Python常用的正则表达式处理函数详解

 更新时间:2020年03月07日 11:23:17   转载 作者:圈er  
这篇文章主要介绍了Python常用的正则表达式处理函数,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

正则表达式是一个特殊的字符序列,用于简洁表达一组字符串特征,检查一个字符串是否与某种模式匹配,使用起来十分方便。

在Python中,我们通过调用re库来使用re模块:

import re

正则表达式语法模式和操作符详见:https://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html#flags

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式,返回match对象,如果不是起始位置匹配成功的话,match()就返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。具体参数为:

re.I:忽略大小写。

re.L:表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。

re.M:多行模式。

re.S:即 . ,并且包括换行符在内的任意字符(. 不包括换行符)。

re.U:表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X:为了增加可读性,忽略空格和 # 后面的注释。

import re
#从起始位置匹配
r1=re.match('abc','abcdefghi')
print(r1)
#不从起始位置匹配
r2=re.match('def','abcdefghi')
print(r2)

运行结果:

其中,span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num):匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups():返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。

import re

s='This is a demo'
r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s)
r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s)

print(r1.group())
print(r1.group(1))
print(r1.group(2))
print(r1.groups())
print()
print(r2.group())
print(r2.group(1))
print(r2.group(2))
print(r2.groups())

运行结果:

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配,详情见此:https://www.jb51.net/article/31491.htm

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配,如果匹配成功则返回match对象,否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等等。

import re
#从起始位置匹配
r1=re.search('abc','abcdefghi')
print(r1)
#不从起始位置匹配
r2=re.search('def','abcdefghi')
print(r2)

运行结果:

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num=0):匹配的整个表达式的字符串,group() 可以一次输入多个组号,这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups():返回一个包含所有小组字符串的元组,从 1 到 所含的小组号。

import re

s='This is a demo'
r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s)
r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s)

print(r1.group())
print(r1.group(1))
print(r1.group(2))
print(r1.groups())
print()
print(r2.group())
print(r2.group(1))
print(r2.group(2))
print(r2.groups())

运行结果:


从上面不难发现re.match与re.search的区别:re.match只匹配字符串的起始位置,只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败,而re.search是匹配整个字符串,直到找到一个匹配为止。

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式,生成一个正则表达式对象,供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern:一个字符串形式的正则表达式。

flags:可选,表示匹配模式,比如忽略大小写,多行模式等。

import re
#匹配数字
r=re.compile(r'\d+') 
r1=r.match('This is a demo')
r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27)
r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)
 
print(r1)
print(r2)
print(r3)

运行结果:

findall函数

搜索字符串,以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串,如果没有找到匹配的,则返回空列表。

需要注意的是,match 和 search 是匹配一次,而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string:待匹配的字符串。

pos:可选参数,指定字符串的起始位置,默认为0。

endpos:可选参数,指定字符串的结束位置,默认为字符串的长度。

import re
#匹配数字
r=re.compile(r'\d+') 
r1=r.findall('This is a demo')
r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11)
r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)
 
print(r1)
print(r2)
print(r3)

运行结果:

re.finditer函数

和 findall 类似,在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如是否区分大小写,多行匹配等。

import re 

r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222')
for i in r: 
 print (i.group())

运行结果:

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后,以列表形式返回。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

pattern:匹配的正则表达式。

string:待匹配的字符串。

maxsplit:分割次数,maxsplit=1分割一次,默认为0,不限次数。

flags:标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等。

import re 

r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222') 
r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1) 
r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222') 
r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1) 
print(r1)
print(r2)
print(r3)
print(r4)

运行结果:

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern:正则中的模式字符串。

repl:替换的字符串,也可为一个函数。

string:要被查找替换的原始字符串。

count:模式匹配后替换的最大次数,默认0表示替换所有的匹配。

import re 

r='This is 111 and That is 222'
# 删除字符串中的数字
r1=re.sub(r'\d+','',r)
print(r1)
# 删除非数字的字符串 
r2=re.sub(r'\D','',r)
print(r2)

运行结果:

参考资料:

https://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html#flags

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了,更多相关python 正则表达式处理函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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