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python_正则表达式_re模块

由 好久不见. 提交于 2020-02-02 22:29:28

正则表达式:对字符串进行筛选,查找对应的数据

 #coding=utf-8

    # 导入re模块
    import re

    # 使用match方法进行匹配操作
    result = re.match(正则表达式,要匹配的字符串)

    # 如果上一步匹配到数据的话，可以使用group方法来提取数据
    result.group()

    #coding=utf-8
    import re
    result = re.match("hello","hello world")
    result.group()

匹配单个字符

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 匹配空白，即 空格，tab键
\S 匹配非空白
\w 匹配单词字符，即a-z、A-Z、0-9、_
\W 匹配非单词字符 
#coding=utf-8

import re

ret = re.match(".","S")
print(ret.group())

ret = re.match("o.e","ooe")
print(ret.group())

ret = re.match("ww.o","wwwo")
print(ret.group())

[ ] 列举

#coding=utf-8

import re

# 如果hello的首字符小写，那么正则表达式需要小写的h
ret = re.match("h","hello Python") 
print(ret.group())


# 如果hello的首字符大写，那么正则表达式需要大写的H
ret = re.match("H","Hello Python") 
print(ret.group())

# 大小写h都可以的情况
ret = re.match("[hH]","hello Python")
print(ret.group())
ret = re.match("[hH]","Hello Python")
print(ret.group())
ret = re.match("[hH]ello Python","Hello Python")
print(ret.group())

# 匹配0到9第一种写法
ret = re.match("[0123456789]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())

# 匹配0到9第二种写法
ret = re.match("[0-9]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())

ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())

# 下面这个正则不能够匹配到数字4，因此ret为None
ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","4Hello Python")
# print(ret.group())

单个数字匹配 \d

#coding=utf-8

import re

# 普通的匹配方式
ret = re.match("嫦娥1号","嫦娥1号发射成功") 
print(ret.group())

ret = re.match("嫦娥2号","嫦娥2号发射成功") 
print(ret.group())

ret = re.match("嫦娥3号","嫦娥3号发射成功") 
print(ret.group())

# 使用\d进行匹配
ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥1号发射成功") 
print(ret.group())

ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥2号发射成功") 
print(ret.group())

ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥3号发射成功") 
print(ret.group())

匹配多个字符

字符 功能
* 匹配前一个字符出现0次或者无限次，即可有可无
+ 匹配前一个字符出现1次或者无限次，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
{m} 匹配前一个字符出现m次
{m,n} 匹配前一个字符出现从m到n次 
#coding=utf-8
# 需求：匹配出，一个字符串第一个字母为大小字符，后面都是小写字母并且这些小写字母可有可无
import re

ret = re.match("[A-Z][a-z]*","M")
print(ret.group())

ret = re.match("[A-Z][a-z]*","MnnM")
print(ret.group())

ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aabcdef")
print(ret.group())

#coding=utf-8
# 匹配出，变量名是否有效
import re

names = ["name1", "_name", "2_name", "__name__"]

for name in names:
    ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w]*",name)
    if ret:
        print("变量名 %s 符合要求" % ret.group())
    else:
        print("变量名 %s 非法" % name)

# 需求：匹配出，0到99之间的数字

#coding=utf-8
import re

ret = re.match("[1-9]?[0-9]","7")
print(ret.group())

ret = re.match("[1-9]?\d","33")
print(ret.group())

ret = re.match("[1-9]?\d","09")
print(ret.group())

#　需求：匹配出，8到20位的密码，可以是大小写英文字母、数字、下划线
# {m} :出现m次
# {m,n}:出现m-n次
# {m,}:至少出现m次
#coding=utf-8
import re

ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","12a3g45678")
print(ret.group())

ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{8,20}","1ad12f23s34455ff66")
print(ret.group())

匹配开头结尾

字符 功能
^ 匹配字符串开头
$ 匹配字符串结尾 
#coding=utf-8

import re

email_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", ".com.xiaowang@qq.com"]

for email in email_list:
    ret = re.match("[\w]{4,20}@163\.com", email)
    if ret:
        print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group()))
    else:
        print("%s 不符合要求" % email)

email_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", ".com.xiaowang@qq.com"]

for email in email_list:
    ret = re.match("[\w]{4,20}@163\.com$", email)
    if ret:
        print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group()))
    else:
        print("%s 不符合要求" % email)

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 
#匹配出0-100之间的数字
#coding=utf-8

import re

ret = re.match("[1-9]?\d","8")
print(ret.group())  # 8

ret = re.match("[1-9]?\d","78")
print(ret.group())  # 78

# 不正确的情况
ret = re.match("[1-9]?\d","08")
print(ret.group())  # 0

# 修正之后的
ret = re.match("[1-9]?\d$","08")
if ret:
    print(ret.group())
else:
    print("不在0-100之间")

# 添加|
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","8")
print(ret.group())  # 8

ret = re.match("[1-9]?\d$|100","78")
print(ret.group())  # 78

ret = re.match("[1-9]?\d$|100","08")
# print(ret.group())  # 不是0-100之间

ret = re.match("[1-9]?\d$|100","100")
print(ret.group())  # 100

# 匹配出163、126、qq邮箱

#coding=utf-8

import re

ret = re.match("\w{4,20}@163\.com", "test@163.com")
print(ret.group())  # test@163.com

ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@126.com")
print(ret.group())  # test@126.com

ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@qq.com")
print(ret.group())  # test@qq.com

ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@gmail.com")
if ret:
    print(ret.group())
else:
    print("不是163、126、qq邮箱")  # 不是163、126、qq邮箱

# 不是以4、7结尾的手机号码(11位)
import re

tels = ["13100001234", "18912344321", "10086", "18800007777"]

for tel in tels:
    ret = re.match("1\d{9}[0-35-68-9]$", tel)
    if ret:
        print(ret.group())
    else:
        print("%s 不是想要的手机号" % tel)

# 匹配出<html>hh</html>
#coding=utf-8

import re

# 能够完成对正确的字符串的匹配
ret = re.match("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>", "<html>hh</html>")
print(ret.group())

# 如果遇到非正常的html格式字符串，匹配出错
ret = re.match("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>", "<html>hh</htmlbalabala>")
print(ret.group())

# 正确的理解思路：如果在第一对<>中是什么，按理说在后面的那对<>中就应该是什么

# 通过引用分组中匹配到的数据即可，但是要注意是元字符串，即类似 r""这种格式
ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>hh</html>")
print(ret.group())

# 因为2对<>中的数据不一致，所以没有匹配出来
test_label = "<html>hh</htmlbalabala>"
ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", test_label)
if ret:
    print(ret.group())
else:
    print("%s 这是一对不正确的标签" % test_label)

# 匹配出<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>

#coding=utf-8

import re

labels = ["<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>"]

for label in labels:
    ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", label)
    if ret:
        print("%s 是符合要求的标签" % ret.group())
    else:
        print("%s 不符合要求" % label)

# 匹配出<html><h1>www.baidu.com</h1></html>

#coding=utf-8

import re

ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.baidu.com</h1></html>")
ret.group()

re专属方法

# search
# 需求：匹配出文章阅读的次数

#coding=utf-8
import re

ret = re.search(r"\d+", "阅读次数为 9999")
ret.group()

'9999'

# findall
# 需求：统计出python、c、c++相应文章阅读的次数

#coding=utf-8
import re

ret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345")
print(ret)

# 返回一个匹配列表
['9999', '7890', '12345']

# sub 将匹配到的数据进行替换
#coding=utf-8
import re
# re.sub(r"匹配替换内容","更换后内容","匹配模板")
ret = re.sub(r"\d+", '998', "python = 997")
print(ret)

python = 998

# sub 将匹配到的数据进行替换
#coding=utf-8
import re

def add(temp):
    strNum = temp.group()
    num = int(strNum) + 1
    return str(num)

ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 997")
print(ret)

ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 99")
print(ret)

python = 998
python = 100

# split 根据匹配进行切割字符串，并返回一个列表
#coding=utf-8
import re
# 按照":"或者" "切割
ret = re.split(r":| ","info:xiaoZhang 33 shandong")
print(ret)

re 贪婪与非贪婪

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；
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。
正则表达式模式中使用到通配字，那它在从左到右的顺序求值时，会尽量“抓取”满足匹配最长字符串，在我们上面的例子里面，“.+”会从字符串的启始处抓取满足模式的最长字符，其中包括我们想得到的第一个整型字段的中的大部分，“\d+”只需一位字符就可以匹配，所以它匹配了数字“4”，而“.+”则匹配了从字符串起始到这个第一位数字4之前的所有字符。

解决方式：非贪婪操作符“？”，这个操作符可以用在"*","+","?"的后面，要求正则匹配的越少越好。

python中r"str"的作用
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。

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。
标签
python
coding
正则表达式
python字符串
html语言
test
字符
email
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