
python 詳解re模塊_python re_正則表達(dá)式
正則表達(dá)式的元字符有. ^ $ * ? { [ ] | ( )
.表示任意字符
[]用來匹配一個(gè)指定的字符類別,所謂的字符類別就是你想匹配的一個(gè)字符集,對于字符集中的字符可以理解成或的關(guān)系。
^ 如果放在字符串的開頭,則表示取非的意思。[^5]表示除了5之外的其他字符。而如果^不在字符串的開頭,則表示它本身。
具有重復(fù)功能的元字符:
* 對于前一個(gè)字符重復(fù)0到無窮次
對于前一個(gè)字符重復(fù)1到無窮次
?對于前一個(gè)字符重復(fù)0到1次
{m,n} 對于前一個(gè)字符重復(fù)次數(shù)在為m到n次,其中,{0,} = *,{1,} = , {0,1} = ?
{m} 對于前一個(gè)字符重復(fù)m次
\d 匹配任何十進(jìn)制數(shù);它相當(dāng)于類 [0-9]。
\D 匹配任何非數(shù)字字符;它相當(dāng)于類 [^0-9]。
\s 匹配任何空白字符;它相當(dāng)于類 [ fv]。
\S 匹配任何非空白字符;它相當(dāng)于類 [^ fv]。
\w 匹配任何字母數(shù)字字符;它相當(dāng)于類 [a-zA-Z0-9_]。
\W 匹配任何非字母數(shù)字字符;它相當(dāng)于類 [^a-zA-Z0-9_]。
正則表達(dá)式(可以稱為REs,regex,regex pattens)是一個(gè)小巧的,高度專業(yè)化的編程語言,它內(nèi)嵌于python開發(fā)語言中,可通過re模塊使用。正則表達(dá)式的
pattern可以被編譯成一系列的字節(jié)碼,然后用C編寫的引擎執(zhí)行。下面簡單介紹下正則表達(dá)式的語法
正則表達(dá)式包含一個(gè)元字符(metacharacter)的列表,列表值如下: . ^ $ * + ? { [ ] \ | ( )
1.元字符([ ]),它用來指定一個(gè)character class。所謂character classes就是你想要匹配的字符(character)的集合.字符(character)可以單個(gè)的列出,也可以通過”-“來分隔兩個(gè)字符來表示一 個(gè)范圍。例如,[abc]匹配a,b或者c當(dāng)中任意一個(gè)字符,[abc]也可以用字符區(qū)間來表示—[a-c].如果想要匹配單個(gè)大寫字母,你可以用 [A-Z]。
元字符(metacharacters)在character class里面不起作用,如[akm$]將匹配”a”,”k”,”m”,”$”中的任意一個(gè)字符。在這里元字符(metacharacter)”$”就是一個(gè)普通字符。
2.元字符[^]. 你可以用補(bǔ)集來匹配不在區(qū)間范圍內(nèi)的字符。其做法是把”^”作為類別的首個(gè)字符;其它地方的”^”只會(huì)簡單匹配 “^”字符本身。例如,[^5] 將匹配除 “5” 之外的任意字符。同時(shí),在[ ]外,元字符^表示匹配字符串的開始,如”^ab+”表示以ab開頭的字符串。
舉例驗(yàn)證,
>>> m=re.search(“^ab+”,”asdfabbbb”)
>>> print m
None
>>> m=re.search(“ab+”,”asdfabbbb”)
>>> print m
<_sre.SRE_Match object at 0x011B1988>
>>> print m.group()
abbbb
上例不能用re.match,因?yàn)閙atch匹配字符串的開始,我們無法驗(yàn)證元字符”^”是否代表字符串的開始位置。
>>> m=re.match(“^ab+”,”asdfabbbb”)
>>> print m
None
>>> m=re.match(“ab+”,”asdfabbbb”)
>>> print m
None
#驗(yàn)證在元字符[]中,”^”在不同位置所代表的意義。
>>> re.search(“[^abc]”,”abcd”) #”^”在首字符表示取反,即abc之外的任意字符。
<_sre.SRE_Match object at 0x011B19F8>
>>> m=re.search(“[^abc]”,”abcd”)
>>> m.group()
‘d’
>>> m=re.search(“[abc^]”,”^”) #如果”^”在[ ]中不是首字符,那么那就是一個(gè)普通字符
>>> m.group()
‘^’
不過對于元字符”^”有這么一個(gè)疑問.官方文檔http://docs.python.org/library/re.html有關(guān)元字符”^”有這么一句話,Matches the start
of the string, and in MULTILINE mode also matches immediately after each newline.
我理解的是”^”匹配字符串的開始,在MULTILINE模式下,也匹配換行符之后。
>>> m=re.search(“^a\w+”,”abcdfa\na1b2c3″)
>>> m.group()
’abcdfa’
>>> m=re.search(“^a\w+”,”abcdfa\na1b2c3″,re.MULTILINE),
>>> m.group() #
’abcdfa’
我 認(rèn)為flag設(shè)定為re.MULTILINE,根據(jù)上面那段話,他也應(yīng)該匹配換行符之后,所以應(yīng)該有m.group應(yīng)該有”a1b2c3″,但是結(jié)果沒 有,用findall來嘗試,可以找到結(jié)果。所以這里我理解之所以group里面沒有,是因?yàn)閟earch和match方法是匹配到就返回,而不是去匹配 所有。
>>> m=re.findall(“^a\w+”,”abcdfa\na1b2c3″,re.MULTILINE)
>>> m
[‘a(chǎn)bcdfa’, ‘a(chǎn)1b2c3’]
3. 元字符(\),元字符backslash。做為 Python 中的字符串字母,反斜杠后面可以加不同的字符以表示不同特殊意義。
它也可以用于取消所有的元字符,這樣你 就可以在模式中匹配它們了。例如,如果你需要匹配字符 “[” 或 “\”,你可以在它們之前用反斜杠來取消它們的特殊意義: \[ 或 \\
4。元字符($)匹配字符串的結(jié)尾或者字符串結(jié)尾的換行之前。(在MULTILINE模式下,”$”也匹配換行之前)
正則表達(dá)式”foo”既匹配”foo”又匹配”foobar”,而”foo$”僅僅匹配”foo”.
>>> re.findall(“foo.$”,”foo1\nfoo2\n”)#匹配字符串的結(jié)尾的換行符之前。
[‘foo2’]
>>> re.findall(“foo.$”,”foo1\nfoo2\n”,re.MULTILINE)
[‘foo1’, ‘foo2’]
>>> m=re.search(“foo.$”,”foo1\nfoo2\n”)
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x00A27170>
>>> m.group()
‘foo2’
>>> m=re.search(“foo.$”,”foo1\nfoo2\n”,re.MULTILINE)
>>> m.group()
‘foo1’
看來re.MULTILINE對$的影響還是蠻大的。
5.元字符(*),匹配0個(gè)或多個(gè)
6.元字符(?),匹配一個(gè)或者0個(gè)
7.元字符(+), 匹配一個(gè)或者多個(gè)
8,元字符(|), 表示”或”,如A|B,其中A,B為正則表達(dá)式,表示匹配A或者B
9.元字符({})
{m},用來表示前面正則表達(dá)式的m次copy,如”a{5}”,表示匹配5個(gè)”a”,即”aaaaa”
>>> re.findall(“a{5}”,”aaaaaaaaaa”)
[‘a(chǎn)aaaa’, ‘a(chǎn)aaaa’]
>>> re.findall(“a{5}”,”aaaaaaaaa”)
[‘a(chǎn)aaaa’]
{m.n}用來表示前面正則表達(dá)式的m到n次copy,嘗試匹配盡可能多的copy。
>>> re.findall(“a{2,4}”,”aaaaaaaa”)
[‘a(chǎn)aaa’, ‘a(chǎn)aaa’]
通過上面的例子,可以看到{m,n},正則表達(dá)式優(yōu)先匹配n,而不是m,因?yàn)榻Y(jié)果不是[“aa”,”aa”,”aa”,”aa”]
>>> re.findall(“a{2}”,”aaaaaaaa”)
[‘a(chǎn)a’, ‘a(chǎn)a’, ‘a(chǎn)a’, ‘a(chǎn)a’]
{m,n}? 用來表示前面正則表達(dá)式的m到n次copy,嘗試匹配盡可能少的copy
>>> re.findall(“a{2,4}?”,”aaaaaaaa”)
[‘a(chǎn)a’, ‘a(chǎn)a’, ‘a(chǎn)a’, ‘a(chǎn)a’]
10。元字符( “( )” ),用來表示一個(gè)group的開始和結(jié)束。
比較常用的有(REs),(?P<name>REs),這是無名稱的組和有名稱的group,有名稱的group,可以通過matchObject.group(name)
獲取匹配的group,而無名稱的group可以通過從1開始的group序號(hào)來獲取匹配的組,如matchObject.group(1)。具體應(yīng)用將在下面的group()方法中舉例講解
11.元字符(.)
元字符“.”在默認(rèn)模式下,匹配除換行符外的所有字符。在DOTALL模式下,匹配所有字符,包括換行符。
>>> import re
>>> re.match(“.”,”\n”)
>>> m=re.match(“.”,”\n”)
>>> print m
None
>>> m=re.match(“.”,”\n”,re.DOTALL)
>>> print m
<_sre.SRE_Match object at 0x00C2CE20>
>>> m.group()
’\n’
下面我們首先來看一下Match Object對象擁有的方法,下面是常用的幾個(gè)方法的簡單介紹
1.group([group1,…])
返回匹配到的一個(gè)或者多個(gè)子組。如果是一個(gè)參數(shù),那么結(jié)果就是一個(gè)字符串,如果是多個(gè)參數(shù),那么結(jié)果就是一個(gè)參數(shù)一個(gè)item的元組。group1的默 認(rèn)值為0(將返回所有的匹配值).如果groupN參數(shù)為0,相對應(yīng)的返回值就是全部匹配的字符串,如果group1的值是[1…99]范圍之內(nèi)的,那么 將匹配對應(yīng)括號(hào)組的字符串。如果組號(hào)是負(fù)的或者比pattern中定義的組號(hào)大,那么將拋出IndexError異常。如果pattern沒有匹配到,但 是group匹配到了,那么group的值也為None。如果一個(gè)pattern可以匹配多個(gè),那么組對應(yīng)的是樣式匹配的最后一個(gè)。另外,子組是根據(jù)括號(hào) 從左向右來進(jìn)行區(qū)分的。
>>> m=re.match(“(\w+) (\w+)”,”abcd efgh, chaj”)
>>> m.group() # 匹配全部
‘a(chǎn)bcd efgh’
>>> m.group(1) # 第一個(gè)括號(hào)的子組.
‘a(chǎn)bcd’
>>> m.group(2)
‘efgh’
>>> m.group(1,2) # 多個(gè)參數(shù)返回一個(gè)元組
(‘a(chǎn)bcd’, ‘efgh’)
>>> m=re.match(“(?P<first_name>\w+) (?P<last_name>\w+)”,”sam lee”)
>>> m.group(“first_name”) #使用group獲取含有name的子組
‘sam’
>>> m.group(“l(fā)ast_name”)
‘lee’
下面把括號(hào)去掉
>>> m=re.match(“\w+ \w+”,”abcd efgh, chaj”)
>>> m.group()
‘a(chǎn)bcd efgh’
>>> m.group(1)
Traceback (most recent call last):
File “<pyshell#32>”, line 1, in <module>
m.group(1)
IndexError: no such group
If a group matches multiple times, only the last match is accessible:
如果一個(gè)組匹配多個(gè),那么僅僅返回匹配的最后一個(gè)的。
>>> m=re.match(r”(..)+”,”a1b2c3″)
>>> m.group(1)
‘c3’
>>> m.group()
‘a(chǎn)1b2c3’
Group的默認(rèn)值為0,返回正則表達(dá)式pattern匹配到的字符串
>>> s=”afkak1aafal12345adadsfa”
>>> pattern=r”(\d)\w+(\d{2})\w”
>>> m=re.match(pattern,s)
>>> print m
None
>>> m=re.search(pattern,s)
>>> m
<_sre.SRE_Match object at 0x00C2FDA0>
>>> m.group()
‘1aafal12345a’
>>> m.group(1)
‘1’
>>> m.group(2)
’45’
>>> m.group(1,2,0)
(‘1′, ’45’, ‘1aafal12345a’)
2。groups([default])
返回一個(gè)包含所有子組的元組。Default是用來設(shè)置沒有匹配到組的默認(rèn)值的。Default默認(rèn)是"None”,
>>> m=re.match(“(\d+)\.(\d+)”,”23.123″)
>>> m.groups()
(’23’, ‘123’)
>>> m=re.match(“(\d+)\.?(\d+)?”,”24″) #這里的第二個(gè)\d沒有匹配到,使用默認(rèn)值”None”
>>> m.groups()
(’24’, None)
>>> m.groups(“0”)
(’24’, ‘0’)
3.groupdict([default])
返回匹配到的所有命名子組的字典。Key是name值,value是匹配到的值。參數(shù)default是沒有匹配到的子組的默認(rèn)值。這里與groups()方法的參數(shù)是一樣的。默認(rèn)值為None
>>> m=re.match(“(\w+) (\w+)”,”hello world”)
>>> m.groupdict()
{}
>>> m=re.match(“(?P<first>\w+) (?P<secode>\w+)”,”hello world”)
>>> m.groupdict()
{‘secode’: ‘world’, ‘first’: ‘hello’}
通過上例可以看出,groupdict()對沒有name的子組不起作用
re.search(string[, pos[, endpos]])
掃描字符串string,查找與正則表達(dá)式匹配的位置。如果找到一個(gè)匹配就返回一個(gè)MatchObject對象(并不會(huì)匹配所有的)。如果沒有找到那么返回None。
第二個(gè)參數(shù)表示從字符串的那個(gè)位置開始,默認(rèn)是0
第三個(gè)參數(shù)endpos限定字符串最遠(yuǎn)被查找到哪里。默認(rèn)值就是字符串的長度。.
>>> m=re.search(“abcd”, ‘1abcd2abcd’)
>>> m.group() #找到即返回一個(gè)match object,然后根據(jù)該對象的方法,查找匹配到的結(jié)果。
‘a(chǎn)bcd’
>>> m.start()
1
>>> m.end()
5
>>> re.findall(“abcd”,”1abcd2abcd”)
[‘a(chǎn)bcd’, ‘a(chǎn)bcd’]
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
用pattern來拆分string。如果pattern有含有括號(hào),那么在pattern中所有的組也會(huì)返回。
>>> re.split(“\W+”,”words,words,works”,1)
[‘words’, ‘words,works’]
>>> re.split(“[a-z]”,”0A3b9z”,re.IGNORECASE)
[‘0A3’, ‘9’, ”]
>>> re.split(“[a-z]+”,”0A3b9z”,re.IGNORECASE)
[‘0A3’, ‘9’, ”]
>>> re.split(“[a-zA-Z]+”,”0A3b9z”)
[‘0’, ‘3’, ‘9’, ”]
>>> re.split(‘[a-f]+’, ‘0a3B9’, re.IGNORECASE)#re.IGNORECASE用來忽略pattern中的大小寫。
[‘0’, ‘3B9’]
如果在split的時(shí)候捕獲了組,并且匹配字符串的開始,那么返回的結(jié)果將會(huì)以一個(gè)空串開始。
>>> re.split(‘(\W+)’, ‘…words, words…’)
[”, ‘…’, ‘words’, ‘, ‘, ‘words’, ‘…’, ”]
>>> re.split(‘(\W+)’, ‘words, words…’)
[‘words’, ‘, ‘, ‘words’, ‘…’, ”]
re.findall(pattern, string[, flags])
以list的形式返回string中所有與pattern匹配的不重疊的字符串。String從左向右掃描,匹配的返回結(jié)果也是以這個(gè)順序。
Return all non-overlapping matches of pattern in string, as a list of strings. The string is scanned left-to-right, and matches are returned in the order found. If one or more groups are present in the pattern, return a list of groups; this will be a list of tuples if the pattern has more than one group. Empty matches are included in the result unless they touch the beginning of another match.
>>> re.findall(‘(\W+)’, ‘words, words…’)
[‘, ‘, ‘…’]
>>> re.findall(‘(\W+)d’, ‘words, words…d’)
[‘…’]
>>> re.findall(‘(\W+)d’, ‘…dwords, words…d’)
[‘…’, ‘…’]
re.finditer(pattern, string[, flags])
與findall類似,只不過是返回list,而是返回了一個(gè)疊代器
我們來看一個(gè)sub和subn的例子
>>> re.sub(“\d”,”abc1def2hijk”,”RE”)
‘RE’
>>> x=re.sub(“\d”,”abc1def2hijk”,”RE”)
>>> x
‘RE’
>>> re.sub(“\d”,”RE”,”abc1def2hijk”,)
‘a(chǎn)bcREdefREhijk’
>>> re.subn(“\d”,”RE”,”abc1def2hijk”,)
(‘a(chǎn)bcREdefREhijk’, 2)
通過例子我們可以看出sub和subn的差別:sub返回替換后的字符串,而subn返回由替換后的字符串以及替換的個(gè)數(shù)組成的元組。
re.sub(pattern, repl, string[, count, flags])
用repl替換字符串string中的pattern。如果pattern沒有匹配到,那么返回的字符串沒有變化]。Repl可以是一個(gè)字符串,也可以是 一個(gè)function。如果是字符串,如果repl是個(gè)方法/函數(shù)。對于所有的pattern匹配到。他都回調(diào)用這個(gè)方法/函數(shù)。這個(gè)函數(shù)和方法使用單個(gè) match object作為參數(shù),然后返回替換后的字符串。下面是官網(wǎng)提供的例子:數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10