Python 进阶(三):正则表达式(re 模块)
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文章目录
- 1. 导入re模块
- 2. re模块中的常用函数
- 2.1 re.search()
- 2.2 re.findall()
- 2.3 re.sub()
- 2.4 re.compile()
- 2.5 re.split()
- 3. 正则表达式的语法
- 4. 匹配对象的属性和方法
- 4.1 group()
- 4.2 start()
- 4.3 end()
- 4.4 span()
- 5. 常用示例
- 5.1 匹配数字
- 5.2 匹配邮箱
- 5.3 匹配URL
- 5.4 匹配日期
- 5.5 匹配IP地址
- 5.6 匹配HTML标签
- 5.7 匹配手机号码
- 5.8 匹配身份证号码
- 5.9 匹配QQ号码
- 5.10 匹配微信号
- 5.11 匹配邮政编码
- 5.12 匹配中文字符
- 5.13 匹配空白字符
- 5.14 匹配非空白字符
- 5.15 匹配多行文本
- 5.16 匹配特定字符集
- 5.17 匹配特定字符集的补集
- 5.18 匹配重复字符
- 6. 总结
- 系列文章
- 热门专栏
大家好,我是水滴~~
Python标准库中的re
模块是用于处理正则表达式的模块。正则表达式是一种用于匹配字符串的强大工具,可以方便地从文本中提取和处理数据。在本教程中,我们将介绍re
模块的基本用法和示例。
1. 导入re模块
在使用re
模块之前,需要先导入它。可以使用以下代码导入re
模块:
import re
2. re模块中的常用函数
Python的re
模块提供了众多用于处理正则表达式的函数。下面是一些常用的函数:
2.1 re.search()
re.search()
函数用于在字符串中搜索正则表达式的第一个匹配项。如果匹配成功,返回匹配对象;否则返回None
。
import restring = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
match = re.search("fox", string)if match:print("Found:", match.group())
else:print("Not found")
输出:
Found: fox
2.2 re.findall()
re.findall()
函数用于在字符串中查找所有匹配的子串,并以列表形式返回。如果没有找到匹配,返回空列表。
import restring = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
matches = re.findall("o", string)if matches:print("Found:", matches)
else:print("Not found")
输出:
Found: ['o', 'o', 'o', 'o']
2.3 re.sub()
re.sub()
函数用于在字符串中用指定的字符串替换所有匹配的子串,并返回新的字符串。可以使用正则表达式来指定要替换的模式。
import restring = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
new_string = re.sub("fox", "cat", string)print("Old string:", string)
print("New string:", new_string)
输出:
Old string: The quick brown fox jumps over the lazy dog.
New string: The quick brown cat jumps over the lazy dog.
2.4 re.compile()
re.compile()
函数用于将正则表达式编译成一个正则表达式对象,以便在后续的匹配中重复使用。
import repattern = re.compile("fox")
string = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
match = pattern.search(string)if match:print("Found:", match.group())
else:print("Not found")
输出:
Found: fox
2.5 re.split()
re.split()
函数用于根据正则表达式来分割字符串,并返回分割后的列表。
import restring = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
words = re.split("\W+", string)print(words)
输出:
['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog', '']
3. 正则表达式的语法
在使用Python的re
模块时,需要使用正则表达式来指定要匹配的模式。正则表达式由一系列字符和特殊字符组成。下面是一些常用的特殊字符:
字符 | 描述 |
---|---|
. | 匹配除了换行符外的任意单个字符 |
* | 匹配前面的字符0次或多次 |
+ | 匹配前面的字符1次或多次 |
? | 匹配前面的字符0次或1次 |
{n} | 匹配前面的字符n次 |
{n,} | 匹配前面的字符至少n次 |
{n,m} | 匹配前面的字符至少n次,但不超过m次 |
[] | 匹配方括号中的任意单个字符 |
[^] | 匹配不在方括号中的任意单个字符 |
() | 分组,可以在匹配中引用 |
下面是一些示例:
正则表达式 | 描述 |
---|---|
abc | 匹配字符串"abc" |
. | 匹配任意单个字符 |
a* | 匹配零个或多个字符"a" |
a+ | 匹配一个或多个字符"a" |
a? | 匹配零个或一个字符"a" |
a{3} | 匹配三个字符"a" |
a{3,} | 匹配至少三个字符"a" |
a{3,6} | 匹配三到六个字符"a" |
[abc] | 匹配单个字符"a"、“b"或"c” |
[^abc] | 匹配除了字符"a"、"b"和"c"以外的任意单个字符 |
(ab)+ | 匹配一个或多个"ab"字符串 |
4. 匹配对象的属性和方法
当使用re
模块的函数对字符串进行匹配时,将返回一个匹配对象。匹配对象具有以下常用属性和方法:
4.1 group()
group()
方法返回匹配的子串。
import restring = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
match = re.search("fox", string)if match:print("Found:", match.group())
else:print("Not found")
输出:
Found: fox
4.2 start()
start()
方法返回匹配的子串在原始字符串中的开始位置的索引。
import restring = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
match = re.search("fox", string)if match:print("Start index:", match.start())
else:print("Not found")
输出:
Start index: 16
4.3 end()
end()
方法返回匹配的子串在原始字符串中的结束位置的索引。
import restring = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
match = re.search("fox", string)if match:print("End index:", match.end())
else:print("Not found")
输出:
End index: 19
4.4 span()
span()
方法返回匹配的子串在原始字符串中的开始和结束位置的索引。
import restring = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
match = re.search("fox", string)if match:print("Span:", match.span())
else:print("Not found")
输出:
Span: (16, 19)
5. 常用示例
正则表达式是一种强大的文本匹配工具,可以用于处理字符串中的数据和信息。在Python中,可以使用re
模块来处理正则表达式。下面是一些常见的正则表达式示例,用于展示如何使用Python中的正则表达式。
5.1 匹配数字
匹配数字非常常见,可以使用\d
元字符来匹配任意数字。例如,下面的正则表达式将匹配任意数字:
import restring = "There are 123 apples in the basket."
matches = re.findall("\d+", string)print(matches)
输出:
['123']
5.2 匹配邮箱
匹配邮箱也是一种常见的需求,可以使用正则表达式来实现。下面的正则表达式将匹配有效的邮箱地址:
import reemail = "example@domain.com"
pattern = r"^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$"
matches = re.findall(pattern, email)print(matches)
输出:
['example@domain.com']
5.3 匹配URL
匹配URL也是一种常见的需求,可以使用正则表达式来实现。下面的正则表达式将匹配有效的URL地址:
import reurl = "https://www.google.com/search?q=python"
pattern = r"https?://(?:[-\w.]|(?:%[\da-fA-F]{2}))+"
matches = re.findall(pattern, url)print(matches)
输出:
['https://www.google.com']
5.4 匹配日期
匹配日期也是一种常见的需求,可以使用正则表达式来实现。下面的正则表达式将匹配格式为YYYY-MM-DD的日期:
import redate = "Today is 2023-07-29."
pattern = r"\d{4}-\d{2}-\d{2}"
matches = re.findall(pattern, date)print(matches)
输出:
['2023-07-29']
5.5 匹配IP地址
匹配IP地址也是一种常见的需求,可以使用正则表达式来实现。下面的正则表达式将匹配有效的IP地址:
import reip = "192.168.1.1"
pattern = r"\b\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\b"
matches = re.findall(pattern, ip)print(matches)
输出:
['192.168.1.1']
5.6 匹配HTML标签
匹配HTML标签也是一种常见的需求,可以使用正则表达式来实现。下面的正则表达式将匹配HTML标签:
import rehtml = "<p>This is a paragraph.</p>"
pattern = r"<.*?>"
matches = re.findall(pattern, html)print(matches)
输出:
['<p>', '</p>']
5.7 匹配手机号码
匹配手机号码也是一种常见的需求,可以使用正则表达式来实现。下面的正则表达式将匹配有效的手机号码:
import rephone = "13812345678"
pattern = r"1[3-9]\d{9}"
matches = re.findall(pattern, phone)print(matches)
输出:
['13812345678']
5.8 匹配身份证号码
import re
idcard = "310101198001010001"
pattern = r"\d{6}(?:19|20)\d{2}(?:0[1-9]|1[0-2])(?:0[1-9]|[1-2]\d|3[0-1])\d{3}[0-9Xx]"
matches = re.findall(pattern, idcard)
print(matches)
输出:
['310101198001010001']
5.9 匹配QQ号码
import re
qq = "123456"
pattern = r"^[1-9]\d{4,10}$"
matches = re.findall(pattern, qq)
print(matches)
输出:
['123456']
5.10 匹配微信号
import re
wechat = "wx123456"
pattern = r"^[a-zA-Z][-_a-zA-Z0-9]{5,19}$"
matches = re.findall(pattern, wechat)
print(matches)
输出:
['wx123456']
5.11 匹配邮政编码
import re
zipcode = "12345-6789"
pattern = r"\d{5}(?:-\d{4})?"
matches = re.findall(pattern, zipcode)
print(matches)
输出:
['12345-6789']
5.12 匹配中文字符
import re
text = "这是一段中文文本。"
pattern = r"[\u4e00-\u9fa5]+"
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)
输出:
['这是一段中文文本']
5.13 匹配空白字符
import re
text = "This is a sentence with spaces."
matches = re.findall("\s+", text)
print(matches)
输出:
[' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
5.14 匹配非空白字符
import re
text = "This is a sentence with spaces."
matches = re.findall("\S+", text)
print(matches)
输出:
['This', 'is', 'a', 'sentence', 'with', 'spaces.']
5.15 匹配多行文本
import re
text = "Line 1\nLine 2\nLine 3"
matches = re.findall(r"^.*$", text, re.MULTILINE)
print(matches)
输出:
['Line 1', 'Line 2', 'Line 3']
5.16 匹配特定字符集
import re
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
matches = re.findall("[aeiou]", text)
print(matches)
输出:
['u', 'i', 'o', 'o', 'u', 'o', 'e', 'a', 'o']
5.17 匹配特定字符集的补集
import re
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
matches = re.findall("[^aeiou]", text)
print(matches)
输出:
['T', 'h', ' ', 'q', 'c', 'k', ' ', 'b', 'r', 'w', 'n', ' ', 'f', 'x', ' ', 'j', 'm', 'p', 's', ' ', 'v', 'r', ' ', 't', 'h', ' ', 'l', 'z', 'y', ' ', 'd', 'g', '.']
5.18 匹配重复字符
import re
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
matches = re.findall("o+", text)
print(matches)
输出:
['o', 'oo', 'o', 'o', 'o']
这些示例展示了如何使用Python中的正则表达式进行文本匹配。正则表达式是一种非常强大的文本处理工具,可以用于处理各种文本数据和信息。在处理和清洗大量文本数据时,正则表达式可以提高工作效率和准确性。
6. 总结
re
模块是Python标准库中用于处理正则表达式的模块。它提供了一系列函数和方法,用于在字符串中搜索、替换和分割子串。要使用re
模块,需要熟悉正则表达式的语法和常用特殊字符。在匹配成功后,将返回一个匹配对象,可以使用其属性和方法来获取匹配的子串和位置等信息。
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