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标题: 正则表达式 [打印本页]

作者: 滴水恩情 时间: 2024-5-16 04:44
标题: 正则表达式
★ 正则表达式根本概念

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个 "规则字符串"，这个"规则字符串"用来表达对字符串的一种过滤逻辑.

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★ 字符匹配

单字符匹配

字符功能.匹配任意1个字符（除了\n）[ ]匹配[ ]中列举的字符\d匹配数字，即0-9\D匹配非数字，即不是数字\s匹配空缺，即空格，tab键\S匹配非空缺\w匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_\W匹配非单词字符
多字符匹配

字符功能*匹配前一个字符出现0次或者无穷次，即可有可无+匹配前一个字符出现1次或者无穷次，即至少有1次?匹配前一个字符出现1次或者0次，即要么有1次，要么没有匹配前一个字符出现m次匹配前一个字符出现从m到n次
匹配开头结尾

字符功能^匹配字符串开头$匹配字符串结尾
匹配分组

字符功能|匹配左右任意一个表达式(ab)将括号中字符作为一个分组\num引用分组num匹配到的字符串(?P)分组起别名(?P=name)引用别名为name分组匹配到的字符串
根本使用
- 案例1
  1. import re
  3. ret = re.match("([^-]*)-(\d+)","010-12345678")
  4. print(ret.group())
  5. print(ret.group(1))
  6. print(ret.group(2))
  8. # 运行结果：
  9. '010-12345678'
  10. '010'
  11. '12345678'
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- 案例2
  1. import re
  3. labels = ["<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>"]
  5. for label in labels:
  6. ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", label)
  7. if ret:
  8. print("%s 是符合要求的标签" % ret.group())
  9. else:
  10. print("%s 不符合要求" % label)
  12. # 运行结果：
  13. <html><h1>www.itcast.cn</h1></html> 是符合要求的标签
  14. <html><h1>www.itcast.cn</h2></html> 不符合要求
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- 案例3
  1. import re
  3. ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>")
  4. print(ret.group())
  6. # 运行结果：
  7. '<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>'
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★ re 高级用法

语法规则
- match(pattern,string): 匹配字符串的开头
  pattern：正则表达式
  string：要进行匹配的字符串
  返回一个匹配对象
- search(pattern, string): 匹配字符串的任意位置
  pattern：正则表达式
  string：要进行匹配的字符串
  返回一个匹配对象
- findall(pattern, string): 匹配所有符合条件的内容
  pattern：正则表达式
  string：要进行匹配的字符串
  返回所有符合条件的内容的列表
- sub(pattern, repl, string, count=0): 替换匹配到的内容
  pattern：正则表达式
  repl：要替换成的内容
  string：要进行替换的字符串
  count：要替换的次数，默认为0，表示无穷次
  返回替换后的字符串
- split(pattern, string[,maxsplit]): 将匹配到的内容作为分割字符进行字符串的分割
  pattern：正则表达式
  string：要进行分割的字符串
  maxsplit：最大分割次数
  返回分割后的字符串列表
案例演示
- search 使用
  1. #coding=utf-8
  2. import re
  4. ret = re.search(r"\d+", "阅读次数为 9999")
  5. ret.group()
  7. 运行结果：
  8. '9999'
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- findall 使用
  1. #coding=utf-8
  2. import re
  4. ret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345")
  5. print(ret)
  7. 运行结果：
  8. ['9999', '7890', '12345']
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- sub 使用
  1. #coding=utf-8
  2. eg1:
  3. import re
  5. ret = re.sub(r"\d+", '998', "python = 997")
  6. print(ret)
  8. 运行结果：
  9. python = 998
  12. eg2:
  13. #coding=utf-8
  14. import re
  16. def add(temp):
  17. strNum = temp.group()
  18. num = int(strNum) + 1
  19. return str(num)
  21. ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 997")
  22. print(ret)
  24. ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 99")
  25. print(ret)
  27. 运行结果：
  28. python = 998
  29. python = 100
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贪婪与非贪婪
- 根本概念
  1. Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；
  2. 非贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。在"*","?","+","{m,n}"后面加上？，使贪婪变成非贪婪。
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- 案例演示
  1. >>> re.match(r"aa(\d+)","aa2343ddd").group(1)
  2. '2343'
  3. >>> re.match(r"aa(\d+?)","aa2343ddd").group(1)
  4. '2'
  5. >>> re.match(r"aa(\d+)ddd","aa2343ddd").group(1)
  6. '2343'
  7. >>> re.match(r"aa(\d+?)ddd","aa2343ddd").group(1)
  8. '2343'
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r的作用
- 使用演示
  1. >>> mm = "c:\\a\\b\\c"
  2. >>> mm
  3. 'c:\\a\\b\\c'
  4. >>> print(mm)
  5. c:\a\b\c
  6. >>> re.match("c:\\\",mm).group()
  7. 'c:\\'
  8. >>> ret = re.match("c:\\\",mm).group()
  9. >>> print(ret)
  10. c:\
  11. >>> ret = re.match("c:\\\\a",mm).group()
  12. >>> print(ret)
  13. c:\a
  14. >>> ret = re.match(r"c:\\a",mm).group()
  15. >>> print(ret)
  16. c:\a
  17. >>> ret = re.match(r"c:\a",mm).group()
  18. Traceback (most recent call last):
  19. File "<stdin>", line 1, in <module>
  20. AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'
  21. >>>
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- 使用总结
  1. Python中字符串前面加上 r 表示原生字符串, 与大多数编程语言相同，正则表达式里使用""作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符""，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。
  2. Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。
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