python中的re模块和正则表达式基础

1.正则匹配基础知识

(1)通配符.

.只匹配一个字符

>>> re.findall("p.ckname","piiickname-pockname")
['pockname']

如果要匹配.等特殊字符,要使用注意字符

>>> re.findall("p.ckname","pickname--p.ckname")
['pickname', 'p.ckname']
>>> re.findall("p.ckname","pickname--p.ckname")
['p.ckname']

(2)字符集[],只能匹配单个字符,匹配多个见(4)

[a-z] 可以匹配a-z之间任意一个字符 

[a-zA-Z0-9]匹配a-z,A-Z,0-9的任意一个字符

[^p]反转匹配,可以匹配除了p的一个字符串,注意是使用[ ]括起来的,和(5)区分出来

#例子

>>> re.findall("p[a-z]ckname","piickname-pockname")
['pockname']
>>> re.findall("p[a-z]*ckname","piickname-pockname")
['piickname', 'pockname']

  >>> re.findall("p[^o]ckname","pickname-pockname")
  ['pickname']    @反转匹配

(3)选择符 | 相当于或

>>> re.findall("name|test","pickname-testpy")
['name', 'test']

(4)可选项,注意()的使用

()?子模式出现0次或者1次

()*子模式出现0次或者多次

()+子模式出现1次或者多次

(){m,n}子模式出现m-n次

在这个模式下注意一下findall和search的结果

>>> aa=re.search("(name){2}","myname--mynamename--my")
>>> print aa.group()
namename

>>> re.findall("my(name){2}","myname--mynamename--my")
['name'] 这里匹配不到namename,需要进一步理解re的几个函数区别

举个例子r'(http://)?(www.)?baidu.com'

匹配结果:http://www.baidu.com

              http://baidu.com

              www.baidu.com

              baidu.com

(5)开头和结尾

^只想在字符串的开头匹配http  ^http

$只想在字符串的结尾匹配http  http$

 这里要区分下不以http开头的string怎么写呢?

[^http]要写在[  ]里面

2.re模块

re.compile()

可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象。可以把那些经常使用的正则表达式编译成正则表达式对象,这样可以提高一定的效率。

text="hello,meixiaoer!"

pa=re.compile('h')

pa.match(text) 

pa.findall(text)

pa.search(text)

结果:<_sre.SRE_Match object at 0x01ADF100>

         ['h']

         <_sre.SRE_Match object at 0x01A6EDE8>

 re.match()

尝试从字符串的开始匹配一个模式,只匹配一个!

re.match('h',text)    结果是<_sre.SRE_Match object at 0x01ADF090>

re.match('e',text)    结果是none

要是想打印出匹配字符可以这样

m=re.match('h',text) 

print m.group(0)     结果是h

re.search()  只匹配一个!

函数会在字符串内查找模式匹配,直到找到第一个匹配然后返回,未匹配返回none

>>> re.search('e',text)
<_sre.SRE_Match object at 0x01ADF100>

打印元素

>>> m=re.search('e',text)
>>> print m.group(0)
e

因为只匹配第一个元素,所以第二个元素会报错

>>> m=re.search('e',text)
>>> print m.group()
IndexError: no such group

re.findall()查找多有符合的元素,匹配所有,返回列表

>>> re.findall("name","name-myname-yourname")
['name', 'name', 'name']
>>> re.findall("^name","name-myname-yourname")
['name'] 因为^name正则表达式是从开始匹配的,可以理解下

 另一个例子更清楚的看清三个函数的区别

#只有findall可以查找所有的
f=re.findall('[0-9]','2fff4')
print f #['2','4'] 返回结果是列表 
s=re.serach('[0-9]','fff45')//查找第一个符合的以后就停止查找了
print s.group() #4
m=re.match('[0-9]','fff45') //从第一个字符开始匹配,符合以后就停止查询
print m.group() #None
m=re.match('[0-9]','1fff45')
print m.group() #1

 ###########一些常用的使用场景#################

 1.

#使用()进行分组
#不使用(),表示表达式是一个组,就要使用group(0)
m=re.match(r'd{3}-d{3,8}','010-12345')
print m.group(0) #010-12345,ps特殊符号一遍要使用-但是-这里不使用也可以
#如果使用(),表示表达式是有n个组的,所以要使用groups()
m=re.match(r'(d{3})-(d{3,8})','010-12345')
print m.groups()#('010', '12345')
print m.group(0)#010-12345  默认组0,组0包含整个字符串
print m.group(1)#010        组1包含第一个()内的正则
print m.group(2)#123456     组2包含第二个()内的正则

2. 分割字符应用  

p=re.compile(r'd+')
p.split('one1two22three333four')    #['one', 'two', 'three', 'four']

两种方法,先compile后,就不用每次都运行compile了

ss="hello,what,is,,,,,,your,,name"
import re
sss=re.split('[,]+',ss)
print sss

#等同于
pa=re.compile('[,]+')
aaa=pa.split(ss)
print aaa

3替换应用,最突出的就是和组结合使用

re.sub()

4贪婪匹配

将贪婪比配转换成非贪婪模式?,这里注意?的位置啊

ss='*mili*is*great*'
#贪婪模式
pa=re.compile(r'*(.+)*')
print pa.match(ss).group(0)
#*mili*is*great* 世界只想匹配*mili*,贪婪尽可能多的东西匹配


#非贪婪模式,匹配到就停止
pa1=re.compile(r'*(.+?)*') #这里注意下?的位置啊(.+)?这个?指的是0次或者1次,不一样的 print pa1.match(ss).group(0) #*mili*

5 re.sub替换,模式替换

#替换re.sub强大之处就在于替换中使用组号,默认整个字符创是group(0),1第一个()group(1)
#re.sub(pa,repl,string,count=0) 用repl替换pa匹配的地方
print help(re.sub)
ss='hello, *world*'
pa=re.compile(r'*([^*]+)*') #匹配不以*开头的字符串,^需要[^]使用
print re.sub(pa,'hahahaha',ss)
#hello, hahahaha


pa1=re.compile(r'*([^*]+)*')
print re.sub(pa,r'<h1>1</h1>',ss)
#1第一个()group(1)
hello, <h1>world</h1>
原文地址:https://www.cnblogs.com/xueli/p/3709560.html