，‘zo+‘ 能匹配 "zo" 以及 "zoo"，但不能匹配 "z"。+ 等价于 {1,}。 |
| ? | 重复零次或者一次。例如，"do(es)?" 可以匹配 "do" 、 "does" 中的 "does" 、 "doxy" 中的 "do" 。? 等价于 {0,1}。 |
| {n} | 重复n次。例如，‘o{2}‘ 不能匹配 "Bob" 中的 ‘o‘，但是能匹配 "food" 中的两个 o。 |
| {n,} | 重复n次或多次。例如，‘o{2,}‘ 不能匹配 "Bob" 中的 ‘o‘，但能匹配 "foooood" 中的所有 o。‘o{1,}‘ 等价于 ‘o+‘。‘o{0,}‘ 则等价于 ‘o*‘。 |
| {n,m} | 重复n次到m次。例如，"o{1,3}" 将匹配 "fooooood" 中的前三个 o。‘o{0,1}‘ 等价于 ‘o?‘。请注意在逗号和两个数之间不能有空格。 |
贪婪匹配：在满足匹配时，匹配尽可能长的字符串，默认情况下，采用贪婪匹配
| 正则 | 待匹配字符 | 匹配结果 | 说明 |
| <.*> | <abcdefg>2<hijklmn> | <abcdefg>2<hijklmn> | 默认为贪婪模式，会匹配尽量长的字符串 |
| <.*?> | <abcdefg>2<hijklmn> | <abcdefg> | 加上? 为了将贪婪匹配模式转为非贪婪匹配模式，会匹配尽量短的字符串 |
几个常用的非贪婪匹配Pattern
*? 重复任意次，但尽可能少重复 +? 重复1次或更多次，但尽可能少重复 ?? 重复0次或1次，但尽可能少重复 {n,m}? 重复n到m次，但尽可能少重复 {n,}? 重复n次以上，但尽可能少重复
. *?的用法
. 是任意字符 * 是取 0 至 无限长度 ? 是非贪婪模式。 何在一起就是 取尽量少的任意字符，一般不会这么单独写，他大多用在： .*?x 就是取前面任意长度的字符，直到一个x出现
在python中用来提供正则表达式匹配的模块就是re模块
在re模块中的匹配语法有以下几种
pattern：匹配的正则表达式
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，可有可无
标志位常见取值如下：
re.I 忽略大小写
re.L 作本地户识别
re.M 多行匹配，影响^和$
re.S 使.匹配包括换行符在内的所有字符
re.U 根据Unicode字符集解析字符，影响\w \W \b \B
re.X 使我们以更灵活的格式理解正则表达式ret = re.findall(r‘\d+‘, ‘Today454 is1 a 00 day3‘) # 匹配一位到多位的数字 print(ret) # 结果>>> [‘45‘, ‘1‘, ‘00‘, ‘3‘] ret = re.findall(r‘[a-z]{3}‘, ‘Today is a Good day, Day‘) # 匹配任意连续三个小写字母 print(ret) # 结果>>> [‘oda‘, ‘ood‘, ‘day‘] ret = re.findall(r‘[a-z]{3}‘, ‘Today is a Good day, Day‘, flags=re.I) # 匹配任意连续三个字母，不区分大小写；flags=re.I表示不区分大小写 print(ret) # 结果>>> [‘Tod‘, ‘Goo‘, ‘day‘, ‘Day‘]
import re ret = re.findall(‘www.(baidu|souhu).com‘, ‘www.baidu.com‘) print(ret) # 结果>>> [‘baidu‘] 这是因为findall会优先把匹配到的结果,组里的内容返回；如果想要匹配结果,取消权限即可 ret = re.findall(‘www.(?:baidu|souhu).com‘, ‘www.baidu.com‘) print(ret) # 结果>>> [‘www.baidu.com‘]
pattern：匹配的正则表达式
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
ret = re.search(r‘d‘, ‘Today is a Good day, Day‘) print(ret) # 结果>>> <_sre.SRE_Match object; span=(2, 3), match=‘d‘> print(ret.group()) # 结果>>> d ret = re.search(r‘j‘, ‘Today is a Good day, Day‘) print(ret) # 结果>>> None
pattern：匹配的正则表达式
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
ret = re.match(r‘www‘, ‘www.baidu.com‘) print(ret) # 结果>>> <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match=‘www‘> print(ret.group()) # 结果>>> www ret = re.match(r‘www‘, ‘ww.baidu.com‘) print(ret) # 结果>>> None
pattern： 正则表达式(规则)
repl： 指定的用来替换的字符串
string： 目标字符串
count： 最多替换次数，如果不指定，默认全部替换
ret = re.sub(r‘\d‘, ‘H‘, ‘sjkd42jk234523jln5aex8439‘) print(ret) # 结果>>> sjkdHHjkHHHHHHjlnHaexHHHH ret = re.sub(r‘\d‘, ‘H‘, ‘sjkd42jk234523jln5aex8439‘,count=2) print(ret) # 结果>>> sjkdHHjk234523jln5aex8439 # subn函数：其实和sub一样，只是返回替换了多少次 ret = re.subn(r‘\d‘, ‘H‘, ‘sjkd42jk234523jln5aex8439‘) print(ret) # 结果>>> (‘sjkdHHjkHHHHHHjlnHaexHHHH‘, 13) ret = re.subn(r‘\d‘, ‘H‘, ‘sjkd42jk234523jln5aex8439‘,count=2) print(ret) # 结果>>> (‘sjkdHHjk234523jln5aex8439‘, 2)
pattern：匹配的正则表达式
string：要匹配的字符串
maxsplit : 指定分隔的次数；默认为0，不限制次数
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式
ret = re.split(r‘\d+‘, ‘www232abcdw3jafe32ad‘) print(ret) # 结果>>> [‘www‘, ‘abcdw‘, ‘jafe‘, ‘ad‘] ret = re.split(r‘\d+‘, ‘www232abcdw3jafe32ad‘, maxsplit=2) print(ret) # 结果>>> [‘www‘, ‘abcdw‘, ‘jafe32ad‘]
ret = re.split(‘\d+‘, ‘sdjkfl3sdjl5jskd2dsf‘) print(ret) # 结果>>> [‘sdjkfl‘, ‘sdjl‘, ‘jskd‘, ‘dsf‘] ret = re.split(‘(\d+)‘, ‘sdjkfl3sdjl5jskd2dsf‘) print(ret) # 结果>>> [‘sdjkfl‘, ‘3‘, ‘sdjl‘, ‘5‘, ‘jskd‘, ‘2‘, ‘dsf‘] ‘‘‘ 在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的， 没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项， 这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。 ‘‘‘
pattern：要编译的正则表达式
my_re = re.compile(‘\d{3}‘) ret = re.findall(my_re, ‘jdla2jd2462jskdf234546‘) print(ret) # 结果>>> [‘246‘, ‘234‘, ‘546‘] ret = re.search(my_re, ‘jdla2jd2462jskdf234546‘).group() print(ret) # 结果>>> 246 ret = re.match(my_re, ‘43423sjdkfljaj24234‘).group() print(ret) # 结果>>> 434 # 编译后的，都可以使用re模块的其他方法，如：findall、search、match、sub、split等
pattern：匹配的正则表达式
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
ret = re.finditer(r‘\d‘, ‘sjkdfl3jskl9ajkl234jdkf75jdslf‘) for i in ret: print(i.group()) # 结果>>> ‘‘‘ 3 9 2 3 4 7 5 ‘‘‘
除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组
str3 = "010-52365561" m = re.match(r"(\d{3})-(\d{8})", str3) c = re.match(r"(?P<first>\d{3})-(\d{8})", str3) # ?P<>给组起名 print(m) # 打印结果：<_sre.SRE_Match object; span=(0, 12), match=‘010-52365561‘> print(m.group(0)) #使用序号获取对应组的信息，group(0)--代表原始的字符串 # 打印结果：010-52365561 print(m.group(1)) # 打印结果：010 print(m.group(2)) # 打印结果：52365561 print(m.groups()) #查看匹配的各组的情况 # 打印结果：(‘010‘, ‘52365561‘) print(c.group("first")) # 打印结果：010
ret = re.search(r‘<(?P<tag_name>\w+)>.+</(?P=tag_name)>‘, ‘<h1>Hello World</h1>‘) ‘‘‘ 还可以在分组中利用?<name>的形式给分组起名字 获取的匹配结果可以直接用group(‘名字‘)拿到对应的值 ‘‘‘ print(ret.group()) # 结果>>> <h1>Hello World</h1> print(ret.group(‘tag_name‘)) # 结果>>> h1 ret = re.search(r‘<(\w+)>.+</(\1)>‘, ‘<h1>Hello World</h1>‘) ‘‘‘ 如果不给组起名字，也可以用\序号来找到对应的组，表示要找的内容和前面的组内容一致 获取的匹配结果可以直接用group(序号)拿到对应的值 ‘‘‘ print(ret.group()) # 结果>>> <h1>Hello World</h1> print(ret.group(1)) # 结果>>> h1
ret = re.findall(‘\d+‘, "1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") print(ret) # 结果>>> [‘1‘, ‘2‘, ‘60‘, ‘40‘, ‘35‘, ‘5‘, ‘4‘, ‘3‘] ret = re.findall(‘-?\d+\.\d+|(-?\d+)‘, "1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") print(ret) # 结果>>> [‘1‘, ‘-2‘, ‘60‘, ‘‘, ‘5‘, ‘-4‘, ‘3‘] ret.remove(‘‘) print(ret) # 结果>>> [‘1‘, ‘-2‘, ‘60‘, ‘5‘, ‘-4‘, ‘3‘]
1、 匹配一段文本中的每行的邮箱 http://blog.csdn.net/make164492212/article/details/51656638 2、 匹配一段文本中的每行的时间字符串，比如：‘1990-07-12’； 分别取出1年的12个月（^(0?[1-9]|1[0-2])$）、 一个月的31天：^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$ 3、 匹配qq号。(腾讯QQ号从10000开始) ［1,9］[0,9]{4,} 4、 匹配一个浮点数。 ^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或者 -?\d+\.?\d* 5、 匹配汉字。 ^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$
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原文地址：https://www.cnblogs.com/yanjieli/p/10049467.html
