对python3中的RE(正则表达式)-详细总结

2019-11-25 12:15:03

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供稿：网友

1.引入正则模块(Regular Expression)

要使用python3中的RE则必须引入 re模块

import re #引入正则表达式

2.主要使用的方法 match(), 从左到右进行匹配

#pattern 为要校验的规则#str 为要进行校验的字符串result = re.match(pattern, str)  #如果result不为None,则group方法则对result进行数据提取

3. 正则表达式

1️⃣单字符匹配规则

字符 功能.  匹配任意1个字符(除了/n)[]  匹配[]中列举的字符/d  匹配数字,也就是0-9/D  匹配非数字,也就是匹配不是数字的字符/s  匹配空白符,也就是 空格/tab/S  匹配非空白符,/s取反/w  陪陪单词字符, a-z, A-Z, 0-9, _/W  匹配非单词字符, /w取反

2️⃣表示数量的规则

字符 功能*  匹配前一个字符出现0次多次或者无限次,可有可无,可多可少+  匹配前一个字符出现1次多次或则无限次,直到出现一次?  匹配前一个字符出现1次或者0次,要么有1次,要么没有{m}  匹配前一个字符出现m次{m,} 匹配前一个字符至少出现m次{m,n} 匹配前一个字符出现m到n次

例一: 验证手机号码是否符合规则(不考虑边界问题)

#首先清楚手机号的规则#1.都是数字 2.长度为11 3.第一位是1 4.第二位是35678中的一位 pattern = "1[35678]/d{9}"phoneStr = "18230092223" result = re.match(pattern, phoneStr)result.group() #执行结果如下图:

4. 原始字符串raw, 先来看如下实例:

在上图中: 在给str赋值"/nabc"前加上"r"之后,python解释器会自动给str的值"/nabc"在加上一个"/".

使str在被打印的时候,能够保持原始字符串的值"/nabc"打印出来.

例二: (原始字符串在正则表达式中的应用)

假若没有原始自付出r,则我们就要进行如下的操作: 给pattern加上双倍的"/"以避免转义字符中减少"/".会比较麻烦

当我们使用r原始字符串时,就不必考虑字符串的转移问题,更易集中解决字符匹配问题.

5. 表示边界

字符 功能^  匹配字符串开头$  匹配字符串结尾/b  匹配一个单词的边界/B  匹配非单词边界

例三: 边界(制定规则来匹配str="ho ve r")

import re #定义规则匹配str="ho ve r"#1. 以字母开始#2. 中间有空字符#3. ve两边分别限定匹配单词边界 pattern = r"^/w+/s/bve/b/sr"str = "ho ve r"result = re.match(pattern, str)result.group()

6. 匹配分组

字符  功能|   匹配左右任意一个表达式(ab)  将括号中字符作为一个分组/num  引用分组num匹配到的字符串(?P<name>) 分组起别名(?P=name) 引用别名为name分组匹配到的字符串

例四: 匹配出0-100之间的数字

import re #匹配出0-100之间的数字#首先:正则是从左往又开始匹配#经过分析: 可以将0-100分为三部分#1. 0  "0$"#2. 100  "100$"#3. 1-99  "[1-9]/d{0,1}$"#所以整合如下 pattern = r"0$|100$|[1-9]/d{0,1}$"#测试数据为0,3,27,100,123result = re.match(pattern, "27")result.group() #将0考虑到1-99上,上述pattern还可以简写为:pattern=r"100$|[1-9]?/d{0,1}$"#测试结果如下图:

例五: 匹配分组,获取页面中的<h1>标签中的内容

import re#匹配分组,获取页面<h1>标签中的内容, 爬虫的时候会用到 str = "<h1>hello world!<h1>"pattern = r"<h1>(.*)</h1>"result = re.match(pattern, str)result.group() #执行如下图

例六: 分组引用, 精确获取多个标签内的内容

import re #引用分组,精确获取多个标签内的内容#"/1"是对第一个分组的引用,同理...... str = "<span><h1>hello world!</h1></span>"pattern = r"<(.+)><(.+)>.*<//2><//1>"result = re.match(pattern, str)result.groups() #执行如下图:

例七-2:分组起别名

import re #分组起别名 str = "<span><h1>hello world!</h1></span>"pattern = "<(?P<key1>.+)><(?P<key2>.+)>(?P<nr>.*)</(?P=key2)></(?P=key1)>"result = re.match(pattern, str)result.groups() #执行如下图: