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一文秒懂python正则表达式常用函数

01 Re概览

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Re模块是python的内置模块,提供了正则表达式在python中的所有用法,默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹(如 ..\Python\Python37\Lib)。主要提供了3大类字符串操作方法:

字符查找/匹配

字符替换

字符分割

由于是面向字符串类型的模块,就不得不提到字符串编码类型。re模块中,模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ,也可以是8位字节串 (bytes,2位16进制数字,例如\xe5) , 但要求二者必须是同类型字符串。

02 字符串查找/匹配

预编译:compile

在介绍查找和匹配函数前,首先需要知道re的compile函数,该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型,以便后续快速匹配和复用

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern) #re.Pattern

此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ,命名为pattern,用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时,即可使用pattern进行方法调用。

匹配:match

match函数用于从文本串的起始位置开始匹配,若匹配成功,则返回相应的匹配对象,此时可调用group()方法返回匹配结果,也可用span()方法返回匹配起止下标区间;否则返回None

import re pattern = re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.match(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #this  print(res.span()) #(0, 4) text2 = '是的, this is a re test' print(pattern.match(text2))#None

match函数还有一个变形函数fullmatch,当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时,返回一个匹配对象,否则返回None

搜索:search

match只提供了从文本串起始位置匹配的结果,如果想从任意位置匹配,则可调用search方法,与match方法类似,当任意位置匹配成功,则立即返回一个匹配对象,也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.search(text1) print(res) # if res:  print(res.group()) #is  print(res.span()) #(4, 7) pattern2 = re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2 = '是的,this is a re test' print(pattern2.search(text2))#None

match和search均用于匹配单个结果,唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配,而后者从任意位置匹配,匹配成功则返回一个match对象。

全搜索:findall/finditer

几乎是最常用的正则表达式函数,用于寻找所有匹配的结果,例如在爬虫信息提取中,可非常方便地提取所有匹配字段

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.findall(text1) print(res) #[' is', ' re', ' test']

findall返回的是一个列表对象类型,当无匹配对象时,返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存,可以调用finditer函数返回一个迭代器类型,其中每个迭代元素是一个match对象,可继续调用group和span方法获取相应结果

import re pattern = re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1 = 'this is a re test' res = pattern.finditer(text1) for r in res:  print(r.group()) """  is  re  test """

当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时,上述所有方法也可直接调用re类函数,而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。

import re pattern = re.compile(r'\d{2,5}') text = 'this is re test' re.findall('[a-z]+', text) #['this', 'is', 're', 'test'] 03 字符串替换/分割

替换:sub/subn

当需要对文本串进行条件替换时,可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ,相应参数分别为模式串、替换格式、文本串,还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组,可实现字符串的格式化替换(类似字符串的format方法),以实现特定任务。

import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.sub('-', '', text)) #'today is 20200305' print(re.sub('-', '', text, 1)) #'today is 202003-05' print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})', r'\2/\3/\1', text)) #'today is 03/05/2020'

re.sub的一个变形方法是re.subn,区别是返回一个2元素的元组,其中第一个元素为替换结果,第二个为替换次数

import re text = 'today is 2020-03-05' print(re.subn('-', '', text)) #('today is 20200305', 2)

分割:split

还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割,相当于.split()方法的一个加强版,实现特定模式的分割,返回一个切割后的结果列表

import re text = 'today is a re test, what do you mind?' print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?'] 04 总结

python中的re模块提供了正则表达式的常用方法,每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式

常用的匹配函数:match/fullmatch

常用的搜索函数:search/findall/finditer

常用的替换函数:sub/subn

常用的切割函数:split

还有其他很多方法,但不是很常用,具体可参考官方文档

另外,python还有第三方正则表达式库regex可供选择

到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了,希望大家以后多多支持!

python中获取有效主题的函数

Lambda函数、Map函数、Filter函数、Zip函数、Reduce函数。

Lambda函数是Python中功能最强大的函数之一,它有时也被称之为匿名函数.。Map是程序员用来简化程序的Python内置函数,此函数可以在不使用任何循环的情况下对所有指定的元素进行迭代。Filter是Python中的另一个内置函数,当需要区分其他类型的数据时,这个函数非常有用。Filter函数经常用于根据特定过滤条件来提取数据。

Python(英国发音:/paθn/美国发音:/paθn/)是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能,能够自动管理内存使用,并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。

Python常用的正则表达式处理函数详解

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

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。

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:

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,希望大家以后多多支持!

python有多少内置函数

Python内置函数有很多,为大家推荐5个神仙级的内置函数:

(1)Lambda函数

用于创建匿名函数,即没有名称的函数。它只是一个表达式,函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时,就可以用到匿名函数了。

Lamdba的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。

利用Lamdba函数,往往可以将代码简化许多。

(2)Map函数

会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上,比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词,然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。

我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数,这样可以更加精简。

(3)Reduce函数

当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时,reduce()是个非常有用的函数。举个例子,当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时,即可使用reduce函数实现。

它与函数的最大的区别就是,reduce()里的映射函数(function)接收两个参数,而map接收一个参数。

(4)enumerate函数

用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在for循环当中。

它的两个参数,一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置,默认情况从0开始,也可以自定义计数器的起始编号。

(5)Zip函数

用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表

当我们使用zip()函数时,如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同。


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