元字符（Meta Characters）是正規表示式中具有特殊意義的專用字符，在Python中也不例外，是用來指明前導字符（位於元字符前的字符）在目標對像中的出現模式。
在正規表示式中，方括號 ( [] ) 中指定的一組字元會組成一個字元類別。
# 元字符序列匹配类中的任何单个字符 >>> s = 'foo123bar' # 3个任意连续字符匹配 >>> re.search('[0-9][0-9][0-9]', s) <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='123'> >>> re.search('[0-9][0-9][0-9]', 'foo456bar') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='456'> >>> re.search('[0-9][0-9][0-9]', '234baz') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='234'> >>> re.search('[0-9][0-9][0-9]', 'qux678') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='678'> # 匹配不上的情况 >>> print(re.search('[0-9][0-9][0-9]', '12foo34')) None
通配符點 ( . ) 元字元符合除換行符以外的任何字元。
>>> s = 'foo123bar' >>> re.search('1.3', s) <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='123'> >>> s = 'foo13bar' >>> print(re.search('1.3', s)) None
re模組支援的元字元
下面列表都是元字元的描述，對元字元進行分類描述方便記憶。這個要是看不懂直接看跳過看下面的例子。
| 字元 | 描述 |
|---|---|
| \ | 將下一個字元標記為一個特殊字元、或一個原義字元、或一個向後引用、或一個八進位轉義符。例如，‘n’ 匹配字元 “n”。 ‘\n’ 符合一個換行符。序列‘\’ 符合「」而「(」 則符合「(」。 |
| ^ | 符合輸入字串的開始位置。如果設定了RegExp物件的Multiline 屬性，^ 也符合‘\n’ 或‘\r’ 之後的位置。 |
| $ | #符合輸入字串的結束位置。如果設定了RegExp 物件的Multiline 屬性，$ 也符合‘\n’ 或‘\r’ 之前的位置。 |
| * | 匹配前面的子表達式零次或多次。例如，zo* 能匹配“z” 以及“zoo”。* 等價於{0,}。 |
| 匹配前面的子表達式一次或多次。例如，‘zo ’ 能匹配“zo” 以及“zoo”，但不能匹配“z”。等價於 {1,}。 | |
| ? | 符合前面的子運算式是零次或一次。例如，「do(es)?」 可以符合 “do” 或 “does” 。 ? 等價於 {0,1}。 |
| {n} | n 是非負整數。配對確定的 n 次。例如，‘o{2}’ 不能匹配 “Bob” 中的 ‘o’，但是能匹配 “food” 中的兩個 o。 |
| {n,} | n 是一個非負整數。至少匹配n 次。例如，‘o{2,}’ 不能匹配 “Bob” 中的 ‘o’，但能匹配 “foooood” 中的所有 o。 ‘o{1,}’ 等價於 ‘o ’。 ‘o{0,}’ 則等價於 ‘o*’。 |
| {n,m} | m 和 n 皆為非負整數，其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。例如，「o{1,3}」 將符合 “fooooood” 中的前三個 o。 ‘o{0,1}’ 等價於 ‘o?’。請注意逗號和兩個數字之間不能有空格。 |
| ? | 當字元緊接在任何其他限制符(*, , ?, {n}, {n,}, {n,m} ) 後面時，匹配模式是非貪婪的。非貪婪模式盡可能少的匹配所搜尋的字串，而預設的貪婪模式則盡可能多的匹配所搜尋的字串。例如，對於字串 “oooo”，‘o ?’ 將匹配單個 “o”，而 ‘o ’ 將匹配所有 ‘o’。 |
| . | 符合除換行符（\n、\r）之外的任何單一字元。要匹配包括‘\n’ 在內的任何字符，請使用像"(. |
| x|y | 匹配x 或y。例如，'z |
| [xyz] | 字元集合。符合所包含的任一字元。例如， ‘[abc]’ 可以符合「plain」中的‘ a’。 |
| [^xyz] | 負值字元集合。匹配未包含的任意字元。例如， ‘[^abc]’ 可以匹配“ plain」中的’p’、‘l’、‘i’、‘n’。 |
| [a-z] | #字元範圍。符合指定範圍內的任意字元。例如，‘[a-z]’ 可以匹配‘a’ 到‘z’ 範圍內的任意小寫字母字元。 |
| [^a-z] | 負值字元範圍。符合任何不在指定範圍內的任意字元。例如，‘[^a-z]’ 可以匹配任何不在指定範圍內的任意字元。例如，‘[^a-z]’ 可以符合任何不在‘a’ 到‘z’ 範圍內的任意字元。 |
| \b | 符合一個單字邊界，也就是指單字和空格間的位置。例如， ‘er\b’ 可以符合"never" 中的&lsquo ;er’，但不能匹配“verb” 中的‘er’。 |
| \B | 匹配非單字邊界。‘er\B’ 能匹配“ verb” 中的‘er’，但不能匹配“never” 中的‘er’。 |
| \cx | # 匹配由x 指明的控製字元。例如，\cM 符合一個Control-M 或回車符。x 的值必須為A-Z 或a-z 之一。否則，將c 視為一個原義的‘c’ 字元。 |
| \d | 符合一個數字字元。等價於[0-9]。 |
| \D | 符合一個非數字字元。等價於[^0-9]。 |
| \f | 符合一個換頁符號。等價於 \x0c 和 \cL。 |
| \n | 符合一個換行符號。等價於 \x0a 和 \cJ。 |
| \r | 符合一個回車符。等價於 \x0d 和 \cM。 |
| \s | 符合任何空白字符，包括空格、製表符、換頁符等等。等價於 [ \f\n\r\t\v]。 |
| \S | 符合任何非空白字元。等價於 [^ \f\n\r\t\v]。 |
| \t | 符合一個製表符。等價於 \x09 和 \cI。 |
| \v | 符合一個垂直製表符。等價於 \x0b 和 \cK。 |
| \w | 符合字母、數字、底線。等價於’[A-Za-z0-9_]'。 |
| \W | 符合非字母、數字、底線。等價於 ‘[^A-Za-z0-9_]’。 |
| \xn | 符合 n，其中 n 為十六進位轉義值。十六進制轉義值必須為確定的兩個數字長。例如，‘\x41’ 匹配 “A”。 ‘\x041’ 則等價於 ‘\x04’ & “1”。正则表达式中可以使用 ASCII 编码。 |
| \num | 匹配 num，其中 num 是一个正整数。对所获取的匹配的引用。例如，‘(.)\1’ 匹配两个连续的相同字符。 |
| \n | 标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 \n 之前至少 n 个获取的子表达式，则 n 为向后引用。否则，如果 n 为八进制数字 (0-7)，则 n 为一个八进制转义值。 |
| \nm | 标识一个八进制转义值或一个向后引用。如果 \nm 之前至少有 nm 个获得子表达式，则 nm 为向后引用。如果 \nm 之前至少有 n 个获取，则 n 为一个后跟文字 m 的向后引用。如果前面的条件都不满足，若 n 和 m 均为八进制数字 (0-7)，则 \nm 将匹配八进制转义值 nm。 |
| \nml | 如果 n 为八进制数字 (0-3)，且 m 和 l 均为八进制数字 (0-7)，则匹配八进制转义值 nml。 |
| \un | 匹配 n，其中 n 是一个用四个十六进制数字表示的 Unicode 字符。例如， \u00A9 匹配版权符号 (?)。 |
指定要匹配的特定字符集。 字符类元字符序列将匹配该类中包含的任何单个字符。
# 元字符序列[artz]匹配任何单个'a'、'r'、't'或'z'字符 # ba[artz]同时匹配'bar'and 'baz'（也将匹配'baa'and 'bat'）。 >>> re.search('ba[artz]', 'foobarqux') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'> >>> re.search('ba[artz]', 'foobazqux') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='baz'>
匹配和[a-z]之间的任何小写字母字符。
>>> re.search('[a-z]', 'FOObar') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='b'>
匹配和[0-9]之间任何数字字符。
>>> re.search('[0-9][0-9]', 'foo123bar') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 5), match='12'>
[0-9a-fA-F]匹配任何十六进制数字字符。
>>> re.search('[0-9a-fA-f]', '--- a0 ---') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 5), match='a'>
[^0-9]匹配任何不是数字的字符开头的字符。
>>> re.search('[^0-9]', '12345foo') <_sre.SRE_Match object; span=(5, 6), match='f'>
如果一个^字符出现在字符类中但不是第一个字符则无结果。
>>> re.search('[#:^]', 'foo^bar:baz#qux') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='^'>
可以通过用连字符分隔字符来指定字符类中的字符范围，可以将其作为第一个或最后一个字符放置，或者使用反斜杠 ( \ ) 对其进行转义。
# 直接查找符号 >>> re.search('[-abc]', '123-456') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='-'> >>> re.search('[abc-]', '123-456') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='-'> >>> re.search('[ab\-c]', '123-456') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='-'> # 查找转义符号 >>> re.search('[]]', 'foo[1]') <_sre.SRE_Match object; span=(5, 6), match=']'> >>> re.search('[ab\]cd]', 'foo[1]') <_sre.SRE_Match object; span=(5, 6), match=']'> # [ ] 内的元字符失去意义转义成字符处理 >>> re.search('[)*+|]', '123*456') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='*'> >>> re.search('[)*+|]', '123+456') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='+'>
匹配除换行符以外的任何单个字符。
>>> re.search('foo.bar', 'fooxbar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='fooxbar'> >>> print(re.search('foo.bar', 'foobar')) None >>> print(re.search('foo.bar', 'foo\nbar')) None >>> print(re.search('foo.bar', 'foosbar')) <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foosbar'>
\w匹配任何字母数字字符，单词字符是大写和小写字母、数字和下划线 ( _) 字符。
\w 等于 [a-zA-Z0-9_] 。
>>> re.search('\w', '#(.a$@&') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'> >>> re.search('[a-zA-Z0-9_]', '#(.a$@&') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'>
\W是相反的。它匹配任何非单词字符。
\W 等于 [^a-zA-Z0-9_] 。
>>> re.search('\W', 'a_1*3Qb') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='*'> >>> re.search('[^a-zA-Z0-9_]', 'a_1*3Qb') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='*'>
\d匹配任何十进制数字字符，等价于[0-9]。
>>> re.search('\d', 'abc4def') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='4'>
\D匹配任何不是十进制数字的字符，等价于[^0-9]。
>>> re.search('\D', '234Q678') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='Q'>
\s匹配任何空白字符，同时也匹配换行符。
>>> re.search('\s', 'foo\nbar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='\n'>
\S匹配任何不是空格的字符。
>>> re.search('\S', ' \n foo \n ') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 5), match='f'>
字符类序列\w, \W, \d, \D, \s, 和\S也可以出现在方括号字符类中。
# [\d\w\s]匹配任何数字、单词或空白字符 >>> re.search('[\d\w\s]', '---3---') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='3'> >>> re.search('[\d\w\s]', '---a---') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'> >>> re.search('[\d\w\s]', '--- ---') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match=' '> # 由于\w包含\d，相同的字符类也可以表示为略短[\w\s] >>> re.search('[\w\s]', '---a---') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'> >>> re.search('[\w\s]', '---a---') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='a'> >>> re.search('[\w\s]', '--- ---') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match=' '>
反斜杠会删除元字符的特殊含义。
>>> re.search('.', 'foo.bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='f'> >>> re.search('\.', 'foo.bar') # 非通配符 <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='.'> >>> re.search(r'\\', 'foo\bar') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='\\'>
不匹配搜索字符串中的任何实际字符，并且在解析期间它们不使用任何搜索字符串。指示搜索字符串中必须发生匹配的特定位置。
^ 和 \A 字符串的开头匹配项
>>> re.search('^foo', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> >>> print(re.search('^foo', 'barfoo')) None >>> re.search('\Afoo', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> >>> print(re.search('\Afoo', 'barfoo')) None
>>> re.search('bar$', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'> >>> print(re.search('bar$', 'barfoo')) None >>> re.search('bar\Z', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'> >>> print(re.search('bar\Z', 'barfoo')) None # 特殊$也在搜索字符串末尾的单个换行符之前匹配 >>> re.search('bar$', 'foobar\n') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'>
\b 必须在单词的开头或结尾。
# 单词开头 >>> re.search(r'\bbar', 'foo bar') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> re.search(r'\bbar', 'foo.bar') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> print(re.search(r'\bbar', 'foobar')) None # 单词结尾 >>> re.search(r'foo\b', 'foo bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> >>> re.search(r'foo\b', 'foo.bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> >>> print(re.search(r'foo\b', 'foobar')) None # 单词居中 >>> re.search(r'\bbar\b', 'foo bar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> re.search(r'\bbar\b', 'foo(bar)baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> print(re.search(r'\bbar\b', 'foobarbaz')) None
\B 不能在单词的开头或结尾。
>>> print(re.search(r'\Bfoo\B', 'foo')) None >>> print(re.search(r'\Bfoo\B', '.foo.')) None >>> re.search(r'\Bfoo\B', 'barfoobaz') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='foo'>
该部分必须出现多少次才能使匹配成功。
>>> re.search('foo-*bar', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='foobar'> >>> re.search('foo-*bar', 'foo-bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo-bar'> >>> re.search('foo-*bar', 'foo--bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 8), match='foo--bar'>
匹配2个字符中全部的内容。
>>> re.search('foo.*bar', '# foo jklasajk#*(@ bar #') <_sre.SRE_Match object; span=(2, 22), match='foo jklasajk#*(@ bar'>
>>> print(re.search('foo-+bar', 'foobar')) None >>> re.search('foo-+bar', 'foo-bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo-bar'> >>> re.search('foo-+bar', 'foo--bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 8), match='foo--bar'>
>>> re.search('foo-?bar', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='foobar'> >>> re.search('foo-?bar', 'foo-bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo-bar'> >>> print(re.search('foo-?bar', 'foo--bar')) None
加问号则表示为最小长度匹配的懒惰模式。
### + 和 +? 代替了 * 和 *? # .*全匹配贪婪模式 >>> re.search('<.*>', '%<foo> <bar> <baz>%') <_sre.SRE_Match object; span=(1, 18), match='<foo> <bar> <baz>'> # *? 前一个字符0次或无限次扩展，最小匹配 >>> re.search('<.*?>', '%<foo> <bar> <baz>%') <_sre.SRE_Match object; span=(1, 6), match='<foo>'> # .+ 前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配 >>> re.search('<.+>', '%<foo> <bar> <baz>%') <_sre.SRE_Match object; span=(1, 18), match='<foo> <bar> <baz>'> # .+? 前一个字符1次或无限次扩展，最小匹配 >>> re.search('<.+?>', '%<foo> <bar> <baz>%') <_sre.SRE_Match object; span=(1, 6), match='<foo>'> # ? 匹配懒惰模式 >>> re.search('ba?', 'baaaa') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='ba'> # ?? 前一个字符0次或1次扩展，最小匹配 >>> re.search('ba??', 'baaaa') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match='b'>
>>> print(re.search('x-{3}x', 'x--x'))
None
>>> re.search('x-{3}x', 'x---x')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='x---x'>
>>> print(re.search('x-{3}x', 'x----x'))
None>>> for i in range(1, 6):
... s = f"x{'-' * i}x"
... print(f'{i} {s:10}', re.search('x-{2,4}x', s))
...
1 x-x None
2 x--x <_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='x--x'>
3 x---x <_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='x---x'>
4 x----x <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='x----x'>
5 x-----x None| 正则表达式 | 匹配说明 | 相同语法 |
|---|---|---|
| < regex > {,n} | 任何小于或等于的重复次数n | < regex > {0,n} |
| < regex > {m,} | 任何大于或等于的重复次数m | ---- |
| < regex > {,} | 任意次数的重复 | < regex > {0,} ， < regex > * |
>>> re.search('x{}y', 'x{}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='x{}y'>
>>> re.search('x{foo}y', 'x{foo}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='x{foo}y'>
>>> re.search('x{a:b}y', 'x{a:b}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='x{a:b}y'>
>>> re.search('x{1,3,5}y', 'x{1,3,5}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='x{1,3,5}y'>
>>> re.search('x{foo,bar}y', 'x{foo,bar}y')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 11), match='x{foo,bar}y'>非贪婪（懒惰）版本 {m,n}。
>>> re.search('a{3,5}', 'aaaaaaaa')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 5), match='aaaaa'>
>>> re.search('a{3,5}?', 'aaaaaaaa')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='aaa'>分组构造将 Python 中的正则表达式分解为子表达式或组。
分组：一个组代表一个单一的句法实体。附加元字符作为一个单元应用于整个组。
捕获：一些分组结构还捕获与组中的子表达式匹配的搜索字符串部分。可以通过几种不同的机制检索捕获的匹配项。
(
# 括号中的正则表达式仅匹配括号的内容 >>> re.search('(bar)', 'foo bar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> re.search('bar', 'foo bar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'>
组后面的量词元字符对组中指定的整个子表达式作为一个单元进行操作。
# 元字符+仅适用于字符'r'，'ba'随后出现一次或多次'r'。 >>> re.search('bar+', 'foo bar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> re.search('(bar)+', 'foo bar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 7), match='bar'> >>> re.search('(bar)+', 'foo barbar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 10), match='barbar'> >>> re.search('(bar)+', 'foo barbarbarbar baz') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 16), match='barbarbarbar'>
| 正则表达式 | 解释 | 匹配说明 | 例子 |
|---|---|---|---|
| bar+ | 元字符+仅适用于字符’r’。 | ‘ba’随后出现一次或多次’r’ | bar、barr、barrr等 |
| (bar)+ | 元字符+适用于整个字符串’bar’。 | 出现一次或多次’bar’ | bar、barbar、barbarbar |
返回一个元组，其中包含从正则表达式匹配中捕获的所有组。
>>> m = re.search('(\w+),(\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 12), match='foo:quux:baz'> >>> m.groups() ('foo', 'quux', 'baz')
返回包含
>>> m = re.search('(\w+),(\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz') >>> m.groups() ('foo', 'quux', 'baz') >>> m.group(0) ('foo', 'quux', 'baz') >>> m.group(1) 'foo' >>> m.group(2) 'quux' >>> m.group(3) 'baz'
返回一个包含指定捕获匹配序号的元组。
>>> m = re.search('(\w+),(\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz') >>> m.groups() ('foo', 'quux', 'baz') >>> m.group(2, 3) ('quux', 'baz') >>> m.group(3, 2, 1) ('baz', 'quux', 'foo')
>>> regex = r'(\w+),\1' >>> m = re.search(regex, 'foo,foo') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo,foo'> >>> m.group(1) 'foo' >>> m = re.search(regex, 'qux,qux') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='qux,qux'> >>> m.group(1) 'qux' >>> m = re.search(regex, 'foo,qux') >>> print(m) None
>>> m = re.search('(?P<w1>\w+),(?P<w2>\w+),(?P<w3>\w+)', 'foo,quux,baz') >>> m.groups() ('foo', 'quux', 'baz') >>> m.group('w1') 'foo' >>> m.group('w3') 'baz' >>> m.group('w1', 'w2', 'w3') ('foo', 'quux', 'baz') >>> m.group(1, 2, 3) ('foo', 'quux', 'baz')
>>> m = re.search(r'(\w+),\1', 'foo,foo') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo,foo'> >>> m.group(1) 'foo' >>> m = re.search(r'(?P<word>\w+),(?P=word)', 'foo,foo') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 7), match='foo,foo'> >>> m.group('word') 'foo'
>>> m = re.search('(\w+),(?:\w+),(\w+)', 'foo,quux,baz') >>> m.groups() ('foo', 'baz') >>> m.group(1) 'foo' >>> m.group(2) 'baz'
(?(
(?(
# ^(###)?表示搜索字符串可选地以 . 开头'###'。如果是这样，那么周围的分组括号###将创建一个编号为的组1。否则，不会存在这样的组 # foo字面上匹配字符串'foo' # (?(1)bar|baz)匹配'bar'组是否1存在和'baz'不存在 regex = r'^(###)?foo(?(1)bar|baz)' # 搜索字符串'###foobar'确实以 开头'###'，因此解析器创建了一个编号为 的组1。然后条件匹配是针对'bar'匹配的 >>> re.search(regex, '###foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='###foobar'> # 搜索字符串'###foobaz'确实以 开头'###'，因此解析器创建了一个编号为 的组1。然后条件匹配是反对'bar'，不匹配。 >>> print(re.search(regex, '###foobaz')) None # 搜索字符串'foobar'不以 开头'###'，因此没有编号为 的组1。然后条件匹配是反对'baz'，不匹配。 >>> print(re.search(regex, 'foobar')) None # 搜索字符串'foobaz'不以 开头'###'，因此没有编号为 的组1。然后条件匹配是针对'baz'匹配的。 >>> re.search(regex, 'foobaz') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 6), match='foobaz'>
根据解析器在搜索字符串中当前位置的后面（左侧）或前面（右侧）来确定 Python 中正则表达式匹配的成功或失败。积极前瞻断言可表示为：(?=lookahead_regex)
# 断言正则表达式解析器当前位置之后的内容必须匹配 # 前瞻断言(?=[a-z])指定后面的'foo'必须是小写字母字符。 >>> re.search('foo(?=[a-z])', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> # 前瞻失败的例子，foo的下一个字符是'1' >>> print(re.search('foo(?=[a-z])', 'foo123')) None # 前瞻的独特之处<lookahead_regex>在于不消耗搜索字符串中匹配的部分，并且它不是返回的匹配对象的一部分。 >>> re.search('foo(?=[a-z])', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> # 举例对比观察，?=断言的区别 >>> m = re.search('foo(?=[a-z])(?P<ch>.)', 'foobar') >>> m.group('ch') 'b' >>> m = re.search('foo([a-z])(?P<ch>.)', 'foobar') >>> m.group('ch') 'a'
# 例子和之前的前瞻积极断言相反 >>> re.search('foo(?=[a-z])', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'> >>> print(re.search('foo(?![a-z])', 'foobar')) None >>> print(re.search('foo(?=[a-z])', 'foo123')) None >>> re.search('foo(?![a-z])', 'foo123') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='foo'>
# 断言正则表达式解析器当前位置之前的内容匹配 # 断言指定'foo'必须先于'bar' >>> re.search('(?<=foo)bar', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'> >>> print(re.search('(?<=qux)bar', 'foobar')) None
# 例子和之前的向后积极断言相反 >>> print(re.search('(?<!foo)bar', 'foobar')) None >>> re.search('(?<!qux)bar', 'foobar') <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='bar'>
# 正则表达式解析器忽略(?#...)序列中包含的任何内容 >>> re.search('bar(?#This is a comment) *baz', 'foo bar baz qux') <_sre.SRE_Match object; span=(4, 11), match='bar baz'>
# 形式的表达式最多匹配一个指定的表达式：<regex1>|<regex2>|...|<regexn><regexi> >>> re.search('foo|bar|baz', 'bar') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='bar'> >>> re.search('foo|bar|baz', 'baz') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='baz'> >>> print(re.search('foo|bar|baz', 'quux')) None # 结合交替、分组和任何其他元字符来实现您需要的任何复杂程度。 # (foo|bar|baz)+表示一个或多个字符串 >>> re.search('(foo|bar|baz)+', 'foofoofoo') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='foofoofoo'> >>> re.search('(foo|bar|baz)+', 'bazbazbazbaz') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 12), match='bazbazbazbaz'> >>> re.search('(foo|bar|baz)+', 'barbazfoo') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='barbazfoo'> # ([0-9]+|[a-f]+)表示一个或多个十进制数字字符的序列或一个或多个'a-f'字符的序列 >>> re.search('([0-9]+|[a-f]+)', '456') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='456'> >>> re.search('([0-9]+|[a-f]+)', 'ffda') <_sre.SRE_Match object; span=(0, 4), match='ffda'>
以上是Python中re模組的元字元怎麼使用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
