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正则表达式

时间:2019-12-30 09:38:01      阅读:106      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:正则表达   def   表达   print   pre   comm   most   findall   完成   

1. 匹配单个字符

字符功能
. 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
\D 匹配非数字,即不是数字
\s 匹配空白,即 空格,tab键
\S 匹配非空白
\w 匹配单词字符,即a-z、A-Z、0-9、_
\W 匹配非单词字符

2. 匹配多个字符

字符功能
* 匹配前一个字符出现0次或者无限次,即可有可无
+ 匹配前一个字符出现1次或者无限次,即至少有1次
? 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
{m} 匹配前一个字符出现m次,前面的表达式作用m次
{m,n} 匹配前一个字符出现从m到n次,前面的表达式作用m到n次

3. 匹配开头和结尾

字符功能
^ 匹配字符串开头,一后面的一串表达式开头
$ 匹配字符串结尾,以前面的一串表达式结尾

4. 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,(xxx|xxx|xxx)
\num 引用分组num匹配到的字符串
(?P<name>) 分组起别名
(?P=name) 引用别名为name分组匹配到的字符串

示例:|

# 添加|
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

示例:()

import re

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
>>> ret = re.match("([^-]*)-(\d+)","010-12345678")
>>> ret.group()
010-12345678
>>> ret.group(1)
010
>>> ret.group(2)
12345678

示例:\

需求:匹配出<html>hh</html>

import re

# 能够完成对正确的字符串的匹配
ret = re.match("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>", "<html>hh</html>")
print(ret.group())

# 如果遇到非正常的html格式字符串,匹配出错
ret = re.match("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>", "<html>hh</htmlbalabala>")
print(ret.group())

# 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>")
print(ret.group())

# 因为2对<>中的数据不一致,所以没有匹配出来
test_label = "<html>hh</htmlbalabala>"
ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", test_label)
if ret:
    print(ret.group())
else:
    print("%s 这是一对不正确的标签" % test_label)

# 运行结果:

<html>hh</html>
<html>hh</htmlbalabala>
<html>hh</html>
<html>hh</htmlbalabala> 这是一对不正确的标签

示例:\number

需求:匹配出<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>

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)

#运行结果:

<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

示例:(?P<name>) (?P=name)

ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>xxx</h1></html>")
print(ret.group())

5. match

import re

ret = re.match(r"\d+", "6666阅读次数为9999")
print(ret.group())  # 6666
print(ret.group(0))  # 6666

需求:匹配出文章阅读的次数

import re

ret = re.search(r"\d+", "阅读次数为 9999")
ret.group()

# 运行结果:

9999

7. findall

需求:统计出python、c、c++相应文章阅读的次数

import re

ret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345")
print(ret)

# 运行结果:

[9999, 7890, 12345]

8. sub 将匹配到的数据进行替换

需求:将匹配到的阅读次数加1

方法1:

import re

ret = re.sub(r"\d+", 998, "python = 997")
print(ret)  # python = 998

方法2:

import re

def add(temp):
    strNum = temp.group()
    num = int(strNum) + 1
    return str(num)

ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 997")
print(ret)  # python = 998

ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 99")
print(ret)  # python = 100

 9. 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。

在"*","?","+","{m,n}"后面加上?,使贪婪变成非贪婪。

>>> s="This is a number 234-235-22-423"
>>> r=re.match(".+(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)
>>> r.group(1)
4-235-22-423
>>> r=re.match(".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)
>>> r.group(1)
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”满足匹配最长字符串,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长字符,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。

解决方式: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。

>>> 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
>>>
import re

s = "abcdefghijklmnsdgadgfdsagfdsg--dsfa"

ret = re.match(r".+?", s)
print(ret.group())  # a

ret = re.match(r"(.*?)d", s)  # .*?一般不单独使用,单独使用就是匹配零次了
                              # .*?懒惰匹配,满足条件的情况值匹配一次
                              # (.*?)d  # d表示限定
print(ret.group())  # abcd
print(ret.group(0))  # abcd
print(ret.group(1))  # abc

ret = re.match(r"(.*)d", s)  # 贪婪匹配,满足条件的情况都匹配,直到不能匹配上为止
print(ret.group())  # abcdefghijklmnsdgadgfdsagfdsg--d

10. r的作用

>>> mm = "c:\\a\\b\\c"
>>> mm
c:\\a\\b\\c
>>> print(mm)
c:\a\b\c
>>> re.match("c:\\\\",mm).group()
c:\\  # 在交互式中是两个反斜杠
>>> 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()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: NoneType object has no attribute group
>>>

说明:

Python中字符串前面加上 r 表示原生字符串

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,有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。

>>> ret = re.match(r"c:\\a",mm).group()
>>> print(ret)
c:\a

 

 

 

 
 

正则表达式

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原文地址:https://www.cnblogs.com/yzg-14/p/12117308.html

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