理解python正则表达式
在python中,对正则表达式的支持是通过re模块来支持的。使用re的步骤是先把表达式字符串编译成pattern实例,然后在使用pattern去匹配文本获取结果。
其实也有另外一种方式,就是直接使用re模块的方法,但是这样就不能使用编译后的pattern实例了。
实例:
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re pat = re.compile(r'hello') match = pat.match('hello world!') if match: print match.group() match1 = re.match(r'hello','hello world!') if match1: print match1.group() print match1.pos
返回的结果相同,都是 hello
关于Pattern 对象:
它是由re.complie函数来构造的,是一个编译好的正则表达式,通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。
Pattern不能直接实例化,必须使用re.compile()进行构造。
Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息:
- pattern: 编译时用的表达式字符串。
- flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
- groups: 表达式中分组的数量。
- groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典,没有别名的组不包含在内。
关于 re.compile方法
re.compile(strPattern[, flag]):
这个方法是Pattern类的工厂方法,用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式,取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效,比如re.I | re.M。另外,你也可以在regex字符串中指定模式,比如re.compile('pattern', re.I | re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。
可选值有:
- re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写(括号内是完整写法,下同)
- M(MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为(参见上图)
- S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为
- L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
- U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
- X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行,忽略空白字符,并可以加入注释
1).关于 match方法:
Match对象是一次匹配的结果,包含了很多关于此次匹配的信息,可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
属性:
- string: 匹配时使用的文本。
- re: 匹配时使用的Pattern对象。
- pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
- endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
- lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组,将为None。
- lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组,将为None。
方法:
1、group([group1, …]):
获得一个或多个分组截获的字符串;指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名;编号0代表整个匹配的子串;不填写参数时,返回group(0);没有截获字符串的组返回None;截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2、groups([default]):
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代,默认为None。
3、groupdict([default]):
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典,没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4、start([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引(子串第一个字符的索引)。group默认值为0。
5、end([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引(子串最后一个字符的索引+1)。group默认值为0。
6、span([group]):
返回(start(group), end(group))。
7、expand(template):
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g
请看例子:
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re m = re.match(r'(\w+)\s(\w+)','aaa bbb ccc') print m.string print m.re print m.pos print m.endpos print m.lastindex print m.lastgroup print m.group() print m.start() print m.end() print m.span() print m.expand(r'\2 \1')
结果为:
aaa bbb ccc
<_sre.SRE_Pattern object at 0x10dbfda08>
0
11
2
None
aaa bbb
0
7
(0, 7)
bbb aaa
2).关于search方法:
查找可以匹配的子串,和match 不同的是他不是从开始处开始匹配的。如果没有匹配上,则返回None
上面的例子中,将match 换成search返回的结果一样
请看:
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re pat = re.compile(r'hello') match = pat.match('shello world!') if match: print match.group() else: print 'not match!' match1 = re.search(r'hello','shello world!') if match1: print match1.group()
结果为:
not match!
hello
这2个函数,没有其他区别,就是一个是从开始匹配的,另外一个不是开始的
3.split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。
4.findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):
搜索string,以列表形式返回全部能匹配的子串。
5.finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]):
搜索string,返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match对象)的迭代器。
6.sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时,可以使用\id或\g
当repl是一个方法时,这个方法应当只接受一个参数(Match对象),并返回一个字符串用于替换(返回的字符串中不能再引用分组)。
count用于指定最多替换次数,不指定时全部替换。
7.subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
例子为:
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re p =re.compile(r'\d+') print p.split('aa1bb2cc3dd4ee5ff6') print p.findall('aa1bb2cc3dd4ee5ff6') for m in p.finditer('aa1bb2cc3dd4ee5ff6'): print m.group(), print '\nsub test' p1 =re.compile(r'(\w+)\s+(\w+)') s = 'i am ok' print p1.sub(r'\2 \1',s) print p1.subn(r'\2 \1',s)
结果:
['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee', 'ff', '']
['1', '2', '3', '4', '5', '6']
1 2 3 4 5 6
sub test
am i ok
('am i ok', 1)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

羽化控制的关键在于理解其渐变本质。PS本身不提供直接控制渐变曲线的选项,但你可以通过多次羽化、配合蒙版、精细选区,灵活调整半径和渐变柔和度,实现自然过渡效果。

MySQL 有免费的社区版和收费的企业版。社区版可免费使用和修改,但支持有限,适合稳定性要求不高、技术能力强的应用。企业版提供全面商业支持,适合需要稳定可靠、高性能数据库且愿意为支持买单的应用。选择版本时考虑的因素包括应用关键性、预算和技术技能。没有完美的选项,只有最合适的方案,需根据具体情况谨慎选择。

文章介绍了MySQL数据库的上手操作。首先,需安装MySQL客户端,如MySQLWorkbench或命令行客户端。1.使用mysql-uroot-p命令连接服务器,并使用root账户密码登录;2.使用CREATEDATABASE创建数据库,USE选择数据库;3.使用CREATETABLE创建表,定义字段及数据类型;4.使用INSERTINTO插入数据,SELECT查询数据,UPDATE更新数据,DELETE删除数据。熟练掌握这些步骤,并学习处理常见问题和优化数据库性能,才能高效使用MySQL。

PS羽化是一种图像边缘模糊效果,通过在边缘区域对像素加权平均实现。设置羽化半径可以控制模糊程度,数值越大越模糊。灵活调整半径可根据图像和需求优化效果,如处理人物照片时使用较小半径保持细节,处理艺术作品时使用较大半径营造朦胧感。但需注意,半径过大易丢失边缘细节,过小则效果不明显。羽化效果受图像分辨率影响,且需要根据图像理解和效果把握进行调整。

MySQL安装失败的原因主要有:1.权限问题,需以管理员身份运行或使用sudo命令;2.依赖项缺失,需安装相关开发包;3.端口冲突,需关闭占用3306端口的程序或修改配置文件;4.安装包损坏,需重新下载并验证完整性;5.环境变量配置错误,需根据操作系统正确配置环境变量。解决这些问题,仔细检查每个步骤,就能顺利安装MySQL。

MySQL性能优化需从安装配置、索引及查询优化、监控与调优三个方面入手。1.安装后需根据服务器配置调整my.cnf文件,例如innodb_buffer_pool_size参数,并关闭query_cache_size;2.创建合适的索引,避免索引过多,并优化查询语句,例如使用EXPLAIN命令分析执行计划;3.利用MySQL自带监控工具(SHOWPROCESSLIST,SHOWSTATUS)监控数据库运行状况,定期备份和整理数据库。通过这些步骤,持续优化,才能提升MySQL数据库性能。

MySQL下载文件损坏,咋整?哎,下载个MySQL都能遇到文件损坏,这年头真是不容易啊!这篇文章就来聊聊怎么解决这个问题,让大家少走弯路。读完之后,你不仅能修复损坏的MySQL安装包,还能对下载和安装过程有更深入的理解,避免以后再踩坑。先说说为啥下载文件会损坏这原因可多了去了,网络问题是罪魁祸首,下载过程中断、网络不稳定都可能导致文件损坏。还有就是下载源本身的问题,服务器文件本身就坏了,你下载下来当然也是坏的。另外,一些杀毒软件过度“热情”的扫描也可能造成文件损坏。诊断问题:确定文件是否真的损坏

MySQL数据库性能优化指南在资源密集型应用中,MySQL数据库扮演着至关重要的角色,负责管理海量事务。然而,随着应用规模的扩大,数据库性能瓶颈往往成为制约因素。本文将探讨一系列行之有效的MySQL性能优化策略,确保您的应用在高负载下依然保持高效响应。我们将结合实际案例,深入讲解索引、查询优化、数据库设计以及缓存等关键技术。1.数据库架构设计优化合理的数据库架构是MySQL性能优化的基石。以下是一些核心原则:选择合适的数据类型选择最小的、符合需求的数据类型,既能节省存储空间,又能提升数据处理速度
