Regular Expression,正则表达式,又称正规表示式、正规表示法、正则表达式、规则表达式、常规表示法(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex、regexp或RE),是计算机科学的一个概念。正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。在很多文本编辑器里,正则表达式通常被用来检索、替换那些匹配某个模式的文本。
Python 自1.5版本起增加了re 模块。re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。
1.re.match函数
python用re.match函数从字符串的起始位置匹配一个模式,若字符串匹配正则表达式,则match方法返回匹配对象(Match Object),否则返回None(注意不是空字符串"")。匹配对象Macth Object具有group方法,用来返回字符串的匹配部分。
函数语法:re.match(pattern, string, flags) ;pattern是正则表达式,string需要匹配的字符串,flags为可选参数修饰符。
# 导入re模块,注意match函数是从起始位置匹配的。如果起始位置匹配失败,则返回None import re #match()函数适合匹配是否以xxxx开始的字符串,因为其从头开始匹配的 ret = re.match("abc","aBCabc",re.I) #可选参数re.I表示忽略大小写,后续详细解释。 print(ret.group()) #aBC ret1 = re.match("abc","aBCabc") print(ret1.group()) # 'NoneType' object has no attribute 'group'
正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志:
2.正则表达式的语法
2.1正则表达式对字符(单个字符)的表示
字符
功能
.
匹配任意1个字符(除了\n),注意因为.表示任意一个字符,所以如果匹配‘.'则需要用转义字符\.来表示
[ ]
匹配[ ]中列举的字符,如果[a-zA-Z0-9],[a-zA-Z]表示所有字母和数字,后者表示所有字母,注意中间没有空格符号。
\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
# 导入re模块 import re #1.测试.的使用,匹配任意字符开始的字符串 str='abc' ret =re.match("..",str) print(ret.group()) #ab.用两个..就表示只要str字符串开头是两个字符即可。 ret1 = re.match("....",str) #这种情况则会报错,因为str只有三个字符。 #2.匹配[]范围内的任意一个字符开头的字符串 str1 = "abcABC*" str2 = "3afasdlfadsf" ret2 = re.match("[a-z]",str1).group() #a ret3 = re.match("[123456]",str2).group() #3,[1-6]等价[123456] #3./d的使用,表示匹配任意一个数字 str3 = "第5名是我" ret4 = re.match("第\d名",str3).group() print(ret4) #第5名 ret4 = re.match("第[0-9]名",str3) #同样是表示0-9任意一个,[0-9]和\d效果一样 print(ret4.group()) #第5名
总结:注意上面对字符的匹配都是表示一个任意字符,或者某个范围内的任意一个字符,属于单个字符匹配。而实际开发中肯定都是用一个子串(多个字符)去匹配整个字符串。那么如何表示呢,请继续下去。
2.2正则表达式匹配多个字符:数量的表示
匹配多个字符的相关格式,其实就是单个字符加上数量。注意下面数量的匹配都是针对前一个字符。
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
"htmlcode">
# 导入re模块 import re #1.匹配第一个是大写字母,第二个小写字母,后面只要是小写字母即可。 ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aafngsdfgnlsdf1224343") print(ret.group()) #Aafngsdfgnlsdf ret1 = re.match("[A-Z][a-z]*","AaAaaa34bbb") print(ret1.group()) #Aa ,因为后面不是小写字母所以没匹配到。 #匹配下面字符串是否以字母或者下划线开头 ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w_]*","name1") #解释1:[a-zA-Z_]+字母下划线至少出现一次 print(ret.group()) #name1 ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w_]*","_name") #解释2:[\w_]*表示字母,数据下划线出现任意次 print(ret.group()) #_name ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w_]*","2_name") #print(ret.group()) #报错,因为匹配不上,返回None. #3.匹配前面字符出现0次或者1次使用? ret = re.match("[1-9]","7") print(ret.group()) #7 ret = re.match("[1-9]","33") print(ret.group()) #33 ret = re.match("[1-9]","09") print(ret.group()) #0 #4.前面字符出现n此,或者m-n范围内的任意次 ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","dsa2A9nfdsf") print(ret.group()) #dsa2A9,匹配前6位是数字字符下划线即可 ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{3,8}","aSjsd239344") ret1 = re.match("[a-zA-Z0-9_]{3,8}","aSjs") print(ret1.group()) #aSjs,注意匹配前一个字符出现3-8次,只要这个范围内都算匹配成功,按实际匹配 print(ret.group()) #aSjsd239 匹配前一个字符出现3到8次 ret = re.match("[a-z0-9A-Z_]{3,}","a2") print(ret.group()) #至少出现3次,所以如果只有两个的话,返回None,调用报错。
总结:单个字符匹配,多个字符匹配上面都已经演示过了,基本可以完成大多数字符串的匹配了。但是上面过于字符串的匹配都是从头开始匹配的,而实际开发中可能是从字符串中间,后者结尾开始匹配的。keep reading....
2.3.正则表达式:匹配边界的问题
字符
功能
^
匹配字符串开头
$
匹配字符串结尾
\b
匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
\B
匹配非单词边界,'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 'er'。
# 导入re模块 import re # 匹配以@qq.com邮箱结尾的邮箱地址 #1.不适用匹配字符串结尾的$来实现,注意.要用转义字符,一般邮箱的长度都是4-30位 ret = re.match("[\w]{4,30}@qq\.com", "xiaoWang@qq.com") print(ret.group()) #xiaoWang@qq.com # 通过$来确定末尾,效率更高 ret = re.match("[\w]{4,30}@qq\.com$", "xiaoWang@qq.com") print(ret.group()) #xiaoWang@qq.com ret = re.match("[\w]{4,30}@qq\.com$", "xiaoWang@qq.com.cn") #print(ret.group()) #报错
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