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Python-正则表达式（re 模块）

article 2025/6/7 18:18:53

一、re 模块的使用过程
二、正则表达式的字符匹配
- 1. 匹配开头结尾
- 2. 匹配单个字符
- 3. 匹配多个字符
- 4. 匹配分组
- 5. Python 代码示例
三、re 模块的函数
- 1. 函数一览表
- 2. Python 代码示例
- - 1）search 与 finditer
  - 2）findall
  - 3）sub
  - 4）split
四、贪婪与非贪婪
五、re 模块的可选标志

参考文章：
【re — 正则表达式操作】
【正则表达式指南】
【Python 正则表达式 | 菜鸟教程】
【Python 正则表达式 | 极客教程】
【Python正则表达式详解（超详细，看完必会！）】

一、re 模块的使用过程

# 导入 re 模块
import re# 使用 match 方法进行匹配操作
# re.match() 能够匹配出以 xxx 开头的字符串
result = re.match(r'正则表达式', '被匹配的字符串')if result:# 如果上一步匹配到数据的话，可以使用 group 方法来提取数据print(result.group())
else:print('匹配失败')

需要注意的是：

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。Python 里的原生字符串很好地解决了这个问题，同时写出来的表达式也更直观。注意 r 只服务于 “\” ，不对其他进行转义。

二、正则表达式的字符匹配

1. 匹配开头结尾

字符	介绍
`^`	匹配字符串的开头
`$`	匹配字符串的末尾

2. 匹配单个字符

字符	介绍
`.`	匹配任意一个字符，除了换行符 `\n`
`[]`	匹配一个 [ ] 中列举的字符
`[^]`	匹配除 [ ] 中列举的字符外的字符
`\d`	匹配任何一个十进制数字，等价于字符类 `[0-9]`
`\D`	匹配任何一个非数字字符，等价于字符类 `[^0-9]`
`\s`	匹配任何一个空白字符，等价于字符类 `[\t\n\r\f\v]`
`\S`	匹配任何一个非空白字符，等价于字符类 `[^\t\n\r\f\v]`
`\w`	匹配任何一个字母与数字字符，以及下划线，等价于字符类 `[a-zA-Z0-9_]`
`\W`	匹配任何一个非字母与数字字符，以及非下划线，等价于字符类 `[^a-zA-Z0-9_]`
`\b`	匹配空字符串，但只在单词开始或结尾的位置
`\B`	匹配空字符串，但仅限于它不在单词的开头或结尾的情况
`\A`	匹配字符串开始
`\Z`	匹配字符串结尾

\ 是转义特殊字符，\n 代表换行、\r 代表回车、\f 代表换页、\t 代表 Tab 键
通过用 ‘-’ 将两个字符连起来可以表示字符范围，比如：
- [a-z] 将匹配任何小写 ASCII 字符， [0-5][0-9] 将匹配从 00 到 59 的两位数字，[0-9A-Fa-f] 将匹配任何十六进制数位。
- 如果 - 进行了转义（比如 [a\-z]）或者它的位置在首位或末尾（如 [-a] 或 [a-]），那么它就只表示普通字符 ‘-’
除反斜杠外的特殊字符在 [ ] 中会失去其特殊含义，例如：[(+*)] 将匹配字符为 ( + * 或 ) 中的任何一个

3. 匹配多个字符

字符	介绍
`*`	匹配前一个字符出现 0 次或者无限次
`+`	匹配前一个字符出现 1 次或者无限次
`?`	匹配前一个字符出现 1 次或者 0 次
`{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 至 n 次
`{m,}`	匹配前一个字符出现至少 m 次

ab* 会匹配 ‘a’，‘ab’，或者 ‘a’ 后面跟随任意个 ‘b’
ab+ 会匹配 ‘a’ 后面跟随 1 个以上到任意个 ‘b’，它不会匹配 ‘a’
ab? 会匹配 ‘a’ 或者 ‘ab’
a{6} 将匹配 6 个 ‘a’ , 少于 6 个的话就会导致匹配失败
a{3,5} 将匹配 3 到 5 个 ‘a’

4. 匹配分组

字符	介绍
\|	如果 A 和 B 是正则表达式，A\|B 将匹配任何与 A 或 B 匹配的字符串
`()`	将括号中的字符作为一个分组
`\num`	引用分组 num 匹配到的字符串
`(?P<name>)`	分组所匹配到了的字符串可通过符号分组名称 name 来访问
`(?P=name)`	匹配前面叫 name 的命名组中所匹配到的串

5. Python 代码示例

匹配出 126、163、qq 的邮箱地址，且 @ 符号之前有 4 到 20 位数字、大写或小写字母和下划线的组合。

import reemail_list = ["Alice27@163.com", "Sam_1122@gmail.com", ".Tom_12@qq.com", "Bob_1988@qq.com.com", "Elowen@126.com", "Ice@qq.com", "nicetomeetyou@qq.com"]for email in email_list:ret = re.match(r"\w{4,20}@(163|126|qq)\.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)

结果展示：

Alice27@163.com 是符合规定的邮件地址 , 匹配后的结果是 : Alice27@163.com
Sam_1122@gmail.com 不符合要求
.Tom_12@qq.com 不符合要求
Bob_1988@qq.com.com 不符合要求
Elowen@126.com 是符合规定的邮件地址 , 匹配后的结果是 : Elowen@126.com
Ice@qq.com 不符合要求
nicetomeetyou@qq.com 是符合规定的邮件地址 , 匹配后的结果是 : nicetomeetyou@qq.com

匹配 11 位不是以 4、7 结尾的手机号码：re.match(r"1\d{9}[0-35-68-9]$", tel)
提取区号和电话号码：ret = re.match(r"([^-]+)-(\d+)","010-12345678") ，此时 ret.group(1) = ‘010’ ，ret.group(2) = ‘12345678’ ，ret.group(0) 等价于 ret.group() 等于 ‘010-12345678’
匹配标签，例如：匹配 <html><h1>hello</h1></html> 并提取出 hello

import retexts = ['<html><h1>hello</h1></html>', '<html><h1>world</h1></html1html>','<html><h1>hello</h2></html>']def match():for text in texts:ret = re.match(r'<([a-zA-Z]*)><([a-zA-Z0-9]*)>(\w*)</\2></\1>', text)if ret:print(f'匹配成功，标签为 {ret.group()}，信息为 {ret.group(3)}')else:print(f'{text} 标签匹配失败')if __name__ == '__main__':match()

结果展示：

匹配成功，标签为 <html><h1>hello</h1></html>，信息为 hello
<html><h1>world</h1></html1html> 标签匹配失败
<html><h1>hello</h2></html> 标签匹配失败

用 (?P<name>) 和 (?P=name) 改进上述示例：
re.match(r'<(?P<name1>[a-zA-Z]*)><(?P<name2>[a-zA-Z0-9]*)>(\w*)</(?P=name2)></(?P=name1)>', text)
注意：字母 P 要大写

三、re 模块的函数

1. 函数一览表

函数	含义
`re.compile(pattern, flags=0)`	将正则表达式的样式编译为一个正则表达式对象（正则对象），可以用于匹配
`re.search(pattern, string, flags=0)`	扫描整个字符串，返回第一个匹配项
`re.match(pattern, string, flags=0)`	从字符串开始位置匹配正则表达式
`re.fullmatch(pattern, string, flags=0)`	如果整个 string 与正则表达式 pattern 匹配，则返回相应的 Match
`re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)`	按匹配项分割字符串
`re.findall(pattern, string, flags=0)`	返回字符串中所有匹配的子串
`re.finditer(pattern, string, flags=0)`	针对正则表达式 pattern 在 string 里的所有非重叠匹配返回一个产生 Match 对象的迭代器
`re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)`	替换字符串中所有匹配正则表达式的部分
`re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)`	行为与 sub() 相同，但是返回一个元组，包含 (替换后的字符串, 替换次数)
`re.escape(pattern)`	转义 pattern 中的特殊字符，结果可直接用作匹配字符串
`re.purge()`	清除正则表达式的缓存

result = re.match(pattern, string) 等价于 prog = re.compile(pattern) 和 result = prog.match(string) 。
re.split 函数中如果 maxsplit 非零，则最多进行 maxsplit 次分隔，剩下的字符全部返回到列表的最后一个元素。

2. Python 代码示例

1）search 与 finditer

需求：匹配出文章阅读的次数和点赞的次数。

import redef find_second_match(pattern, text):matches = re.finditer(pattern, text)try:next(matches)  # 跳过第一个匹配项second_match = next(matches)  # 获取第二个匹配项return second_match.group()except StopIteration:return Noneif __name__ == '__main__':p = r"\d+"t = "阅读次数为 9999 , 点赞次数为 19999"ret = re.search(p, t)print(f'阅读次数为 {ret.group()} , 点赞次数为 {find_second_match(p, t)}')

结果展示：

阅读次数为 9999 , 点赞次数为 19999

2）findall

需求：统计出相应文章阅读、点赞和收藏的次数。

import reret = re.findall(r"\d+", "read = 9999, thumbs up = 7890, collection = 12345")
print(f'阅读次数 {ret[0]} ，点赞次数 {ret[1]} ，收藏次数 {ret[2]}')

结果展示：

阅读次数 9999 ，点赞次数 7890 ，收藏次数 12345

【拓展】：分组() 内加入 ?: 可以避免只返回分组内的内容。

需求：提取出字符串里的日期和时间。

import reif __name__ == '__main__':s = 'hello world, now is 2020/7/20 18:48, 现在是 2020年7月20日18时48分。'ret_s = re.sub(r'年|月', r'/', s)ret_s = re.sub(r'日|分', r' ', ret_s)ret_s = re.sub(r'时', r':', ret_s)# hello world, now is 2020/7/20 18:48, 现在是 2020/7/20 18:48 。print(ret_s)# findallcom1 = re.compile(r'\d{4}/[01]?[0-9]/[1-3]?[0-9]\s(0[0-9]|1[0-9]|2[0-4])\:[0-5][0-9]')ret1 = com1.findall(ret_s)print(ret1[0])  # 18# 加 ?:com2 = re.compile(r'\d{4}/[01]?[0-9]/[1-3]?[0-9]\s(?:0[0-9]|1[0-9]|2[0-4])\:[0-5][0-9]')ret2 = com2.findall(ret_s)print(ret2[0])  # 2020/7/20 18:48# searchret3 = re.search(r'\d{4}/[01]?[0-9]/[1-3]?[0-9]\s(0[0-9]|1[0-9]|2[0-4])\:[0-5][0-9]', ret_s)print(ret3.group())  # 2020/7/20 18:48

3）sub

将匹配到的数据进行替换。

需求：将匹配到的阅读次数加 1 。

import redef add(temp):str_num = temp.group()num = int(str_num) + 1return str(num)if __name__ == '__main__':ret = re.sub(r"\d+", '998', "thumbs up = 997")print(ret)ret = re.sub(r"\d+", add, "thumbs up = 997")print(ret)ret = re.sub(r"\d+", lambda x: str(int(x.group()) + 1), "thumbs up = 997")print(ret)print('-' * 30)# count 替换次数text = "apple apple apple apple"pattern = r"apple"replacement = "orange"new_text = re.sub(pattern, replacement, text, count=2)print(new_text)

结果展示：

thumbs up = 998
thumbs up = 998
thumbs up = 998
------------------------------
orange orange apple apple

需求：删除字符串中所有的 HTML 标签和   实体，只留下纯文本内容。

import reif __name__ == '__main__':text = ('<div>' + '\n' +'<p>岗位职责：</p>' + '\n' +'<p>完成推荐算法、数据统计、接口、后台等服务器端相关工作</p>' + '\n' +'<p><br></p>' + '\n' +'<p>必备要求：</p>' + '\n' +'<p>良好的自我驱动力和职业素养，工作积极主动、结果导向</p>' + '\n' +'<p>&nbsp;<br></p>' + '\n' +'<p>技术要求：</p>' + '\n' +'<p>1、一年以上 Python 开发经验，掌握面向对象分析和设计，了解设计模式</p>' + '\n' +'<p>2、掌握 HTTP 协议，熟悉 MVC、MVVM 等概念以及相关 WEB 开发框架</p>' + '\n' +'<p>3、掌握关系数据库开发设计，掌握 SQL，熟练使用 MySQL/PostgreSQL 中的一种<br></p>' + '\n' +'<p>4、掌握 NoSQL、MQ，熟练使用对应技术解决方案</p>' + '\n' +'<p>5、熟悉 Javascript/CSS/HTML5，JQuery、React、Vue.js</p>' + '\n' +'<p>&nbsp;<br></p>' + '\n' +'<p>加分项：</p>' + '\n' +'<p>大数据，数理统计，机器学习，sklearn，高性能，大并发。</p>' + '\n' +'</div>')# print(text)sub_result = re.sub(r"<[^>]*>|&nbsp;", "", text)print(sub_result)

结果展示：

岗位职责：
完成推荐算法、数据统计、接口、后台等服务器端相关工作必备要求：
良好的自我驱动力和职业素养，工作积极主动、结果导向技术要求：
1、一年以上 Python 开发经验，掌握面向对象分析和设计，了解设计模式
2、掌握 HTTP 协议，熟悉 MVC、MVVM 等概念以及相关 WEB 开发框架
3、掌握关系数据库开发设计，掌握 SQL，熟练使用 MySQL/PostgreSQL 中的一种
4、掌握 NoSQL、MQ，熟练使用对应技术解决方案
5、熟悉 Javascript/CSS/HTML5，JQuery、React、Vue.js加分项：
大数据，数理统计，机器学习，sklearn，高性能，大并发。

解析正则表达式：r"<[^>]*>| "

<[^>]*> ：匹配一对尖括号 < > 及其内部内容，且内容不包含 > 符号，表示匹配 HTML 标签，比如 <div>, <a href=“…”> 等。
| ：表示 “或” 操作符。
  ：匹配 HTML 的不间断空格实体   。
替换字符串是 “” ，即将匹配的内容替换为空字符串（删除）。

4）split

根据匹配进行切割字符串，并返回一个列表。需求：切割字符串 “info:xiaoZhang 33 shandong” 。

import reret = re.split(r":| ","info:xiaoZhang 33 shandong")
print(ret)

结果展示：

['info', 'xiaoZhang', '33', 'shandong']

四、贪婪与非贪婪

Python 里数量词默认是贪婪的，即总是尝试匹配尽可能多的字符，而非贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。

可以在 * , ? , + , {m,n} 后面加上非贪婪操作符 ? ，该操作符要求正则匹配的字符越少越好，因而可以将贪婪转变为非贪婪。

Python 代码示例：

import reif __name__ == '__main__':s = "This is a number 234-235-22-423"# 贪婪print(re.match(r".+(\d+-\d+-\d+-\d+)", s).group(1))print(re.match(r"aa(\d+)", "aa2343ddd").group(1))print(re.match(r"aa(\d+)ddd", "aa2343ddd").group(1))print('-' * 30)# 非贪婪print(re.match(r".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)", s).group(1))print(re.match(r"aa(\d+?)", "aa2343ddd").group(1))print(re.match(r"aa(\d+?)ddd", "aa2343ddd").group(1))

结果展示：

4-235-22-423
2343
2343
------------------------------
234-235-22-423
2
2343

五、re 模块的可选标志

标志	介绍
`re.I`	使匹配对大小写不敏感
`re.A`	不让 \w 匹配汉字
`re.L`	做本地化识别（locale-aware）匹配
`re.M`	多行匹配，影响 ^ 和 $
`re.S`	使 . 匹配包括换行符 \n 在内的所有字符
`re.U`	根据 Unicode 字符集解析字符，这个标志影响 \w \W \b \B
`re.X`	该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解

Python 代码示例：

import reif __name__ == '__main__':s1 = 'hello\nworld'ret1 = re.match(r'hello.W', s1, re.S | re.I)if ret1:print(ret1.group())  # hello welse:print('no match')print('-' * 15)s2 = 'hello你好world'ret2 = re.match(r'hello\w*', s2, re.A)if ret2:print(ret2.group())  # helloelse:print('no match')

Python-正则表达式（re 模块）

目录一、re 模块的使用过程二、正则表达式的字符匹配1. 匹配开头结尾2. 匹配单个字符3. 匹配多个字符4. 匹配分组5. Python 代码示例三、re 模块的函数1. 函数一览表2. Python 代码示例1）search 与 finditer2）findall3）sub4）spl…...

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一、前言在人工智能技术迅猛发展的今天，OpenAI Agents SDK 为开发者提供了一个强大的工具集，用于构建基于 Python 的智能代理应用。这些代理可以执行从简单任务到复杂决策的一系列操作，极大地提升了应用程序的智能化水平。通过 OpenAI Agents SDK，可以利用 Python 编程语…...

编程日记 2025/6/7 3:15:32

Python - 爬虫；Scrapy框架之插件Extensions（四）

阅读本文前先参考 https://blog.csdn.net/MinggeQingchun/article/details/145904572 在 Scrapy 中，扩展（Extensions）是一种插件，允许你添加额外的功能到你的爬虫项目中。这些扩展可以在项目的不同阶段执行，比如启动…...

编程日记 2025/6/7 3:27:24

目录

一、re 模块的使用过程

二、正则表达式的字符匹配

1. 匹配开头结尾

2. 匹配单个字符

3. 匹配多个字符

4. 匹配分组

5. Python 代码示例

三、re 模块的函数

1. 函数一览表

2. Python 代码示例

1）search 与 finditer

2）findall

3）sub

4）split

四、贪婪与非贪婪

五、re 模块的可选标志

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