一文秒懂python正则表达式常用函数

01 Re概览

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Re模块是python的内置模块，提供了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib）。主要提供了3大类字符串操作方法：

字符查找/匹配

字符替换

字符分割

由于是面向字符串类型的模块，就不得不提到字符串编码类型。re模块中，模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ，也可以是8位字节串 (bytes，2位16进制数字，例如\xe5) ， 但要求二者必须是同类型字符串。

02 字符串查找/匹配

预编译：compile

在介绍查找和匹配函数前，首先需要知道re的compile函数，该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型，以便后续快速匹配和复用

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern) #re.Pattern

此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ，命名为pattern，用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时，即可使用pattern进行方法调用。

匹配：match

match函数用于从文本串的起始位置开始匹配，若匹配成功，则返回相应的匹配对象，此时可调用group()方法返回匹配结果，也可用span()方法返回匹配起止下标区间；否则返回None

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.match(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #this  print(res.span()) #(0, 4) text2 = '是的, this is a re test' print(pattern.match(text2))#None

match函数还有一个变形函数fullmatch，当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时，返回一个匹配对象，否则返回None

搜索：search

match只提供了从文本串起始位置匹配的结果，如果想从任意位置匹配，则可调用search方法，与match方法类似，当任意位置匹配成功，则立即返回一个匹配对象，也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.search(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #is  print(res.span()) #(4, 7) pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2 = '是的,this is a re test' print(pattern2.search(text2))#None

match和search均用于匹配单个结果，唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配，而后者从任意位置匹配，匹配成功则返回一个match对象。

全搜索：findall/finditer

几乎是最常用的正则表达式函数，用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.findall(text1) print(res) #[' is', ' re', ' test']

findall返回的是一个列表对象类型，当无匹配对象时，返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存，可以调用finditer函数返回一个迭代器类型，其中每个迭代元素是一个match对象，可继续调用group和span方法获取相应结果

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.finditer(text1) for r in res:  print(r.group()) """  is  re  test """

当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时，上述所有方法也可直接调用re类函数，而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。

import re pattern = re.compile(r'\d{2,5}') text = 'this is re test' re.findall('[a-z]+', text) #['this', 'is', 're', 'test'] 03 字符串替换/分割

替换:sub/subn

当需要对文本串进行条件替换时，可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ，相应参数分别为模式串、替换格式、文本串，还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组，可实现字符串的格式化替换（类似字符串的format方法），以实现特定任务。

import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305' print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05' print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'

re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组，其中第一个元素为替换结果，第二个为替换次数

import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)

分割：split

还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表

import re text = 'today is a re test, what do you mind?' print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?'] 04 总结

python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式

常用的匹配函数：match/fullmatch

常用的搜索函数：search/findall/finditer

常用的替换函数：sub/subn

常用的切割函数：split

还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档

另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择

到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

趣玩Python第16关：3个技巧掌握正则

字符串的匹配查询

Python中的re模块中的findall函数可以对指定的字符串进行遍历匹配，如下：

findall(pattern, string, flags=0)

pattern：指定需要匹配的正则表达式。

string：指定待处理的字符串。

flags：指定匹配模式，常用的值可以是re.I、re.M、re.S和re.X。re.I的模式是让正则表达式对大小写不敏感;re.M的模式是让正则表达式可以多行匹配;re.S的模式指明正则符号.可以匹配任意字符，包括换行符 ;re.X模式允许正则表达式可以写得更加详细，如多行表示、忽略空白字符、加入注释等。

字符串的匹配替换

re模块中的sub函数的功能是替换，类似于字符串的replace方法，该函数根据正则表达式把满足匹配的内容替换为repl，如下：

sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern：同findall函数中的pattern。

repl：指定替换成的新值。

string：同findall函数中的string。

count：用于指定最多替换的次数，默认为全部替换。

flags：同findall函数。

字符串的匹配分割

re模块中的split函数是将字符串按照指定的正则表达式分隔开，类似于字符串的split，如下：

split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

pattern：同findall函数中的pattern。

maxsplit：用于指定最大分割次数，默认为全部分割。

string：同findall函数中的string。

flags：同findall函数中的flags。

以上就是本次分享的全部内容了，不知大家对我讲述的Python正则表达式妙用感觉怎么样？

脑筋急转弯：有人想喝点牛奶解渴，却一命呜呼了，为什么？

Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。

在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。具体参数为：

re.I：忽略大小写。

re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。

re.M：多行模式。

re.S：即 . ，并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）。

re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X：为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释。

import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num=0)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern：一个字符串形式的正则表达式。

flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

findall函数

搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string：待匹配的字符串。

pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为0。

endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

re.finditer函数

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如是否区分大小写，多行匹配等。

import re  r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r:   print (i.group())

运行结果：

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。

import re  r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222')  r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222')  r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果：

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern：正则中的模式字符串。

repl：替换的字符串，也可为一个函数。

string：要被查找替换的原始字符串。

count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有的匹配。

import re  r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串  r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)

运行结果：

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

学Python正则表达式，这一篇就够了

正则表达式是一个特殊的字符序列，可以帮助您使用模式中保留的专门语法来匹配或查找其他字符串或字符串集。 正则表达式在UNIX世界中被广泛使用。

注：很多开发人员觉得正则表达式比较难以理解，主要原因是缺少使用或不愿意在这上面花时间。

re模块在Python中提供对Perl类正则表达式的完全支持。如果在编译或使用正则表达式时发生错误，则re模块会引发异常re.error。

在这篇文章中，将介绍两个重要的功能，用来处理正则表达式。 然而，首先是一件小事：有各种各样的字符，这些字符在正则表达式中使用时会有特殊的意义。 为了在处理正则表达式时避免混淆，我们将使用：r'expression'原始字符串。

匹配单个字符的基本模式

编译标志可以修改正则表达式的某些方面。标志在re模块中有两个名称：一个很长的名称，如IGNORECASE，和一个简短的单字母形式，如。

1.match函数

此函数尝试将RE模式与可选标志的字符串进行匹配。

下面是函数的语法 ：

这里是参数的描述 ：

pattern ： 这是要匹配的正则表达式。

string ： 这是字符串，它将被搜索用于匹配字符串开头的模式。 |

flags ： 可以使用按位OR(|)指定不同的标志。 这些是修饰符，如下表所列。

re.match函数在成功时返回匹配对象，失败时返回None。使用match(num)或groups()函数匹配对象来获取匹配的表达式。

示例

当执行上述代码时，会产生以下结果 ：

2.search函数

此函数尝试将RE模式与可选标志的字符串进行匹配。

下面是这个函数的语法 ：

这里是参数的描述 ：

pattern ： 这是要匹配的正则表达式。

string ： 这是字符串，它将被搜索用于匹配字符串开头的模式。 |

flags ： 可以使用按位OR(|)指定不同的标志。 这些是修饰符，如下表所列。

re.search函数在成功时返回匹配对象，否则返回None。使用match对象的group(num)或groups()函数来获取匹配的表达式。

示例

当执行上述代码时，会产生以下结果 ：

3.匹配与搜索

Python提供基于正则表达式的两种不同的原始操作：match检查仅匹配字符串的开头，而search检查字符串中任何位置的匹配(这是Perl默认情况下的匹配)。

示例

当执行上述代码时，会产生以下结果 ：

4.搜索和替换

使用正则表达式re模块中的最重要的之一是sub。

模块

此方法使用repl替换所有出现在RE模式的字符串，替换所有出现，除非提供max。此方法返回修改的字符串。

示例

当执行上述代码时，会产生以下结果 ：

5.正则表达式修饰符：选项标志

正则表达式文字可能包含一个可选修饰符，用于控制匹配的各个方面。 修饰符被指定为可选标志。可以使用异或(|)提供多个修饰符，如前所示，可以由以下之一表示 ：

6.正则表达模式

除了控制字符(+ ? . * ^ $ ( ) [ ] { } | )，所有字符都与其自身匹配。 可以通过使用反斜杠将其转换为控制字符。

7.正则表达式示例

字符常量

字符类

特殊字符类

重复匹配

非贪婪重复

这匹配最小的重复次数 ：

用圆括号分组

反向引用

这与以前匹配的组再次匹配 ：

备择方案

python|perl ： 匹配“python”或“perl”

rub(y|le) ： 匹配 “ruby” 或 “ruble”

Python(!+|?) ： “Python”后跟一个或多个! 还是一个?

锚点

这需要指定匹配位置。

带括号的特殊语法

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网页题目：python正则函数替换 python正则化替换
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