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史上最全正则详解

涉及到处理文本数据时,Python的正则表达式(Regular Expression)提供了一种强大而灵活的工具。下面详细讲解一些常见的正则表达式语法,并提供实例来说明它们的用法。

  1. 正则表达式语法
  2. 正则表达式由一系列字符和特殊字符组成,用于定义匹配模式。以下是一些常用的正则表达式语法:
  3. 普通字符:表示匹配该字符本身,如a匹配字符"a"。
  4. 元字符:具有特殊意义的字符,如^、.、*等。
  5. 字符类:用[]表示,匹配方括号中的任意字符,如[abc]匹配"a"、"b"或"c"。
  6. 转义字符:用\表示,用于取消元字符的特殊含义,如\.匹配字符"."。
  7. 重复限定符:用于指定前面的元素重复出现的次数,如*表示零次或多次,+表示一次或多次,{n}表示恰好出现n次。
  8. 边界匹配:用于匹配字符串的边界位置,如^表示字符串的开头,$表示字符串的结尾。
  9. 分组和捕获:用()表示,可以将匹配的内容分组并进行后续操作。
  10. 使用re模块进行匹配
  11. re模块提供了多个函数用于进行正则表达式的匹配操作,以下是一些常用的函数:
  12. re.match(pattern, string):从字符串的开头开始匹配,如果匹配成功返回一个匹配对象,否则返回None。
  13. re.search(pattern, string):在字符串中搜索匹配项,如果找到第一个匹配项就返回一个匹配对象,否则返回None。
  14. re.findall(pattern, string):在字符串中搜索所有匹配项,并以列表的形式返回所有匹配项。
  15. re.finditer(pattern, string):在字符串中搜索所有匹配项,并以迭代器的形式返回所有匹配对象。
  16. 匹配对象的操作方法与属性
  17. 当使用匹配函数成功匹配后,返回的是一个匹配对象,可以通过该对象进行操作和获取相关信息。以下是一些常用的操作方法和属性:
  18. group():返回匹配到的字符串。
  19. start():返回匹配的起始位置。
  20. end():返回匹配的结束位置。
  21. span():返回匹配的起始和结束位置(元组形式)。



4、详细实例及使用技巧讲解

首先,导入Python中的re模块:

import re

  1. 匹配字符和元字符:
  • 普通字符:表示匹配字符本身。
  • pythonCopy Code
  • pattern = r'cat' # 匹配字符串 "cat"
  • 元字符:
    • .: 匹配除换行符外的任意字符。
    • pythonCopy Code
    • pattern = r'c.t' # 匹配"c"和"t"之间的任意字符,如"cat"、"cut"等
    • ^: 匹配字符串的开头。
    • pythonCopy Code
    • pattern = r'^cat' # 匹配以"cat"开头的字符串
    • $: 匹配字符串的结尾。
    • pythonCopy Code
    • pattern = r'cat#39; # 匹配以"cat"结尾的字符串
    • \: 转义字符,用于去除元字符的特殊含义。
    • pattern = r't\.k' # 匹配"t.k"的字符串,转义了元字符 "."
  1. 字符类:

字符类用于匹配方括号内的任意字符。

  • [abc]: 匹配字符"a"、"b"或"c"。
  • pattern = r'[abc]' # 匹配字符"a"、"b"或"c"
  • [a-z]: 匹配任意小写字母。
  • pattern = r'[a-z]' # 匹配任意小写字母
  • [^0-9]: 匹配除数字外的任意字符。
  • pattern = r'[^0-9]' # 匹配除数字外的任意字符
  1. 重复限定符:

用于指定前面元素重复出现的次数。

  • *: 匹配零次或多次。
  • pattern = r'ab*' # 匹配"a"后跟零个或多个"b"的字符串,如"a", "ab", "abb", "abbb"等
  • +: 匹配一次或多次。
  • pattern = r'ab+' # 匹配"a"后跟至少一个"b"的字符串,如"ab", "abb", "abbb"等
  • ?: 匹配零次或一次。
  • pattern = r'ab?' # 匹配"a"后跟零个或一个"b"的字符串,如"a", "ab"等
  • {n}: 匹配恰好出现n次。
  • pattern = r'a{3}' # 匹配连续出现三次的字符"a",如"aaa"
  • {n, m}: 匹配至少出现n次、最多出现m次。
  • pattern = r'a{2,4}' # 匹配连续出现2~4次的字符"a",如"aa", "aaa", "aaaa"
  1. 边界匹配:

用于匹配字符串的边界位置。

  • ^: 匹配字符串的开头。
  • pattern = r'^cat' # 匹配以"cat"开头的字符串
  • $: 匹配字符串的结尾。
  • pattern = r'cat#39; # 匹配以"cat"结尾的字符串
  1. 分组和捕获:

使用括号 () 进行分组并进行后续操作。

  • (): 将括号内的表达式作为一个分组。
  • pattern = r'(ab)+' # 匹配由连续的"ab"组成的字符串,如"ab", "abab", "ababab"等
  • (?:): 只分组不捕获,不创建捕获组。
  • pattern = r'(?:ab){2}' # 匹配由连续的"ab"组成且出现两次的字符串,如"abab"

下面是一个实例代码,演示如何使用正则表达式进行匹配:

import re

# 匹配日期格式(YYYY-MM-DD)
pattern = r'\d{4}-\d{2}-\d{2}'
string = 'Today is 2023-01-01, and tomorrow is 2023-01-02.'
result = re.findall(pattern, string)
print(result)  # 输出:['2023-01-01', '2023-01-02']

# 匹配邮箱地址
pattern = r'\w+@\w+\.\w+'
string = 'My email is abc@example.com'
match = re.search(pattern, string)
if match:
    email = match.group()
    print(email)  # 输出:abc@example.com
else:
    print("未找到匹配的邮箱地址")

# 提取正文中的所有链接
pattern = r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\\(\\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+'
string = 'Here are some links: http://example.com, https://www.google.com'
links = re.findall(pattern, string)
print(links) # 输出:['http://example.com', 'https://www.google.com']



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