Python笔记_第四篇_高阶编程_正则表达式_3.正则表达式深入

时间：2023-03-09 18:47:54
Python笔记_第四篇_高阶编程_正则表达式_3.正则表达式深入

1. re.split

　　正则的字符串切割

str1 = "Thomas          is a good man"

print(re.split(r" +",str1)) # " +" ：至少一个是空格

# ['Thomas', 'is', 'a', 'good', 'man']

2. finditer函数：

　　原型：re.findinter(pattern,string,flags=0)

　　参数：

　　　　pattern：要匹配的正则表达式

　　　　strings：要匹配的字符串

　　　　flags：标志位：用于控制正则表达式的匹配方式，是对pattern的一种辅助，如下：

　　　　　　　　re.I：忽略大小写

　　　　　　　　re.L：做本地化识别

　　　　　　　　re.M：多行匹配，影响^和$

　　　　　　　　re.S：使.(点)匹配包括换行符在内的所有字符

　　　　　　　　re.U：根据Unicode字符集解析字符，影响\w \W \b \B

　　　　　　　　re.X：以更灵活的格式理解正则表达式

　　功能：与findall类似，扫描整个字符串，返回的是一个迭代器。

str2 = "Thomas is a good man! Thomas is a nice man! Thomas is a handsome man"

d = re.finditer(r"(Thomas)",str2)

while True:

    try:

        l = next(d)

        print(l)

    except StopIteration as e:

        break

# <re.Match object; span=(, ), match='Thomas'>

# <re.Match object; span=(, ), match='Thomas'>

# <re.Match object; span=(, ), match='Thomas'>

3. re.sub() / re.subn()：

原型：
sub(pattern,reple,string,count=0,flags=0)
subn(pattern,reple,string,count=0,flags=0)
参数：
pattern：匹配的正则表达式
reple：指定的用来替换的字符串
string：目标字符串
count：最多替换次数
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，是对pattern的一种辅助，值如下：
re.I：忽略大小写
re.L：做本地化识别的
re.M：多行匹配，影响^和$
re.S：使.匹配包括换行符在内的所有字符
re.U：根据Unicode字符集解析字符，影响\w \W \b \B
re.X：以更灵活的格式理解正则表达式
功能：在目标字符串中，以正则表达式的规则匹配字符串，再把他们替换成指定的字符串。可以指定替换的次数，如果不指定，它会替换所有的匹配字符串。
区别：前者返回一个呗替换的字符串，后者返回一个字符串，第一个元素呗替换的字符串，第二个元素表示被替换的次数。

# sub替换

str4 = "Thomas is a good good good man"

res = re.sub(r"(good)","nice",str4)

print(res)

print(type(res))

# Thomas is a nice nice nice man

# <class 'str'>

#指定匹配次数

str5 = "Thomas is a good good good man"

res1 = re.sub(r"(good)","nice",str5,count=)

print(res1)

print(type(res1))

# Thomas is a nice nice good man

# <class 'str'>

#subn替换

str6 = "Thomas is a good good good man"

res2 = re.subn(r"(good)","nice",str6)

print(res2)

print(type(res2))

# ('Thomas is a nice nice nice man', )

# <class 'tuple'>

4. 分组：

　　除了简单的判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的功能。用()来表示分组，整个分组是提取出来的分组。

　　group()：表示按第几个位置提取

　　groups()：表示提取全部

# 查看组信息

str7 = "010-53247654"

m = re.match(r"(\d{3})-(\d{8})",str7)

# 使用序号获取对应组的信息，group()一直代表的原始字符串

print(m.group())

print(m.group())

print(m.group())

# -

#

# 

# 查看匹配的各组的情况，从外头一组一组的显示

m1 = re.match(r"((\d{3})-(\d{8}))",str7)

print(m1.groups())

# ('010-53247654', '', '')

# 给组起名

m2 = re.match(r"(?P<first>\d{3})-(?P<second>\d{8})",str7)

print(m2.group("first"))

print(m2.group("second"))

#

#

　　备注：另外我们可以看到我们还可以通过?P<>的方式对分组的部分进行编号。

5. 编译：

　　当我们正在使用正则表达式时，re模块会干两件事：

　　第一：编译正则表达式，如果正则表达式本身不合法，会报错。

　　第二：编译后的正则表达式去匹配对象。

　　re.compile(pattern,flags=0)

　　pattern:表示要编译的正则表达式

　　flags：同上

pat = r"^1(([34578]\d)|(47))\d{8}$"

print(re.match(pat,""))

re_telephon = re.compile(pat)

print(re_telephon.match(""))

# <re.Match object; span=(, ), match=''>

# <re.Match object; span=(, ), match=''>

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