re(正则表达式)模块

时间：2022-12-15 16:01:10

一、最常用的匹配语法

re.match 从头开始匹配

re.search 匹配包含

re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回

re.split  以匹配到的字符当做列表分隔符

re.sub      匹配字符并替换   二、常用正则表达式符号 '.'     　　默认匹配除\n之外的任意一个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换行'^'      　　 匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)'$'      　　 匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以'*'      　　 匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac")  结果为['abb', 'ab', 'a']'+'      　　 匹配前一个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']'?'      　　 匹配前一个字符1次或0次'{m}'    　　匹配前一个字符m次'{n,m}' 　　匹配前一个字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']'|'       　　匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC''(...)' 　　分组匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c'[]'            字符集，匹配括号内的所有字符        '\Z'    匹配字符结尾，同$'\d'    匹配数字0-9'\D'    匹配非数字'\w'    匹配[A-Za-z0-9]'\W'    匹配非[A-Za-z0-9]'s'     匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t' '(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'} 三、符号详解下面只针对python的re模块，其他语言的我没有测试过1、+号：+号是匹配前一个规则一次或多次，即在匹配字符中至少要匹配前一个规则一次，如果一次都没有匹配，则算匹配失败2、*号：*号匹配前一个规则0次或多次，即可以匹配不到例子：如：一个字符串中可能有空格，可能没有空格，但是结果都是我们需要的值，那我们就需要*号。如匹配数字，我们至少要匹配一次，否则就不是我们要的结果，这里就不能用*，下面是匹配算术表达式的一个例子
import re
a = 'abc+10 + 20'
b = 'abc+10+20'
regex1 = re.compile('\d+\s*[+]\s*\d+') #对正则表达式进行编译，\d+表示匹配一个或多个数字，\s*表示匹配0个或多个空格，[]里面为字符集
print(regex1.search(a).group())        #匹配字符串 结果：10 + 20，对匹配该算术表达式来说，如果这里换成\s+则匹配不到，如果\d+换成\d*则会匹配到你不想匹配到的结果
print(regex1.search(b).group())        #结果：10+20

上述的python表示方式也可以这么表示
print(re.search('\d+\s*[+]\s*\d+',a).group())等同于先进行编译，再匹配
3、？一般搭配*、+、{}使用

当正则表达式中包含能接受重复的限定符时，通常的行为是（在使整个表达式能得到匹配的前提下）匹配尽可能多的字符。以这个表达式为例：a.*b，它将会匹配最长的以a开始，以b结束的字符串。如果用它来搜索aabab的话，它会匹配整个字符串aabab。这被称为贪婪匹配。

有时，我们更需要懒惰匹配，也就是匹配尽可能少的字符。前面给出的限定符都可以被转化为懒惰匹配模式，只要在它后面加上一个问号?。这样.*?就意味着匹配任意数量的重复，但是在能使整个匹配成功的前提下使用最少的重复。现在看看懒惰版的例子吧：

a.*?b匹配最短的，以a开始，以b结束的字符串。如果把它应用于aabab的话，它会匹配aab（第一到第三个字符）和ab（第四到第五个字符）。

python结果：
a = 'aabab'
regex1  = re.compile(r'a.*?b')
regex2 = re.compile(r'a.*b')

print(regex1.findall(a)) ->['aab', 'ab']   ->这里用search的话只能找到aab
print(regex2.findall(a)) ->['aabab']

　"*?"   重复任意次，但尽可能少重复 

　　    如 "acbacb"  正则  "a.*?b" 只会取到第一个"acb" 原本可以全部取到但加了限定符后，只会匹配尽可能少的字符 ，而"acbacb"最少字符的结果就是"acb" 

　　"+?"  重复1次或更多次，但尽可能少重复

　　   与上面一样，只是至少要重复1次

　　"??"  重复0次或1次，但尽可能少重复

　　    如 "aaacb" 正则 "a.??b" 只会取到最后的三个字符"acb"

　　"{n,m}?"  重复n到m次，但尽可能少重复

          如 "aaaaaaaa"  正则 "a{0,m}" 因为最少是0次所以取到结果为空

　　"{n,}?"    重复n次以上，但尽可能少重复

          如 "aaaaaaa"  正则 "a{1,}" 最少是1次所以取到结果为 "a"



4、groups与（）搭配使用
a = 'abc+10+20'
regex1 = re.compile(r'(\d+)([+])(\d+)')
print(regex1.search(a).groups())      ->('10', '+', '20') 能把分组的数据一一取出来

5、^与&
如：匹配以数字开头以数字结尾
a = '1abc+10+20'
regex1 = re.compile(r'^\d.*\d$')
print(regex1.search(a).group()) ->1abc+10+20,如果不是以数字开头和数字结尾则匹配不到
6、groupdict与（）搭配使用
print(re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict() ) -> {'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}
7、split使用
  1. a = '1abc+10+20'
  2. regex1 = re.compile(r'\+')
  3. print(regex1.split(a)) ->['1abc', '10', '20']

上述2、3步骤相当于
print(re.split(r'\+',a))

8、sub使用
*号替换+号
  1. a = '1abc+10+20'
  2. regex1 = re.compile(r'\+')
  3. print(regex1.sub('*',a)) ->1abc*10*20,后面可以加count来确保匹配多少次
上述2、3步骤相当于

#print(re.sub(r'\+','*',a)) ->1abc*10*20


9、反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

10^与[]搭配

[^abc]匹配除了abc之外的任意字符
最后在添加一个图表
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