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Python基础 6 - 正则表达式

2024/12/23 6:46:54 来源：https://blog.csdn.net/weixin_43500710/article/details/141978846  浏览:  次   关键词：Python基础 6 - 正则表达式

文章目录

    • 1、正则表达式概念
    • 2、正则的三个基础方法
      • 1) match 方法
      • 2) search 方法
      • 3) findall 方法
    • 3、元字符匹配
    • 4、匹配对象方法
    • 5、compile 方法
    • 6、split、replace 方法
    • 7、贪婪模式与非贪婪

  大家好，我是技术界的小萌新，今天要和大家分享一些干货。在阅读之前请先点赞👍，给我一点鼓励吧！这对我来说很重要 (*^▽^*)

1、正则表达式概念

  正则表达式，又称规则表达式 (Regular Expression)。指使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串，常用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本。

2、正则的三个基础方法

  Python 正则表达式，使用 re 模块，并基于 re 模块中的三个基础方法来做正则匹配。

  分别是：match、search、findall 三个基础方法。

1) match 方法

  语法: result = re.match(pattern, string, flags = 0): 必须从字符串开头起始位置进行匹配，匹配成功则返回匹配对象字符串，不成功则返回 None。从字符串开头只匹配一次 。返回：<re.Match object; span=(1，6)，match='python'>，flags 标志位默认为 0，不应用其他匹配规则。

  re.match 返回一个 re.Match 的 object，其中有 start()、end()、span()（span: 范围，跨度）的方法，分别返回匹配字符串的开始位置(序列索引)、结束位置、span 包含开始、结束的元组 (start, end)。

import re
str = "1python python sdfds sdfds python"
print(re.match("python", str))打印：
None

2) search 方法

  搜索整个字符串，从前往后，匹配一个符合匹配(规则)模式的字符串，不局限于只从字符串开头匹配。匹配不到返回 None。

import re
str = "df1python python sdfds sdfds python"
print(re.search("python", str))打印：
<re.Match object; span=(3, 9), match='python'>

3) findall 方法

  返回所有符合匹配模式的字符串，不局限于匹配一次成功结果。匹配成功则返回多个匹配字符串对象的列表，匹配失败则返回 空list []。如果有捕获组 ()，则只返回所有捕获组的元组结果，把每个捕获组捕获到的字符串都作为了一个元组对象，除非捕获组只有一个，则返回该组结果为列表，

  re.findall() 中若设定了多个捕获组，捕获组均匹配成功时，返回一个嵌套元组。当其中一个捕获组没有捕获到字符串时，则返回为空列表。若彼此为或者的关系，则整体返回多个元组，这几组捕获组字符串作为其中的元素，没捕获到的为空元素。

import restr = "df1python python instance instance python"
print(re.findall("pydfthon", str))
print(re.findall("python", str))str = "df1python python instance instance python"
print("只有一个捕获组的结果：", re.findall("(python)", str))
print("只有一个捕获组的结果：", re.findall("(python)|instance", str))str = "df1python python instance instance python"
print("具有多个捕获组的结果：", re.findall("(python).*(instance)", str))
print("具有多个捕获组的结果：", re.findall("(python).*(instance)(other)", str))
print("具有多个捕获组的结果：", re.findall("(python)|(instance)", str))打印：
[]
['python', 'python', 'python']
只有一个捕获组的结果： ['python', 'python', 'python']
只有一个捕获组的结果： ['python', 'python', '', '', 'python']
具有多个捕获组的结果： [('python', 'instance')]
具有多个捕获组的结果： []
具有多个捕获组的结果： [('python', ''), ('python', ''), ('', 'instance'), ('', 'instance'), ('python', '')]

3、元字符匹配

  单字符匹配：str.findall(r'\d', string)

   str 字符串的 r 标记，表示旁边字符串是原始字符串，视作普通字符。即原来字符串内的( \ 斜杆 )转义字符失效，从而让 re 模块内读到 转义符，进行二次转义，让 ‘\d’ 等转义为匹配模式。

\d: digit 数字 \s: space 空格 \w: word 单词。 r: raw string 原始字符串。

\b: border 边界 [^]: 表示对集合内字符取反，不匹配这些字符或范围。

\W: 非单词字符，即匹配特殊字符。

image-20240827112212047

  数量匹配、边界匹配、分组匹配：

image-20240827113124257

警告:

{m,n} “，” 逗号后禁止空格出现，戒掉此类习惯：[1, 2, 3]。

r’\d’ = ‘\\d’ 保留 \ 使单字符匹配生效。 --> \d

r’\.’ = ‘\\.’ 保留 \ 使 . 匹配失效。 --> \.

import res = 'python 123 @@@ python 123 @@@'
r = 'python.{,5}\\W*python'
print(re.findall(r,s))	打印：
['python 123 @@@ python']

4、匹配对象方法

  re.findall() 方法无法使用，可以被 match、search 方法使用。

  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，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。用来获取 match、search 查询到的结果。

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

Python3 正则表达式 | 菜鸟教程 (runoob.com)

import re, randomdef randomize_date():# 生成随机年份random_year = random.randint(1900, 2100)# 生成随机月份random_month = random.randint(1, 12)# 生成随机日期# 注意：这里简单处理，假设每个月都有 31 天random_day = random.randint(1, 31)# 构建新的随机日期字符串random_date_str = f"{random_year:04d}-{random_month:02d}-{random_day:02d}"return random_date_str# t = "2024-08-27"
t = randomize_date()
print("生成的随机日期：",t)
r = r'(\d{4})-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[1-2]\d|3[0-1])'
print(re.match(r, t))
print("捕获的所有分组的元组元素分别是：\t", re.match(r, t).groups())
print("匹配的所有内容是：\t\t\t\t", re.match(r, t).group())
print("匹配的所有内容是：\t\t\t\t", re.match(r, t).group(0))
print("捕获的第 1 个分组内容是：\t\t",re.match(r, t).group(1))
print("捕获的第 2 个分组内容是：\t\t",re.match(r, t).group(2))
print("捕获的第 3 个分组内容是：\t\t",re.match(r, t).group(3))生成的随机日期： 1911-12-26
<re.Match object; span=(0, 10), match='1911-12-26'>
捕获的所有分组的元组元素分别是：	 ('1911', '12', '26')
匹配的所有内容是：				 1911-12-26
匹配的所有内容是：				 1911-12-26
捕获的第 1 个分组内容是：		 1911
捕获的第 2 个分组内容是：         12
捕获的第 3 个分组内容是：		 26

  匹配规则中调用分组：

  按顺序，元素被捕获组捕获进行分组后，可以在后续的匹配规则中进行调用，格式为 \1-9，代表前面已经被捕获的捕获组 1-9 的捕获元素。用来做数据清晰很方便。

  分组多了以后不方便记忆，分组也可以起别名，格式：(?P<alias>) ，调用该分组: (?P=alias)，如以下示例：

技巧：\w 匹配单词，\W 匹配非单词，[\w\W]* 几乎能匹配所有单词。

import recon = '<title>this is python3</title>'
print(re.match(r'<title>([\w\W]*)</title>',con).group(0))
print(re.match(r'<title>([\w\W]*)</title>',con).group(1))
print(re.match(r'<(\w+)>([\w\W]*)</\1>', con).group(1))
print(re.match(r'<(?P<tag>\w+)>([\w\W]*)</(?P=tag)>', con).group(1))打印：<title>this is python3</title>
this is python3
title
title

5、compile 方法

  编译正则匹配规则，生成一个正则表达式对象，供其他方法使用。一般用于频繁使用同一个正则表达式，格式: res = re.compile(r'pattern',[flags])，则 match 方法这样使用：res.match("string")

flags = re.I 忽略大小写
re.M 进行多行字符串匹配
re.S 匹配换行符等空白字符。

6、split、replace 方法

  split 方法默认按组切割捕获的字符串，也可以自定义字符，返回一个列表，存储被切割的元素，类似系统内置 str.split() 方法，格式：re.split(pattern, string, maxsplit = 0, flags) pattern 为切割的字符串，或分组的匹配模式。maxsplit 默认切割次数为 0 ，即无次数分隔。

  sub 方法可以替换字符串中的匹配项。格式：re.sub(pattern, replace, string, count = 0, flags) replace 为替换的字符串，count 默认为 0，即无次数替换。

import ret = "2024-08-27"
r = r'(\d{4})-(0[1-9]|1[0-2])-(0[1-9]|[1-2]\d|3[0-1])'
print(t)
print(re.split(r, t))  # 默认按分组切割，会有前后的空格字符元素。
print(re.split('-', t))  # 按指定字符 `-` 切割。
print(re.split('-', t, maxsplit=1))  # 可指定切割次数 maxsplit = 1print(re.sub('-', '/', t))  # 把 - 替换为 / ，也可制定替换次数 count = 1
print(re.sub('-', '/', t, count=1))打印：2024-08-27
['', '2024', '08', '27', '']
['2024', '08', '27']
['2024', '08-27']
2024/08/27
2024/08-27

  sub 其他用例：句尾添加换行符。

import re
s = "you're asking me out.that's so cute.what's your name again?"
print(re.sub(r"([.!?])", r"\1\n", s))打印：
you're asking me out.
that's so cute.
what's your name again?

  sub 进阶用法：按函数规则修改匹配到的字符或数字，再返回替换。replace 为函数，把经过匹配模式匹配到的字符串<re.Match object> 正则对象传入 replace 位置的函数内，数字字符转换为数字后再经过计算返回为字符串：

import re# 将匹配的数字乘以 2
def double(matched):num = int(matched.group('value'))return str(num * 2)s = '1xx2xx3xx4xx5'
print(re.sub(r'(?P<value>\d+)', double, s))打印：2xx4xx6xx8xx10

7、贪婪模式与非贪婪

  贪婪模式指 Python 中的数量匹配词默认是 “贪婪” 的，总是尝试匹配尽可能多的字符，相同的匹配项，总是捕获到最后一个匹配项。非贪婪模式相反，总是匹配尽可能少的字符。在数量匹配词如 *、+、?、{m,n}后加上?即可修改数量匹配词为非贪婪匹配模式。

import rev = re.match(r'(.+)(\d+-\d+-\d+)', 'This is my tel:133-1234-1234')
print("-------贪婪模式------")
print(v.group(1))
print(v.group(2))
print("------非贪婪模式------")
v = re.match(r'(.+?)(\d+-\d+-\d+)', 'This is my te1:133-1234-1234')
print(v.group(1))
print(v.group(2))打印：-------贪婪模式------
This is my tel:13
3-1234-1234
------非贪婪模式------
This is my te1:
133-1234-1234

  文章到这里就结束了，希望我的分享能为你的技术之旅增添一抹亮色。如果你喜欢这篇文章，请点赞收藏支持我，给予我前行的动力！🚀

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