简介
正则表达式本身是一种小型的、高度专业化的编程语言，而在python中，通过内嵌集成re模块，程序媛们可以直接调用来实现正则匹配。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用C编写的匹配引擎执行。
下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧
1. 安装
默认已经安装好了python环境了
re库是python3的核心库，不需要pip install，直接import就行
2. 最简单的模式
字符本身就是最简单的模式
比如：'A', 'I love you', 'test'
然是注意在定义模式字符串的时候，在前面加上r，它的作用是告诉编译器，接下来的字符串是单纯的字符串，请不要转变为转义字符。
例子
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import repattern = r'Cookie'sequence = 'Cookie're.match(pattern, sequence) |
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<re.Match object; span=(0, 6), match='Cookie'> |
re.match()是常用的函数，如果匹配，返回的是re.Match object.一个库内置的对象。如果没有匹配返回的是None
3. 通配符
在正则表达式中，有些字符是有特殊意义的（不是转义字符的那套规则），下面介绍常用的通配符字符
1）"."：点，代表任何字符，除了换行（newline）
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re.search(r'Co.k.e', 'Cookie').group() |
其中group()函数返回匹配的字符，返回类型是str
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'Cookie' |
2) "\w" 反斜杠小写w，代表任何单个字母，数字，下划线
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re.search(r'Co\wk\we', 'Cookie').group() |
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'Cookie' |
3) "\W" 反斜杠大写W，代表任何2)中没有代表的字符
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re.search(r'C\Wke', 'C@ke').group() |
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'C@ke' |
4) "\s" 反斜杠小写s，代表一些空格字符，比如空格(space)，换行(new line)，跳格键(tab)，回车(return)
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re.search(r'Eat\scake', 'Eat cake').group() |
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'Eat cake' |
5) "\S" 反斜杠大写S，代表任何4)中没有代表的字符
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re.search(r'Cook\Se', 'Cookie').group() |
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'Cookie' |
6) "\t" 反斜杠小写t，代表跳格键(tab)
7) "\n" 反斜杠小写t，代表换行(new line)
8) "\r" 反斜杠小写t，代表回车(return)
9) "\d" 反斜杠小写d，代表单个数字0-9
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re.search(r'c\d\dkie', 'c00kie').group() |
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'c00kie' |
10) "^" 这个键不知道叫什么，代表从字符开头要匹配
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re.search(r'^Eat', 'Eat cake').group() |
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'Eat' |
11) "$" 美元符号，代表从字符结尾要匹配
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re.search(r'cake$', 'Eat cake').group() |
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'cake' |
12) "[abc]" 中括号中任意字符，代表匹配其中任意字符
常用的方式，比如[a-zA-Z0-9]，或者如果中括号中第一个字符是"^"，代表不是这个范围内的字符
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re.search(r'Number: [0-6]', 'Number: 5') |
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<re.Match object; span=(0, 9), match='Number: 5'> |
再来个不在范围内的
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re.search(r'Number: [^0-6]', 'Number: 7') |
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<re.Match object; span=(0, 9), match='Number: 7'> |
4. 重复
第三部分介绍了单个通配符，那么怎么定义一串通配符呢，利用一些重复的标志
1) "+" 加号，表示在它左边的字符出现一次或者多次
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re.search(r'Co+kie', 'Cooookie') |
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<re.Match object; span=(0, 8), match='Cooookie'> |
2) "*" 乘号，表示在它左边的字符出现零次或者多次
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re.search(r'Ca*o*kie', 'Caokie').group() |
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'Caokie' |
3) "?" 问号，表示在它左边的字符出现零次或者一次
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re.search(r'Colou?r', 'Color').group() |
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'Color' |
4) {x} 大括号加数字，重复确切几次
5) {x,} 重复至少几次
6) {x, y} 重复至少x次，不超过y次
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re.search(r'\d{9,10}', '0987654321').group() |
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'0987654321' |
5. 分组
比如说想定义一个email的格式，@之前的是一个规则，之后的是一个规则，那么通过（）圆括号来分为两组，分别定义在一个正则表达式中
然后如果满足的话，通过group()函数指定返回哪一组的结果
比如
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email_address = 'Please contact us at: support@datacamp.com'match = re.search(r'([\w+-]+)@([\w\.-]+)', 'tw7613781@gmail.com')if match: print(match.group()) # The whole matched text print(match.group(1)) # The username (group 1) print(match.group(2)) # The host (group 2) |
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tw7613781@gmail.comtw7613781gmail.com |
@前为第一部分，\w代表代表任何单个字母，数字，下划线，上面已经介绍了，然后就是"\w"和"+"和"-"随便哪一个至少一个或者多个
@后为第二部分，其余一样，就是多了个"\."，因为"."代表的是任意字符了，如果想表达真正的点，用"\."来表示。
6. python库函数re的常用函数
1) re.search(pattern, string)和re.match(pattern, string)
区别在于search能从string中寻找任何满足pattern的substring，但是match必须从头开始
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pattern = "cookie"sequence = "Cake and cookie"re.search(pattern, sequence).group() |
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'cookie' |
如果是match会返回None
2) re.findall(pattern, string)
寻找string所有满足pattern的substring，然后以list的形式返回
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email_address = "Please contact us at: support@datacamp.com, xyz@datacamp.com"#'addresses' is a list that stores all the possible matchaddresses = re.findall(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+', email_address)for address in addresses: print(address) |
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support@datacamp.comxyz@datacamp.com |
3) re.compile(pattern)
通过compile函数会生成一个pattern对象，这个pattern对象可以直接使用match，search等函数
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In: pattern = re.compile(r"cookie")In: patternOut: re.compile(r'cookie', re.UNICODE)In: pattern.search('cookie')Out: <re.Match object; span=(0, 6), match='cookie'> |
学习材料
https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-regular-expression-tutorial
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：https://www.cnblogs.com/wtang/p/10490046.html
