关于正则表达式python的信息

本篇文章给大家谈谈正则表达式python，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、python正则表达式是什么？
• 2、python正则表达式是什么?
• 3、Python常用的正则表达式处理函数详解
• 4、python的正则表达式
• 5、python正则表达式是什么呢？

python正则表达式是什么？

python正则表达式是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串，常被用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本。最初的正则表达式出现于理论计算机科学的自动控制理论和形式化语言理论中。

1950 年，数学家斯蒂芬·科尔·克莱尼利用称之为“正则集合”的数学符号来描述此模型。肯·汤普逊将此符号系统引入编辑器 QED，随后是 UNIX 上的编辑器 ed，并最终引入 grep。自此以后，正则表达式被广泛地应用于各种 UNIX 或类 UNIX 系统的工具中。目前，许多程序设计语言都支持利用正则表档蚂达式进行字符串操作。

正则表达式常用的特殊字符：

\：将下一个字符标记为一个特殊字符、一个原义字符(Identity Escape,有 "^"  "$"  "("   ")"  "*"  "+"  "{"  "|" 共计12个)、一个向后引用(backreferences)或一个八进制转义符。例如“n”匹配字符“n”，“\n”匹配一个换行符，“\\”匹配“\”，“\(”则匹配“(”。

^：匹配输入字符串的开始位置。如果设置了正则表达式的多行属性，“^”也可以匹配“\n”或“\r”之 后的位置。

[a-z]：字符范围，匹配指定范围内的任意字符。例如“[a-z]”可以匹配“a”到“z”范围内的任意小行渗埋写字喊拍母字符。

\s：匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等，等效于“[\f\n\r\t\v]”。注意 Unicode 正则表达式 会匹配全角空格符。

python正则表达式是什么?

Python正则表达式是一个特殊的字符序哪和列，是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则，凡是符合规则的字符串，我们就认为它“匹配”了，否则，该字符串就是禅丛不合法的。

判断一个字符串是否是合法的Email的方法是：

1、创建一个匹配Email的正则表达式；

2、用该正则表达式去匹配用户的输入来判断李袭盯是否合法。

因为正则表达式也是用字符串表示的，所以，要首先了解如何用字符来描述字符。

在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。用 \d 可以匹配一个数字， \w 可以匹配一个字母或数字。

Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。

在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。扰盯

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。具体参数为：

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。锋瞎

re.S：即 . ，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 # 后面的注缓基和释。

import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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。

import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num=0)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。

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对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern：一个字符串形式的正则表达式。

flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

findall函数

搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string：待匹配的字符串。

pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为0。

endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

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。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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。

import re  r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r:   print (i.group())

运行结果：

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。

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。

import re  r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222')  r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222')  r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果：

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern：正则中的模式字符串。

repl：替换的字符串，也可为一个函数。

string：要被查找替换的原始字符串。

count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有的匹配。

import re  r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串  r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)

运行结果：

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

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python的正则表达式

1,正则表达式的一些内容

        正则表达式主要是用来匹配文本中需要查找的内容,例如在一片文章中找出电话号码,就中国的来说11位纯数字(不说座机),则使用"\d{11}" 意味匹配数字11次,就能准确的查找出文本中的电话号码. 还有就是在编写网络爬虫的时候需要提取很多超链接再次进行爬取,使用正则表达式就很方便.直接匹配http开头就行,当然也可以洞拍使用beautifulsoup的select方法.

看下面的程序看看正则表达提取文本中的邮箱:

\w 匹配字母,数字,下划线 

+ 匹配1次或者多次

re是正则表达式的工具包,工具包出错的话在anaconda的命令行输入"pip install re"安装,其他的工具包也是如此.

re.compile()中的r示意\不是转义字符,也就是保持后面字符串原样,findall返回一个列表.下面还有一个版本的程序略有不同.

compile的另一个参数re.IGONORECASE(忽略大小写),还可以是re.DORALL,多行模式,具体功能也是模糊不清,不过在使用通配符 . 匹配的时候加上re.DOTALL参数能够匹配换行.如果希望忽略大小写和多行模式都开启可以使用re.compile(r'....',re.IGNORECASE|re.DOTALL) .

表达式使用( ),对匹配到的内容分为3组 也就是(\w+)出现字母,数字,下划线一次或多次,这个分组枝衫就是下面使用match对象的grou()方法的时候的参数.不给参数和参数0都是得到整个匹配到的内容,  参数1得到第一个括号匹配到的内容,以此类推参数2和3,如果没有括号分组的话使用参数会出现错误.

search( )查找和正则式匹配的内容,只匹一次后面的那个找不到.返回一个match对象

\w 匹配字母纳搭羡,数字,下划线

\W 匹配字母,数字.下划线之外的所有字符

\d 匹配数字

\D 匹配非数字

\s 匹配空格,制表符,换行符

\S匹配除空格制表符,换行符之外的其他字符

[ .... ]定义自己的匹配,如[aeiouAEIOU ]匹配所有的元音字母,注意不是匹配单词.

{最少次数,最多次数},例如{3,9} 匹配3-9次,{ ,10}匹配0-10次. 默认为匹配最多次数(贪心匹配),非贪心模式在后面加上问号 

?  可选 0次或者1次吧  

+匹配1次或多次

*匹配0次或者多次

^ 判断开头 ^\d 如果待匹配串是数字开头则返回第一个数字

$判断结尾  \d$  如果待匹配串是数字结尾则返回最后一个数字

.   通配符,匹配除换行之外的所有字符

   \d{11}  匹配数字11次

    . * 匹配所有字符除 换行

[a-zA-Z0-9._%+-]  小写和大写字母、数字、句点、下划线、百分号、加号或短横

[a-zA-Z]{2,4} 匹配字母 2 - 4次

python正则表达式是什么呢？

python正则表达式如下：

在python中，所谓的“正则表达式”指的是通常被用来检索、替换那些符合某个模式的一段文本。具体而言，它的作用是检测某个字符串是升枣否符合规则和提取网页字符串中想要的数据。

正则表达式是对字符串提取的一套规则，我们把这个规则用正则里面的特定语法表达出来，去匹配满唯并足这个规则的字符串。正则表达式具有通用型，不仅python里面可以用，其他的语言也一样适用。

python的编程特点吵山拆：

速度快：Python的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。

免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

关于正则表达式python和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。