一、正则表达式
1、正则表达式不是Python独有的，它是一门独立的技术，所有的编程语言都可以使用正则表达式，在Python中使用正则表达式就要借助于re模块，或者是支持正则表达式书写的方法。
2、用途：筛选字符串中的特定内容
3、应用场景：爬虫、数据分析
5、字符组[]里面的表达式都是或的关系
6、^与$连用可以精准限制匹配的内容，两者中间写什么，匹配的字符串就必须是什么，多一个不行少一个也不行
7、类似于abc|ab这种结构的表达式 一定要将长的放前面
8、贪婪匹配：
①、正则表达式默认贪婪匹配
②、可以通过在量词后面加上一个？将贪婪匹配变成非贪婪匹配（惰性匹配）
9、量词必须跟在正则符号的后面，量词只能限制紧挨着它的那一个正则符号
10、分组：当多个正则符号需要重复多次的时候或者当做一个整体进行其他操作，那么可以利用分组，分组在正则中的语法就是（）
11、举个例子，判断一串数字是否是手机号，或者从一串数字中找出符合规则的手机号
# 纯python代码校验 while True: phone_number = input(‘please input your phone number ： ‘) if len(phone_number) == 11 and phone_number.isdigit() and (phone_number.startswith(‘13‘) or phone_number.startswith(‘14‘) or phone_number.startswith(‘15‘) or phone_number.startswith(‘18‘)): print(‘是合法的手机号码‘) else: print(‘不是合法的手机号码‘) # 正则表达式校验 import re phone_number = input(‘please input your phone number ： ‘) if re.match(‘^(13|14|15|18)[0-9]{9}$‘,phone_number): print(‘是合法的手机号码‘) else: print(‘不是合法的手机号码‘)
二、正则表达式的书写
1、元字符
. 匹配出换行符以外的任意字符
\w 匹配字母或数字或下划线
\s 匹配任意的空白符
\d 匹配数字
\n 匹配一个换行符
\t 匹配一个制表符
\b 匹配一个单词的结尾
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结尾
\W 匹配非字母或数字或下划线
\D 匹配非数字
\S 匹配非空白符
a|b 匹配字符a或字符b
() 匹配括号内的表达式，也表示一个组
[...] 匹配字符组中的字符
[^...] 匹配除了字符组中字符的所有字符
2、量词
* 重复零次或更多次
+ 重复一次或更多次
？ 重复零次或一次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次
三、转义符
在正则表达式中，有很多有特殊意义的是元字符，比如\n和\s等，如果要在正则中匹配正常的"\n"而不是"换行符"就需要对"\"进行转义，变成‘\\‘。
在python中，无论是正则表达式，还是待匹配的内容，都是以字符串的形式出现的，在字符串中\也有特殊的含义，本身还需要转义。所以如果匹配一次"\n",字符串中要写成‘\\n‘，那么正则里就要写成"\\\\n",这样就太麻烦了。这个时候我们就用到了r‘\n‘这个概念，此时的正则是r‘\\n‘就可以了。
| 正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
| \n | \n | False | 因为在正则表达式中\是有特殊意义的字符，所以要匹配\n本身，用表达式\n无法匹配 |
| \\n | \n | True | 转义\之后变成\\，即可匹配 |
| "\\\\n" | ‘\\n‘ | True | 如果在python中，字符串中的‘\‘也需要转义，所以每一个字符串‘\‘又需要转义一次 |
| r‘\\n‘ | r‘\n‘ | True | 在字符串之前加r，让整个字符串不转义 |
四、贪婪匹配
1、贪婪匹配：在满足匹配时，匹配尽可能长的字符串，默认情况下，采用贪婪匹配
| 正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
| <.*> | <script>...<script> |
<script>...<script> | 默认为贪婪匹配模式，会匹配尽量长的字符串 |
| <.*?> | r‘\d‘ | <script> |
加上？为将贪婪匹配模式转为非贪婪匹配模式，会匹配尽量短的字符串 |
2、几个常用的非贪婪匹配Pattern
*? 重复任意次，但尽可能少重复
+? 重复1次或更多次，但尽可能少重复
?? 重复0次或1次，但尽可能少重复
{n,m}? 重复n到m次，但尽可能少重复
{n,}? 重复n次以上，但尽可能少重复
3、.*?的用法
. 是任意字符
* 是取 0 至 无限长度
? 是非贪婪模式
合在一起就是取尽量少的任意字符，一般不会这么单独写，他大多用在：
.*?x 就是取前面任意长度的字符，直到一个x出现
五、re模块
import re ret = re.findall(‘a‘,‘eva egon yuan‘) # 返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里 print(ret) #结果 : [‘a‘,‘a‘] ret = re.search(‘a‘,‘eva egon yuan‘).group() print(ret) #结果 : ‘a‘ # 函数会在字符串内查找模式匹配,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以 # 通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。 ret = re.match(‘a‘,‘abc‘).group() # 同search,不过尽在字符串开始处进行匹配 print(ret) #结果 : ‘a‘ ret = re.split(‘[ab]‘,‘abcd‘) # 先按‘a‘分割得到‘‘和‘bcd‘,在对‘‘和‘bcd‘分别按‘b‘分割 print(ret) # [‘‘,‘‘,‘cd‘] ret = re.sub(‘\d‘,‘H‘,‘eva3egon4yuan4‘,1)#将数字替换成‘H‘，参数1表示只替换1个 print(ret) #evaHegon4yuan4 ret = re.subn(‘\d‘,‘eva3egon4yuan4‘)#将数字替换成‘H‘，返回元组(替换的结果,替换了多少次) print(ret) obj = re.compile(‘\d{3}‘) #将正则表达式编译成为一个 正则表达式对象，规则要匹配的是3个数字 ret = obj.search(‘abc123eeee‘) #正则表达式对象调用search，参数为待匹配的字符串 print(ret.group()) #结果 ： 123 import re ret = re.finditer(‘\d‘,‘ds3sy4784a‘) #finditer返回一个存放匹配结果的迭代器 print(ret) # <callable_iterator object at 0x10195f940> print(next(ret).group()) #查看第一个结果 print(next(ret).group()) #查看第二个结果 print([i.group() for i in ret]) #查看剩余的结果
注意：
1、findall的优先级查询：
import re ret = re.findall(‘www.(baidu|oldboy).com‘,‘www.oldboy.com‘) print(ret) # [‘oldboy‘] 这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可 ret = re.findall(‘www.(?:baidu|oldboy).com‘,‘www.oldboy.com‘) print(ret) # [‘www.oldboy.com‘]
2、split的优先级查询
ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan")
print(ret) #结果 ： [‘eva‘,‘egon‘,‘yuan‘]
ret=re.split("(\d+)",‘3‘,‘4‘,‘yuan‘]
#在匹配部分加上（）之后所切出的结果是不同的，
#没有（）的没有保留所匹配的项，但是有（）的却能够保留了匹配的项，
#这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。
