首页 后端开发 Python教程 Python正则表达式

Python正则表达式

Oct 19, 2016 pm 04:37 PM
python基础

正则表达式是搜索、替换和解析复杂字符串的一种强大而标准的方法,Python中的正则相关的东西全在re模块下。

1 常用的匹配

^匹配字符串的开始

$匹配字符串的结尾

\b匹配一个单词的边界

\d匹配任意数字

\D匹配任意非数字字符

x?匹配一个可选的x(匹配1次或0次x字符)

x*匹配0次或多次x

x+匹配1次或多次x

x{n,m}至少n次,至多m次x

(a|b|c)要么匹配a,要么匹配b,要么匹配c

(x)一般情况下表示一个记忆组,你可以利用re.search函数返回对象的groups()函数来获取它的值

2 一般用途

#-------------------------------------------------------------------------------
# coding:        utf-8
# Purpose:正则表达式
#
# Author:      zdk
#
# Created:     26/02/2013
# Copyright:   (c) zdk 2013
#-------------------------------------------------------------------------------
  
import re
if __name__ == '__main__':
    addr = "100 BROAD ROAD APT.3"
    print(re.sub("ROAD","RD",addr)) # 100 BRD RD APT.3
    print(re.sub(r"\bROAD\b","RD",addr)) # 100 BROAD RD APT.3
    pattern = ".*B.*(ROAD)?"
    print(re.search(pattern,"ROAD")) #None
    print(re.search(pattern,"B")) #<_sre.SRE_Match object at 0x0230F020><span style="background-color:#FAFAFA;font-family:Monaco, &#39;DejaVu Sans Mono&#39;, &#39;Bitstream Vera Sans Mono&#39;, Consolas, &#39;Courier New&#39;, monospace;font-size:1em;line-height:1.5;"> </span>
登录后复制

(1)re.sub("ROAD","RD",addr) 利用re.sub函数对字符串addr进行搜索,满足表达式"ROAD"的用“RD”替换

(2)re.sub(r"\bROAD\b","RD",addr) ,“\b”含义是“单词的边界”,在Python中,由于字符“\”在字符串中必须转义,这会变得非常麻烦,所以Python用前缀r表示字符串中的所有字符都不转义。

(3)re.search(pattern,"ROAD") re模块有一个search函数,该函数有两个参数,一个是正则表达式,一个是字符串,search函数返回一个拥有多种方法可以描述这个匹配的对象,如果没有发现匹配,则返回None。

3 松散正则表达式

上面均是“紧凑”类型的表达式,它比较难以阅读,即使现在清楚表达式的含义,也不能保证几个月后还能记得。所以Python允许用户利用所谓的松散正则表达式来完成内联文档的需要,和一般的表达式有以下两个方面的主要区别

忽略空白符。空格符、制表符、回车符不匹配它们自身(如果你想在松散正则表达式中匹配一个空格符,你不须在它前面添加一个反斜杠符号对它进行转义)

忽略注释。和普通的Python代码一样,注释开始于#符号,结束于行尾。

#松散带有内联注释的正则表达式
    pattern = """
    ^   # begin of string
    M{0,3} # 0 to 3 M
    (CM|CD|D?C{0,3}) #CM or CD or D or D 0 to 3 C
    $   #end of string
    """
    print(re.search(pattern,"MCM",re.VERBOSE)) #<_sre.SRE_Match object at 0x021BAF60>
    print(re.search(pattern,"M99",re.VERBOSE)) #None
登录后复制

(1)当使用松散正则表达式时,最重要的一件事就是:必须传递一个额外的参数re.VERBOSE,它是re模块的一个常量,标志着待匹配的正则表达式是一个松散正则表达式。pattern的空格和注释都是被忽略的,但同时具有更好的可读性。

4 个例研究:解析电话号码

必须匹配如下电话号码:

800-555-1212

800 555 1212

800.555.1212

(800)555-1212

1-800-555-1212

800-555-1212-1234

800-555-1212x1234

800-555-1212 ext.1234

work 1-(800) 555,1212 #1234

格式比较多,我们需要知道的是800为区号,干线号为555,电话号的其他数字为1212,对于有分机号的,我们需要知道分机号为1234

phonePattern = re.compile(r&#39;&#39;&#39;
    # don&#39;t match beginging of string
(\d{3}) # 3 digits
\D*     #any number of non-digits
(\d{3}) # 3 digits
\D*     #any number of non-digits
(\d{4}) # 4 digits
\D*     #any number of non-digits
(\d*)   #any number of digits
&#39;&#39;&#39;,re.VERBOSE)
print(phonePattern.search(&#39;work 1-(800)555.1212 #1234&#39;).groups()) #(&#39;800&#39;, &#39;555&#39;, &#39;1212&#39;, &#39;1234&#39;)
登录后复制

print(phonePattern.search('work 1-(800)555.1212 #1234').groups()) #('800', '555', '1212', '1234')

(1)一个松散正则表达式如上, 首先匹配3个数字区号(不一定从第一个字符开始,所以没有用^),接着后面匹配任意多个非数字的字符,接着匹配3个数字干线号,接着匹配任意多个非数字的字符,接着匹配4个数字号码,接着匹配任意多个非数字的字符,接着匹配任意多个数字的分机号,然后用groups函数分组,得到正确的电话号码。


本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

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

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

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
2 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
仓库:如何复兴队友
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒险:如何获得巨型种子
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布 如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布 Mar 05, 2025 am 09:58 AM

本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念,并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语,我们首先需要定义Zipf定律。别担心,我会尽量简化说明。 Zipf定律 Zipf定律简单来说就是:在一个大型自然语言语料库中,最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍,是第三频繁词的三倍,是第四频繁词的四倍,以此类推。 让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库,您会注意到最频繁出现的词是“th

我如何使用美丽的汤来解析HTML? 我如何使用美丽的汤来解析HTML? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

python中的图像过滤 python中的图像过滤 Mar 03, 2025 am 09:44 AM

处理嘈杂的图像是一个常见的问题,尤其是手机或低分辨率摄像头照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的图像过滤技术来解决此问题。 图像过滤:功能强大的工具 图像过滤器

如何使用Python使用PDF文档 如何使用Python使用PDF文档 Mar 02, 2025 am 09:54 AM

PDF 文件因其跨平台兼容性而广受欢迎,内容和布局在不同操作系统、阅读设备和软件上保持一致。然而,与 Python 处理纯文本文件不同,PDF 文件是二进制文件,结构更复杂,包含字体、颜色和图像等元素。 幸运的是,借助 Python 的外部模块,处理 PDF 文件并非难事。本文将使用 PyPDF2 模块演示如何打开 PDF 文件、打印页面和提取文本。关于 PDF 文件的创建和编辑,请参考我的另一篇教程。 准备工作 核心在于使用外部模块 PyPDF2。首先,使用 pip 安装它: pip 是 P

如何在django应用程序中使用redis缓存 如何在django应用程序中使用redis缓存 Mar 02, 2025 am 10:10 AM

本教程演示了如何利用Redis缓存以提高Python应用程序的性能,特别是在Django框架内。 我们将介绍REDIS安装,Django配置和性能比较,以突出显示BENE

如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习? 如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python中的平行和并发编程简介 Python中的平行和并发编程简介 Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python是数据科学和处理的最爱,为高性能计算提供了丰富的生态系统。但是,Python中的并行编程提出了独特的挑战。本教程探讨了这些挑战,重点是全球解释

如何在Python中实现自己的数据结构 如何在Python中实现自己的数据结构 Mar 03, 2025 am 09:28 AM

本教程演示了在Python 3中创建自定义管道数据结构,利用类和操作员超载以增强功能。 管道的灵活性在于它能够将一系列函数应用于数据集的能力,GE

See all articles