re模块 正则匹配

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了re模块 正则匹配前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

import re

re.M 多行模式 位或的意思

parrterm就是正则表达式的字符串,flags是选项,表达式需要被编译,通过语法、策划、分析后卫其编译为一种格式,与字符串之间进行转换

re模块

主要为了提速,re的其他方法为了提高效率都调用了编译方法,就是为了提速

re的方法

单次匹配

re.compile 和 re.match

def compile(pattern,flags=0):

return _compile(pattern,flags)

可看到,re最后返回的是_compile内部方法并对其进行转换

def match(pattern,string,flags).match(string)

使用re模块

importre

s ='0123abc'

regx = re.compile('\d')

print(type(regx))

@H_301_83@(re.match(regx,s))

<class '_sre.SRE_Pattern'>

<_sre.SRE_Match object; span=(0,1),match='0'>

意思为返回一个模块为match

从头开始匹配扫描,发现匹配一次则不会再继续向下扫描执行

@H_301_83@)

matcher = re.match(@H_301_83@,s)

#通过regex查看编译后的结果

@H_301_83@(matcher)

matcher.endpos

<class '_sre.SRE_Match'>

每次运行的时候需要调用match

match内部调用了编译方法,意思是说明这个是内部函数,所以compile和match的处理方式是一样的

而match本质是从头向后匹配,找到立刻返回

'[a|b]'matcher = regx.match(s)

@H_301_83@(matcher))

@H_301_83@<class 'NoneType'>

None

发现是None,match要求必须是从头开始

改进:

'a0123abc'

'^[a|b]'matcher = re.match(regx,51);font-family:Monaco;">(matcher)

<class '_sre.SRE_Match'>

编译后的match方法可以自己定义索引位置,但是compile没有

import re

s = '0123abc'

regex = re.compile('[a|b]')

matcher = re.match('\d',51);font-family:Monaco;">print(type(matcher))

print(matcher)

matcher = regex.match(s,2)

<class '_sre.SRE_Match'>

search 方法

'012abc'

mather = re.search('[ab]'301_83@(mather)

<_sre.SRE_Match object; span=(3,4),match='a'>

可看到已匹配到a

match和serach对比

match 找到第一个立即返回,位置是从3开始,直接打印,只匹配一次

search 不管从什么位置开始,找到第一个匹配的则立即返回,行为上和match差不多,只不过search是可以不定位置的

一般情况先都为先编译后使用,所以尽量少使用compile

有些情况也是第一次使用匹配的字符,所以如果明确开头是想要的,直接使用match,不然使用search频率比较高

fullmatch 全文匹配

fullmatch相当于正则匹配全场

@H_301_83@matcher = re.fullmatch('\w'matcher = regx.fullmatch(s)

@H_301_83@None

None

#改进:

matcher = regx.fullmatch(s,45)

@H_301_83@<_sre.SRE_Match object; span=(4,5),match='a'>

res= re.fullmatch('bag'(res)

None

由于fullmatch属于全文匹配,所以要么必须有范围,要么必须得知其长度

'''bottle\nbagbigable'''

regex = re.compile(@H_301_83@res = regex.fullmatch(s,255);font-family:Monaco;">710) #匹配完全长度

@H_301_83@(res)

<_sre.SRE_Match object; span=(7,10),match='bag'>

使用全文匹配最好:

・尽量匹配字符

・先切片再匹配

每个字符对应索引不知,将索引获取后进行折行

able'''

forkinenumerate(s):

ifk[0] %8==@H_301_83@:

@H_301_83@()

end=' ')

findall

findall 所返回为一个列表

s = '0123abcd'

regx = re.compile('^b\w+')

matcher = regx.findall(s,re.M)

print(type(matcher))

<class 'list'>

找到所有包含b的字符

able'''

rest= re.findall('b'rest['b','b','b']

regx= re.compile('^b'rest = re.findall(regx(rest)

['b']

rest = re.findall(regx,'b']

re.M

SRE_FLAG_MULTILINE=8# treat target as multiline string

最少匹配一个

'0123abcd'

'[ab]+')

matcher= regex.findall(s) #字节调用regex方法后面跟字符串即可

@H_301_83@matcher['ab']

匹配非数字所有的

'\D'matcher = regex.findall(s)

@H_301_83@['a','c','d']

finditer

返回一个可迭代对象

# coding:utf-8

@H_301_83@re

# s = '''bottle\nbag\nbig\nable'''

matcher = regex.finditer(s)

<class 'callable_iterator'>

<callable_iterator object at 0x0000000000B87128> #返回一个迭代器

迭代器可以使用next直接跑出来

for i in matcher:

print(i)

<_sre.SRE_Match object; span=(4,match='a'>

<_sre.SRE_Match object; span=(5,6),match='b'>

<_sre.SRE_Match object; span=(6,7),match='c'>

<_sre.SRE_Match object; span=(7,8),match='d'>

regex = re.compile('\D')

matcher = re.match('\d',s)

print(matcher.span())

(0,1)

re.M 多行模式

s = '''bottle\nbag\nbig\nable'''

regex = re.compile(r'^b\w+',re.Mmatcher = regex.findall(s)

['bottle','bag','big']

去掉re.M查看

s = '''bottle\nbag\nbig\nable'''

regex = re.compile(r'^b\w+')

matcher = regex.findall(s)

print(matcher)

['bottle']

筛取以e结尾的行

import re

regex = re.compile(r'^\w+e$',monospace;">print(matcher)

为了避免出现问题,就用\n的方式进行分割

在边界的时候指定选项re.M

匹配并替换

sub

re.sub 匹配原来的字符并替换,可根据次数进行调整

将每个数字都替换为一个串字符

s = '''bottle\n123\nbag\nbig\nable'''

regx = re.compile('\d')

res = regx.sub('haha',monospace;">print(res)

bottle

hahahahahaha

bag

big

able

替换一次

haha23

将big bag 替换

regx = re.compile('\w+g')

res = regx.sub('hh',monospace;">print(res)

返回了一个新的字符串

hh

hh

使用subn

print(regx.subn('ha',s))

返回一个元组

('bottle\n123\nha\nha\nable',2)

subn会将其全部封装至一个元组中

s = '''os.path([path])'''

regx = re.compile('[.]')

print(type(regx))

print(regx)

<class '_sre.SRE_Pattern'>

re.compile('[.]')

将其替换为空格

newstr = regx.sub(' ',monospace;">print(newstr)

newstr = regx.subn(' ',monospace;">os path([path])

('os path([path])',1)

字符串分割

re.split() 可匹配模式、字符串、最大切割数

s = '''\

01 bottle

02 bag

03 big1

100 bale

'''

regx = re.compile('^[\s\d]+')

res = re.split(regx,51);font-family:Monaco;">['','bottle\n02 bag\n03 big1\n100 bale\n']

如果想去掉\n 需要涉及到断言

数字之前是\n

regx = re.compile('\s+|(?<=!\w)\d')

res = re.split(regx,s)

print(res)

['01','bottle','02','03','big1','100','bale','']

如果使用\d+的话,则数字也全部被消除

regx = re.compile('\s+|(?<!\w)\d+')

['','','']

筛出空格两边的数字

\s+\d+\s+

之前用的是断言方式,有点复杂,现在我们发现一个规律:两头都有空字符,除了第一行

对于023来讲,前有\n

所以认为数字两边都有空白字符的话,则直接匹配并替换

分组

使用小括号的模式捕获的数据存在了组中

match 、search函数可以返回match对象

findall返回字符串列表

finditer返回一个个的match对象

使用group(N)方式对应分组,1-N是对应的分组,0是返回整个字符串

使用group,在match对象中加入分组会返回一个group,返回一个>=0的整数,1代表1号分组 以此类推

s = '''bottle\nbag\nbig1\nbale'''

regex = re.compile('(b\wg)')

matcher = regex.search(s)

print(matcher.groups())

<_sre.SRE_Match object; span=(13,16),match='bag'>

('bag',)

0位整个串,如果超出的话不会报错,一直都是0

print(matcher.groups(0))

print(matcher.groups(1))

print(matcher.groups(2))

print(matcher.groups(3))

('bag',)

regex = re.compile('(b\w+e)',re.M)

我们用的是search方法,所知匹配一次

查看:

0是表示匹配从b开头,,b不属于元组内,e也不是

regex = re.compile('b(\w+)e',re.M)

('ottl',)

替换为findall

regex = re.compile('\b(\w+)e')

print(matcher.groups(1))

提示

意思为能匹配到,但是不能用列表的方式进行group(),需要自己处理

改进:

使用finditer,使用迭代器,进行循环

regex = re.compile('\b(\w+)(e)')

matchers = regex.finditer(s)

print(matchers)

for matchers in matchers:

print(matchers.groups())

分组匹配的太多,我们仅需要将分组外的抛除

regex = re.compile('b(\w+) (?p<TAIL>e)')

groupdict

用命名则按照索引方式,用了名字照样可以用索引方式同时支持groupdict()

正则匹配练习

匹配邮箱地址

匹配邮箱地址

html标记获取文字

获取<a>标记

改进

更严谨的判断:

看到这里是\w不带等号或者引号

用取非的方式获取

更复杂的实现:

通过分组取出

改进:

如果取得属性,并有引号则用引号取边界并取反

如果url后面有属性参数可以改为:

匹配一个url

\S 一定不出现空格的字符并至少出现1次的,

匹配身份证

判断密码强弱

凡是有非法字符在的话则替换为空,这样会缩减,并判断字符串的长度

\W判断,查看是否有特殊符号,其他全是合法字符,这样的话肯定会扫描出非合法密码

获取别人最少用的_ 符号,也就是必包含它

单词统计

file_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\sample.txt'

s = '''index modules | next | prevIoUs |Python 3.5.3 Documentation The Python Standard Library 11. File and Directory Access '''

regex = re.compile('[^-\w]+')

d = defaultdict(lambda:0)

with open(file_path,'r+',encoding='utf-8') as f:

for line in f:

for x in re.split(regex,line):

if len(x) > 0:

d[x] += 1

print(sorted(d.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True))

原文链接:https://www.f2er.com/regex/357840.html

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