python正则表达式学习,python正则是我们常用的计算机语言,应用非常广泛,下面的额文章就详细的介绍用python正则表达式来做一些复杂字符串分析,提取想要的信息够用就行,一下就是相关的详细的介绍。
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正则表达式中特殊的符号:
“.” 表任意字符
“^ ” 表string起始
“$” 表string 结束
“*” “+” “?” 跟在字符后面表示,0个——多个, 1个——多个, 0个或者1个
*?, +?, ?? 符合条件的情况下,匹配的尽可能少//限制*,+,?匹配的贪婪性
{m} 匹配此前的字符,重复m次
{m,n} m到n次,m,n可以省略
举个例子 ‘a.*b’ 表示a开始,b结束的任意字符串
a{5} 匹配连续5个a
[] 表一系列字符 [abcd] 表a,b,c,d [^a] 表示非a
| A|B 表示A或者B , AB为任意的python正则表达式另外|是非贪婪的如果A匹配,则不找B
(…) 这个括号的作用要结合实例才能理解, 用于提取信息
- d [0-9]
- D 非 \d
- s 表示空字符
- S 非空字符
- \w [a-zA-Z0-9_]
- \W 非 \w
一:re的几个函数
1: compile(pattern, [flags])
根据python正则表达式字符串 pattern 和可选的flags 生成正则表达式 对象生成正则表达式 对象(见二)其中flags有下面的定义:
I 表示大小写忽略
L 使一些特殊字符集,依赖于当前环境
M 多行模式 使 ^ $ 匹配除了string开始结束外,还匹配一行的开始和结束
S “.“ 匹配包括‘\n’在内的任意字符,否则 . 不包括‘\n’
U Make \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s and \S dependent on the Unicode character properties database
X 这个主要是表示,为了写正则表达式,更可毒,会忽略一些空格和#后面的注释
其中S比较常用应用形式如下
- import re
- re.compile(……,re.S)
2: match(pattern,string,[,flags])让string匹配,pattern,后面分flag同compile的参数一样返回MatchObject 对象
3: split( pattern, string[, maxsplit = 0])用pattern 把string 分开
- >>> re.split(‘\W+’, ‘Words, words, words.’)
- ['Words', 'words', 'words', '']
括号‘()’在pattern内有特殊作用,请查手册
4:findall( pattern, string[, flags])比较常用,从string内查找不重叠的符合pattern正则表达式的表达式,然后返回list列表
5:sub( pattern, repl, string[, count])repl可以时候字符串,也可以式函数当repl是字符串的时候,就是把string 内符合pattern的子串,用repl替换了当repl是函数的时候,对每一个在string内的,不重叠的,匹配pattern的子串,调用repl(substring),然后用返回值替换
- substringre.sub(r’def\s+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)\s*\(\s*\):’,
- … r’static PyObject*\npy_\1(void)\n{‘,
- … ‘def myfunc():’)
- ’static PyObject*\npy_myfunc(void)\n{‘
- >>> def dashrepl(matchobj):
- … if matchobj.group(0) == ‘-’: return ‘ ‘
- … else: return ‘-’
- >>> re.sub(‘-{1,2}’, dashrepl, ‘pro—-gram-files’)
- ‘pro–gram files’
二:re的几个函数产生方式:
通过 re.compile(pattern,[flags])回match( string[, pos[, endpos]]) ;返回string[pos,endpos]匹配pattern的MatchObject
- split( string[, maxsplit = 0])
- findall( string[, pos[, endpos]])
- sub( repl, string[, count = 0])
这几个函数和re模块内的相同,只不过是调用形式有点差别re.几个函数和 正则表达式对象的几个函数,功能相同,但同一程序如果多次用的这些函数功能,正则表达式对象的几个函数效率高些#p#
三:matchobject
通过 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回该对象有如下方法和属性:
方法:
- group( [group1, ...])
- groups( [default])
- groupdict( [default])
- start( [group])
- end( [group])
的***方法,就是举个例子
- matchObj = re.compile(r”(?P\d+)\.(\d*)”)
- m = matchObj.match(‘3.14sss’)
- #m = re.match(r”(?P\d+)\.(\d*)”, ‘3.14sss’)
- print m.group()
- print m.group(0)
- print m.group(1)
- print m.group(2)
- print m.group(1,2)
- print m.group(0,1,2)
- print m.groups()
- print m.groupdict()
- print m.start(2)
- print m.string
输出如下:
- 3.14
- 3.14
- 3
- 14
- (‘3′, ‘14′)
- (‘3.14′, ‘3′, ‘14′)
- (‘3′, ‘14′)
- {‘int’: ‘3′}
- 2
- 3.14sss
所以group() 和group(0)返回,匹配的整个表达式的字符串
另外group(i) 就是python正则表达式中用第i个“()” 括起来的匹配内容
(‘3.14′, ‘3′, ‘14′)最能说明问题了。
以上的文章就是我们对其的相关介绍,希望大家有所收获。
当前标题:简单介绍Python正则表达式
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