彻底搞懂Python正则表达式

import re

text = "Python is fun"


# 使用match()检查字符串是否以'Python'开头
if re.match("Python", text):
    print("Match found at the beginning of the text")
else:
    print("Match not found")


# 使用search()在整个字符串中搜索'fun'
if re.search("fun", text):
    print("Match found anywhere in the text")
else:
    print("Match not found")


# 使用findall()找到所有'is'的匹配项
print("Occurrences of 'is':", len(re.findall("is", text)))


# 使用sub()替换文本
replaced_text = re.sub("fun", "powerful", text)
print("Replaced text:", replaced_text)

正则符号对应含义大全

符号	含义
`.`	匹配除换行符之外的任意单个字符
`^`	匹配输入字符串的开始位置
`$`	匹配输入字符串的结束位置
`*`	匹配前面的子表达式零次或多次
`+`	匹配前面的子表达式一次或多次
`?`	匹配前面的子表达式零次或一次
`{n}`	精确匹配n次
`{n,}`	匹配n次或更多次
`{n,m}`	匹配n到m次
`\`	转义特殊字符
`[ ]`	表示一个字符集合。匹配所包含的任意一个字符
`[^ ]`	否定的字符集合。匹配未包含的任意字符
`\|`	匹配\|前或后的表达式
`( )`	标记一个子表达式的开始和结束位置。子表达式可以获取供以后使用
`\d`	匹配一个数字字符。等价于`[0-9]`
`\D`	匹配一个非数字字符。等价于`[^0-9]`
`\w`	匹配包括下划线的任何单词字符。等价于`[A-Za-z0-9_]`
`\W`	匹配任何非单词字符。等价于`[^A-Za-z0-9_]`
`\s`	匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等。等价于`[ \f\n\r\t\v]`
`\S`	匹配任何非空白字符。等价于`[^ \f\n\r\t\v]`

正则表达式语法

在了解了正则表达式的基本用途和Python中的re模块之后，现在让我们深入探讨正则表达式的具体语法和构建块。这部分将详细解释各种特殊字符、量词、字符类等的用法。

字符匹配

字面字符 vs 特殊字符：正则表达式中直接匹配的字面字符和有特殊含义的特殊字符。
转义字符：使用\来转义特殊字符的情况，使其表示字面意义上的符号。

import re

# 使用字面字符匹配
print(re.findall('cat', 'The cat is on the mat.'))

# 使用特殊字符.匹配任意字符
print(re.findall('c.t', 'The cat is on the cut.'))

# 使用转义字符匹配.
print(re.findall('c\.t', 'The c.t is on the cut.'))

字符集

使用[]定义字符集：使用中括号定义字符集，以及通过字符集匹配一组字符中的任意一个。
特殊字符集：\d、\w、\s及其大写形式的含义和用法。

# 匹配任意数字或字母
print(re.findall('[a-zA-Z0-9]', 'Python 3.8'))

# 使用特殊字符集
print(re.findall('\d+', 'The meeting is on 10th of June 2021.'))

量词

介绍量词：*、+、?、{n}、{n,}、{n,m}的用法和它们在模式匹配中的作用。
贪婪与非贪婪匹配：量词的贪婪模式和非贪婪模式的区别，以及如何使用?来实现非贪婪匹配。

# 贪婪匹配
print(re.findall('a{2,4}', 'aaaaaa'))

# 非贪婪匹配
print(re.findall('a{2,4}?', 'aaaaaa'))

分组和引用

分组的概念：使用()进行分组的概念，以及利用分组来提取或引用特定部分的匹配。
后向引用：后向引用的概念，以及在同一正则表达式中引用前面的分组。

# 使用分组提取数据
match = re.search('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', 'Today is 2021-06-10.')
year, month, day = match.groups()
print(f'Year: {year}, Month: {month}, Day: {day}')

# 使用后向引用匹配重复单词
print(re.findall(r'(\b\w+)\s+\1', 'Paris in the the spring'))

re函数使用详解

在Python中，re模块提供了一系列强大的函数用于正则表达式的匹配和处理。以下是一些最常用的re函数，以及每个函数的详细解释和代码示例。

re.match()

用途: 从字符串的起始位置匹配一个模式。如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。

import re
text = "Hello World"
match = re.match(r"Hello", text)
if match:
    print("Match found:", match.group())
else:
    print("No match")

re.search()

用途: 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

import re
text = "Hello World"
match = re.search(r"World", text)
if match:
    print("Match found:", match.group())
else:
    print("No match")

re.findall()

用途: 找到字符串中所有匹配的子串，并返回一个列表。

import re
text = "cat bat sat fat"
all_matches = re.findall(r"[cbf]at", text)
print("All matches:", all_matches)

re.finditer()

用途: 和findall()类似，但返回的是一个迭代器，而不是列表。每个迭代器项目都是一个匹配的对象。

import re
text = "cat bat sat fat"
for match in re.finditer(r"[cbf]at", text):
    print("Match at index:", match.start(), match.group())

re.sub()

用途: 替换字符串中的匹配项。

import re
text = "Hello World"
replaced_text = re.sub(r"World", "Python", text)
print("Replaced Text:", replaced_text)

re.split()

用途: 根据正则表达式的匹配项来分割字符串。

import re
text = "Hello, World, Python"
split_text = re.split(r",\s*", text)
print("Split text:", split_text)

re.compile()

用途: 编译正则表达式模式，返回一个正则表达式对象，可以用于match、search等操作，这在你需要重复使用某个正则表达式时非常有用。

import re
pattern = re.compile(r"\d+")
result = pattern.findall("12 drummers drumming, 11 pipers piping, 10 lords a-leaping")
print("Numbers found:", result)

结语

Python正则表达式提供强大的文本处理能力，涵盖字符匹配、量词、分组等核心语法。通过re模块，用户能够执行复杂的搜索、验证和文本操作，但还需要大家反复练习，熟能生巧。

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原文地址:https://blog.csdn.net/qq_52213943/article/details/135206754 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1739270778383372288.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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