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python的正則表達式怎么用

發布時間:2022-03-04 14:11:06 來源:億速云 閱讀:170 作者:小新 欄目:開發技術

這篇文章主要為大家展示了“python的正則表達式怎么用”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“python的正則表達式怎么用”這篇文章吧。

    一、正則表達式–元字符

    re 模塊使 Python 語言擁有全部的正則表達式功能

    python的正則表達式怎么用

    1. 數量詞

    # 提取大小寫字母混合的單詞
    import re
    a = 'Excel 12345Word23456PPT12Lr'
    r = re.findall('[a-zA-Z]{3,5}',a)
    # 提取字母的數量3個到5個
    print(r)
    # ['Excel', 'Word', 'PPT']
    # 貪婪 與 非貪婪  【Python默認使用貪婪模式】
    # 貪婪:'[a-zA-Z]{3,5}'
    # 非貪婪:'[a-zA-Z]{3,5}?' 或 '[a-zA-Z]{3}'
    # 建議使用后者,不要使用?號,否則你會與下面的?號混淆
    # 匹配0次或無限多次 *號,*號前面的字符出現0次或無限次
    import re
    a = 'exce0excell3excel3'
    r = re.findall('excel*',a)
    r = re.findall('excel.*',a) # ['excell3excel3']
    # excel 沒有l 有很多l都可以匹配出來
    print(r)
    # ['exce', 'excell', 'excel']
    # 匹配1次或者無限多次 +號,+號前面的字符至少出現1次
    import re
    a = 'exce0excell3excel3'
    r = re.findall('excel+',a)
    print(r)
    # ['excell', 'excel']
    # 匹配0次或1次  ?號,?號經常用來去重復
    import re
    a = 'exce0excell3excel3'
    r = re.findall('excel?',a)
    print(r)
    # ['exce', 'excel', 'excel']

    2. 字符匹配

    python的正則表達式怎么用

    line = 'xyz,xcz.xfc.xdz,xaz,xez,xec'
    r = re.findall('x[de]z', line)
    # pattern 是x開始,z結束,含d或e
    print(r)
    # ['xdz', 'xez']
    r = re.findall('x[^de]z', line)
    # pattern 是x開始,z結束,不是含d或e
    print(r)
    # ['xyz', 'xcz', 'xaz']
    # \w 可以提取中文,英文,數字和下劃線,不能提取特殊字符
    import re
    a = 'Excel 12345Word\n23456_PPT12lr'
    r = re.findall('\w',a)
    print(r)
    # ['E', 'x', 'c', 'e', 'l', '1', '2', '3', '4', '5', 'W', 'o', 'r', 'd', '2', '3', '4', '5', '6', '_', 'P', 'P', 'T', '1', '2', 'l', 'r']
    # \W 提取特殊字符,空格 \n \t
    import re
    a = 'Excel 12345Word\n23456_PPT12lr'
    r = re.findall('\W',a)
    print(r)
    # [' ', '\n']

    3. 邊界匹配

    python的正則表達式怎么用

    # 限制電話號碼的位置必需是8-11位才能提取
    import re
    tel = '13811115888'
    r = re.findall('^\d{8,11}$',tel)
    print(r)
    # ['13811115888']

    4. 組

    # 將abc打成一個組,{2}指的是重復幾次,匹配abcabc
    import re
    a = 'abcabcabcxyzabcabcxyzabc'
    r = re.findall('(abc){2}',a)  # 與
    # ['abc', 'abc']
    print(r)
    r = re.findall('(abc){3}',a)
    # ['abc']

    5. 匹配模式參數

    python的正則表達式怎么用

    # findall第三參數 re.I忽略大小寫
    import re
    a = 'abcFBIabcCIAabc'
    r = re.findall('fbi',a,re.I)
    print(r)
    # ['FBI']
    # 多個模式之間用 | 連接在一起
    import re
    a = 'abcFBI\nabcCIAabc'
    r = re.findall('fbi.{1}',a,re.I | re.S)
    # 匹配fbi然后匹配任意一個字符包括\n
    print(r)
    # ['FBI\n']

    二、方法

    re.findall

    • 匹配出字符串中所有 與制定值相關的值

    • 以列表的形式返回

    • 未匹配則返回空列表

    import re
    re.findall(pattern, string, flags=0)
    pattern.findall(string[ , pos[ , endpos]])
    import re
    line = "111aaabbb222小呼嚕奧利奧"
    r = re.findall('[0-9]',line)
    print(r)
    # ['1', '1', '1', '2', '2', '2']

    re.match

    • re.match 嘗試從字符串的起始位置匹配一個模式

    • 如果不是起始位置匹配成功的話,match()就返回none。

    re.match(pattern, string, flags=0)
    # (標準,要匹配的,標志位)
    print(re.match('www','www.xxxx.com'))
    print(re.match('www','www.xxxx.com').span())
    print(re.match('com','www.xxxx.com'))
    <re.Match object; span=(0, 3), match='www'>
    (0, 3)
    None

    group匹配對象

    import re
    a = 'life is short,i use python,i love python'
    r = re.search('life(.*)python(.*)python',a)
    print(r.group(0))       # 完整正則匹配 ,life is short,i use python,i love python
    print(r.group(1))       # 第1個分組之間的取值 is short,i use 
    print(r.group(2))       # 第2個分組之間的取值 ,i love 
    print(r.group(0,1,2)) # 以元組形式返回3個結果取值 ('life is short,i use python,i love python', ' is short,i use ', ',i love ')
    print(r.groups())       # 返回就是group(1)和group(2) (' is short,i use ', ',i love ')
    import re
    # .*        表示任意匹配除換行符(\n、\r)之外的任何單個或多個字符
    # (.*?)     表示"非貪婪"模式,只保存第一個匹配到的子串
    # re.M      多行匹配,影響 ^ 和 $
    # re.I      使匹配對大小寫不敏感
    line = "Cats are smarter than dogs"
    matchObj1 = re.match(r'(.*) are (.*?) .*', line,  re.M|re.I)
    matchObj2 = re.match(r'(.*) smarter (.*?) .*', line,  re.M|re.I)
    matchObj3 = re.match(r'(.*) than (.*)', line,  re.M|re.I)
    print(matchObj1)
    print(matchObj2)
    print(matchObj3)
    # <re.Match object; span=(0, 26), match='Cats are smarter than dogs'>
    # <re.Match object; span=(0, 26), match='Cats are smarter than dogs'>
    # None
    if matchObj1:
       print ("matchObj1.group() : ", matchObj1.group())
       print ("matchObj1.group(1) : ", matchObj1.group(1))
       print ("matchObj1.group(2) : ", matchObj1.group(2))
    else:
       print ("No match!!")
    if matchObj2:
       print ("matchObj2.group() : ", matchObj2.group())
       print ("matchObj2.group(1) : ", matchObj2.group(1))
       print ("matchObj2.group(2) : ", matchObj2.group(2))
    else:
       print ("No match!!")
    if matchObj3:
       print ("matchObj3.group() : ", matchObj3.group())
       print ("matchObj3.group(1) : ", matchObj3.group(1))
       print ("matchObj3.group(2) : ", matchObj3.group(2))
    else:
       print ("No match!!")
    # matchObj1.group() :  Cats are smarter than dogs
    # matchObj1.group(1) :  Cats
    # matchObj1.group(2) :  smarter
    # matchObj2.group() :  Cats are smarter than dogs
    # matchObj2.group(1) :  Cats are
    # matchObj2.group(2) :  than
    # matchObj3.group() :  Cats are smarter than dogs
    # matchObj3.group(1) :  Cats are smarter
    # matchObj3.group(2) :  dogs
    import re
    # 點 是匹配單個字符
    # 星是前面的東西出現0次或無數次
    # 點星就是任意字符出現0次或無數次
    str = "a b a b"
    matchObj1 = re.match(r'a(.*)b', str,  re.M|re.I)
    matchObj2 = re.match(r'a(.*?)b', str,  re.M|re.I)
    print("matchObj1.group() : ", matchObj1.group())
    print("matchObj2.group() : ", matchObj2.group())
    # matchObj1.group() :  a b a b
    # matchObj2.group() :  a b

    re.search

    掃描整個字符串并返回第一個成功的匹配。

    re.search(pattern, string, flags=0)
    import  re
    line = "cats are smarter than dogs"
    matchObj = re.match(r'dogs',line,re.M|re.I)
    matchObj1= re.search(r'dogs',line,re.M|re.I)
    matchObj2= re.match(r'(.*) dogs',line,re.M|re.I)
    if matchObj:
       print ("match --> matchObj.group() : ", matchObj.group())
    else:
       print ("No match!!")
    if matchObj1:
       print ("match --> matchObj1.group() : ", matchObj1.group())
    else:
       print ("No match!!")
    if matchObj2:
       print ("match --> matchObj2.group() : ", matchObj2.group())
    else:
       print ("No match!!")
    # No match!!
    # match --> matchObj1.group() :  dogs
    # match --> matchObj2.group() :  cats are smarter than dogs

    re.compile

    • re.compile是將正則表達式轉換為模式對象

    • 這樣可以更有效率匹配。使用compile轉換一次之后,以后每次使用模式時就不用進行轉換

    三、檢索和替換

    re.sub 替換字符串

    re.sub('被替換的','替換成的',a)
    # 把FBI替換成BBQ
    import re
    a = 'abcFBIabcCIAabc'
    r = re.sub('FBI','BBQ',a)
    print(r)
    # 把FBI替換成BBQ,第4參數寫1,證明只替換第一次,默認是0(無限替換)
    import re
    a = 'abcFBIabcFBIaFBICIAabc'
    r = re.sub('FBI','BBQ',a,1)
    print(r)
    # abcBBQabcCIAabc
    # abcBBQabcFBIaFBICIAabc
    # 把函數當參數傳到sub的列表里,實現把業務交給函數去處理,例如將FBI替換成$FBI$
    import re
    a = 'abcFBIabcFBIaFBICIAabc'
    def 函數名(形參):
        分段獲取 = 形參.group()           # group()在正則表達式中用于獲取分段截獲的字符串,獲取到FBI
        return '$' + 分段獲取 + '$'
    r = re.sub('FBI',函數名,a)
    print(r)

    以上是“python的正則表達式怎么用”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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