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
正则表达式语法模式和操作符详见
狼蚁网站SEO优化介绍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。
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。
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,详情见此
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.pile 函数
pile 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.pile(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.pile(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.pile(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
参考资料
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,更多相关python 正则表达式处理函数内容请搜索狼蚁SEO以前的文章或继续浏览狼蚁网站SEO优化的相关文章希望大家以后多多支持狼蚁SEO!
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