正则表达式 1 re模块操作 在Python中需要通过正则表达式对字符串进行匹配的时候,可以使用一个模块,名字为re
1.1 re模块的使用过程 1 2 3 4 5 6 7 8 import reresult = re.match (正则表达式,要匹配的字符串) result.group()
1.2 re模块示例(匹配以itcast开头的语句) 1 2 3 4 5 import reresult = re.match ("itcast" ,"itcast.cn" ) result.group()
1.3 说明
re.match() 能够匹配出以xxx开头的字符串
2. 匹配单个字符
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,即0-9
\D
匹配非数字,即不是数字
\s
匹配空白,即 空格,tab键
\S
匹配非空白
\w
匹配单词字符,即a-z、A-Z、0-9、_
\W
匹配非单词字符
示例1: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import reret = re.match ("." ,"M" ) print (ret.group())ret = re.match ("t.o" ,"too" ) print (ret.group())ret = re.match ("t.o" ,"two" ) print (ret.group())
运行结果:
示例2:[ ] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 import reret = re.match ("h" ,"hello Python" ) print (ret.group())ret = re.match ("H" ,"Hello Python" ) print (ret.group())ret = re.match ("[hH]" ,"hello Python" ) print (ret.group())ret = re.match ("[hH]" ,"Hello Python" ) print (ret.group())ret = re.match ("[hH]ello Python" ,"Hello Python" ) print (ret.group())ret = re.match ("[0123456789]Hello Python" ,"7Hello Python" ) print (ret.group())ret = re.match ("[0-9]Hello Python" ,"7Hello Python" ) print (ret.group())ret = re.match ("[0-35-9]Hello Python" ,"7Hello Python" ) print (ret.group())ret = re.match ("[0-35-9]Hello Python" ,"4Hello Python" )
运行结果:
1 2 3 4 5 6 7 8 h H h H Hello Python 7Hello Python 7Hello Python 7Hello Python
示例3:\d 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 import reret = re.match ("嫦娥1号" ,"嫦娥1号发射成功" ) print (ret.group())ret = re.match ("嫦娥2号" ,"嫦娥2号发射成功" ) print (ret.group())ret = re.match ("嫦娥3号" ,"嫦娥3号发射成功" ) print (ret.group())ret = re.match ("嫦娥\d号" ,"嫦娥1号发射成功" ) print (ret.group())ret = re.match ("嫦娥\d号" ,"嫦娥2号发射成功" ) print (ret.group())ret = re.match ("嫦娥\d号" ,"嫦娥3号发射成功" ) print (ret.group())
运行结果:
1 2 3 4 5 6 嫦娥1 号 嫦娥2 号 嫦娥3 号 嫦娥1 号 嫦娥2 号 嫦娥3 号
3. 匹配多个字符 匹配多个字符的相关格式
字符
功能
*
匹配前一个字符出现0次或者无限次,即可有可无
+
匹配前一个字符出现1次或者无限次,即至少有1次
?
匹配前一个字符出现1次或者0次,即要么有1次,要么没有
{m}
匹配前一个字符出现m次
{m,n}
匹配前一个字符出现从m到n次
示例1:* 需求:匹配出,一个字符串第一个字母为大小字符,后面都是小写字母并且这些小写字母可有可无
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import reret = re.match ("[A-Z][a-z]*" ,"M" ) print (ret.group())ret = re.match ("[A-Z][a-z]*" ,"MnnM" ) print (ret.group())ret = re.match ("[A-Z][a-z]*" ,"Aabcdef" ) print (ret.group())
运行结果:
示例2:+ 需求:匹配出,变量名是否有效
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import renames = ["name1" , "_name" , "2_name" , "__name__" ] for name in names: ret = re.match ("[a-zA-Z_]+[\w]*" ,name) if ret: print ("变量名 %s 符合要求" % ret.group()) else : print ("变量名 %s 非法" % name)
运行结果:
1 2 3 4 变量名 name1 符合要求 变量名 _name 符合要求 变量名 2_name 非法 变量名 __name__ 符合要求
示例3:? 需求:匹配出,0到99之间的数字
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import reret = re.match ("[1-9]?[0-9]" ,"7" ) print (ret.group())ret = re.match ("[1-9]?\d" ,"33" ) print (ret.group())ret = re.match ("[1-9]?\d" ,"09" ) print (ret.group())
运行结果:
示例4:{m} 需求:匹配出,8到20位的密码,可以是大小写英文字母、数字、下划线
1 2 3 4 5 6 7 8 import reret = re.match ("[a-zA-Z0-9_]{6}" ,"12a3g45678" ) print (ret.group())ret = re.match ("[a-zA-Z0-9_]{8,20}" ,"1ad12f23s34455ff66" ) print (ret.group())
运行结果:
1 2 12a3g4 1ad12f23s34455ff66
练一练 题目1:匹配出163的邮箱地址,且@符号之前有4到20位,例如hello@163.com
4. 匹配开头结尾
字符
功能
^
匹配字符串开头
$
匹配字符串结尾
示例1:$ 需求:匹配163.com的邮箱地址
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 import reemail_list = ["xiaoWang@163.com" , "xiaoWang@163.comheihei" , ".com.xiaowang@qq.com" ] for email in email_list: ret = re.match ("[\w]{4,20}@163\.com" , email) if ret: print ("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group())) else : print ("%s 不符合要求" % email)
运行结果:
1 2 3 xiaoWang@163. com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163. com xiaoWang@163. comheihei 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163. com .com.xiaowang@qq.com 不符合要求
完善后 1 2 3 4 5 6 7 8 email_list = ["xiaoWang@163.com" , "xiaoWang@163.comheihei" , ".com.xiaowang@qq.com" ] for email in email_list: ret = re.match ("[\w]{4,20}@163\.com$" , email) if ret: print ("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group())) else : print ("%s 不符合要求" % email)
运行结果:
1 2 3 xiaoWang@163. com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163. com xiaoWang@163. comheihei 不符合要求 .com.xiaowang@qq.com 不符合要求
5. 匹配分组
字符
功能
\
匹配左右任意一个表达式
(ab)
将括号中字符作为一个分组
\num
引用分组num匹配到的字符串
(?P<name>)
分组起别名
(?P=name)
引用别名为name分组匹配到的字符串
示例1:| 需求:匹配出0-100之间的数字
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 import reret = re.match ("[1-9]?\d" ,"8" ) print (ret.group()) ret = re.match ("[1-9]?\d" ,"78" ) print (ret.group()) ret = re.match ("[1-9]?\d" ,"08" ) print (ret.group()) ret = re.match ("[1-9]?\d$" ,"08" ) if ret: print (ret.group()) else : print ("不在0-100之间" ) ret = re.match ("[1-9]?\d$|100" ,"8" ) print (ret.group()) ret = re.match ("[1-9]?\d$|100" ,"78" ) print (ret.group()) ret = re.match ("[1-9]?\d$|100" ,"08" ) ret = re.match ("[1-9]?\d$|100" ,"100" ) print (ret.group())
示例2:( ) 需求:匹配出163、126、qq邮箱
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 import reret = re.match ("\w{4,20}@163\.com" , "test@163.com" ) print (ret.group()) ret = re.match ("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com" , "test@126.com" ) print (ret.group()) ret = re.match ("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com" , "test@qq.com" ) print (ret.group()) ret = re.match ("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com" , "test@gmail.com" ) if ret: print (ret.group()) else : print ("不是163、126、qq邮箱" )
不是以4、7结尾的手机号码(11位) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import retels = ["13100001234" , "18912344321" , "10086" , "18800007777" ] for tel in tels: ret = re.match ("1\d{9}[0-35-68-9]" , tel) if ret: print (ret.group()) else : print ("%s 不是想要的手机号" % tel)
提取区号和电话号码 1 2 3 4 5 6 7 >>> ret = re.match ("([^-]*)-(\d+)" ,"010-12345678" )>>> ret.group()'010-12345678' >>> ret.group(1 )'010' >>> ret.group(2 )'12345678'
示例3:\ 需求:匹配出<html>hh</html>
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 import reret = re.match ("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>" , "<html>hh</html>" ) print (ret.group())ret = re.match ("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>" , "<html>hh</htmlbalabala>" ) print (ret.group())ret = re.match (r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>" , "<html>hh</html>" ) print (ret.group())test_label = "<html>hh</htmlbalabala>" ret = re.match (r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>" , test_label) if ret: print (ret.group()) else : print ("%s 这是一对不正确的标签" % test_label)
运行结果:
1 2 3 4 <html > hh</html > <html > hh</htmlbalabala > <html > hh</html > <html > hh</htmlbalabala > 这是一对不正确的标签
示例4:\number 需求:匹配出<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 import relabels = ["<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>" , "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>" ] for label in labels: ret = re.match (r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>" , label) if ret: print ("%s 是符合要求的标签" % ret.group()) else : print ("%s 不符合要求" % label)
运行结果:
1 2 <html > <h1 > www.itcast.cn</h1 > </html > 是符合要求的标签<html > <h1 > www.itcast.cn</h2 > </html > 不符合要求
示例5:(?P<name>)
(?P=name)
需求:匹配出<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>
1 2 3 4 5 6 7 8 9 import reret = re.match (r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>" , "<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>" ) ret.group() ret = re.match (r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>" , "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>" ) ret.group()
注意:(?P<name>)
和(?P=name)
中的字母p大写 运行结果:
6. re模块的高级用法 search 需求:匹配出文章阅读的次数
1 2 3 4 5 import reret = re.search(r"\d+" , "阅读次数为 9999" ) ret.group()
运行结果:
findall 需求:统计出python、c、c++相应文章阅读的次数
1 2 3 4 5 import reret = re.findall(r"\d+" , "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345" ) print (ret)
运行结果:
1 ['9999' , '7890' , '12345' ]
sub 将匹配到的数据进行替换 需求:将匹配到的阅读次数加1
方法1:
1 2 3 4 5 import reret = re.sub(r"\d+" , '998' , "python = 997" ) print (ret)
运行结果:
方法2:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import redef add (temp ): strNum = temp.group() num = int (strNum) + 1 return str (num) ret = re.sub(r"\d+" , add, "python = 997" ) print (ret)ret = re.sub(r"\d+" , add, "python = 99" ) print (ret)
运行结果:
1 2 python = 998 python = 100
练习
从下面的字符串中取出文本
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 <div > <p > 岗位职责:</p > <p > 完成推荐算法、数据统计、接口、后台等服务器端相关工作</p > <p > <br > </p > <p > 必备要求:</p > <p > 良好的自我驱动力和职业素养,工作积极主动、结果导向</p > <p > <br > </p > <p > 技术要求:</p > <p > 1、一年以上 Python 开发经验,掌握面向对象分析和设计,了解设计模式</p > <p > 2、掌握HTTP协议,熟悉MVC、MVVM等概念以及相关WEB开发框架</p > <p > 3、掌握关系数据库开发设计,掌握 SQL,熟练使用 MySQL/PostgreSQL 中的一种<br > </p > <p > 4、掌握NoSQL、MQ,熟练使用对应技术解决方案</p > <p > 5、熟悉 Javascript/CSS/HTML5,JQuery、React、Vue.js</p > <p > <br > </p > <p > 加分项:</p > <p > 大数据,数理统计,机器学习,sklearn,高性能,大并发。</p > </div >
参考答案:
1 re.sub(r"<[^>]*>| |\n" , "" , test_str)
split 根据匹配进行切割字符串,并返回一个列表 需求:切割字符串“info:xiaoZhang 33 shandong”
1 2 3 4 5 import reret = re.split(r":| " ,"info:xiaoZhang 33 shandong" ) print (ret)
运行结果:
1 ['info' , 'xiaoZhang' , '33' , 'shandong' ]
7. python贪婪和非贪婪 Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;
非贪婪则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。
在”*”,”?”,”+”,”{m,n}”后面加上?,使贪婪变成非贪婪。
1 2 3 4 5 6 7 8 >>> s="This is a number 234-235-22-423" >>> r=re.match (".+(\d+-\d+-\d+-\d+)" ,s)>>> r.group(1 )'4-235-22-423' >>> r=re.match (".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)" ,s)>>> r.group(1 )'234-235-22-423' >>>
正则表达式模式中使用到通配字,那它在从左到右的顺序求值时,会尽量“抓取”满足匹配最长字符串,在我们上面的例子里面,“.+”会从字符串的启始处抓取满足模式的最长字符,其中包括我们想得到的第一个整型字段的中的大部分,“\d+”只需一位字符就可以匹配,所以它匹配了数字“4”,而“.+”则匹配了从字符串起始到这个第一位数字4之前的所有字符。
解决方式:非贪婪操作符“?”,这个操作符可以用在”*”,”+”,”?”的后面,要求正则匹配的越少越好。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 >>> re.match (r"aa(\d+)" ,"aa2343ddd" ).group(1 )'2343' >>> re.match (r"aa(\d+?)" ,"aa2343ddd" ).group(1 )'2' >>> re.match (r"aa(\d+)ddd" ,"aa2343ddd" ).group(1 ) '2343' >>> re.match (r"aa(\d+?)ddd" ,"aa2343ddd" ).group(1 )'2343' >>>
练一练
字符串为:
1 <img data-original ="https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973_201611131917_small.jpg" src ="https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973_201611131917_small.jpg" style ="display: inline;" >
请提取url地址
参考答案
1 re.search(r"https://.*?\.jpg" , test_str)
8. r的作用 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 >>> mm = "c:\\a\\b\\c" >>> mm'c:\\a\\b\\c' >>> print (mm)c:\a\b\c >>> re.match ("c:\\\\" ,mm).group()'c:\\' >>> ret = re.match ("c:\\\\" ,mm).group()>>> print (ret)c:\ >>> ret = re.match ("c:\\\\a" ,mm).group()>>> print (ret)c:\a >>> ret = re.match (r"c:\\a" ,mm).group()>>> print (ret)c:\a >>> ret = re.match (r"c:\a" ,mm).group()Traceback (most recent call last): File "<stdin>" , line 1 , in <module> AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group' >>>
说明
Python中字符串前面加上 r 表示原生字符串
,
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,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。
1 2 3 >>> ret = re.match (r"c:\\a" ,mm).group()>>> print (ret)c:\a