re

"""
re.match 从头开始匹配
re.match(pattern, string, flags=0)
只匹配第一个,返回对象
先判断赋值的变量,加.group()返回值 re.search 匹配包含
re.search(pattern, string, flags=0)
只匹配一个,返回对象 re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回
re.findall(pattern, string, flags=0)
match and search均用于匹配单值,即:只能匹配字符串中的一个,如果想要匹配到字符串中所有符合条件的元素,则需要使用 findall。 re.split 以匹配到的字符当做列表分隔符
re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) re.sub 匹配字符并替换
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
比str.replace 更强大 re.fullmatch 全部匹配
re.fullmatch(pattern, string, flags=0)
需要完全的对上,才可以匹配上
整个字符串匹配成功就返回re object, 否则返回None
re.fullmatch('\w+@\w+\.(com|cn|edu)',alex@oldboyedu.cn) re.compile 根据包含正则表达式的字符串创建模式对象
re.compile(pattern, flags=0)
prog = re.compile(pattern)
result = prog.match(string)
两步,等同于result = re.match(pattern, string) 为什么还要做这个东西呢?
因为系统在收到语法后,先把语法转化为逻辑条件语句,然后再那后面的字符串进去进行对比,把他们分开就省掉了一半系统工作量,提高效率
""" """
*,+,?等都是贪婪匹配,也就是尽可能匹配,后面加?号使其变成惰性匹配,尽可能少的匹配
*? 重复任意次,但尽可能少重复
+? 重复1次或更多次,但尽可能少重复
?? 重复0次或1次,但尽可能少重复
{n,m}? 重复n到m次,但尽可能少重复
{n,}? 重复n次以上,但尽可能少重复 . 是任意字符
* 是取 0 至 无限长度
? 是非贪婪模式。
合在一起就是 取尽量少的任意字符,一般不会这么单独写,他大多用在:.*?x 就是取前面任意长度的字符,直到一个x出现 """ """
'.' 默认匹配除\n之外的任意一个字符,若指定flag DOTALL,则匹配任意字符,包括换行
'^' 匹配字符开头,若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)
'$' 匹配字符结尾, 若指定flags MULTILINE ,re.search('foo.$','foo1\nfoo2\n',re.MULTILINE).group() 会匹配到foo1
'*' 匹配*号前的字符0次或多次, re.search('a*','aaaabac') 结果'aaaa'
'+' 匹配前一个字符1次或多次,re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']
'?' 匹配前一个字符1次或0次 ,re.search('b?','alex').group() 匹配b 0次
'{m}' 匹配前一个字符m次 ,re.search('b{3}','alexbbbs').group() 匹配到'bbb'
'{n,m}' 匹配前一个字符n到m次,re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']
'|' 匹配|左或|右的字符,re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC'
'(...)' 分组匹配, re.search("(abc){2}a(123|45)", "abcabca456c").group() 结果为'abcabca45' [^\] 匹配任何不在指定范围内的任意字符 '\A' 只从字符开头匹配,re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的,相当于re.match('abc',"alexabc") 或^
'\Z' 匹配字符结尾,同$
'\d' 匹配数字0-9
'\D' 匹配非数字
'\w' 匹配[A-Za-z0-9]
'\W' 匹配非[A-Za-z0-9]
's' 匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t'
""" """
flags是匹配模式
.re.I (re.IGNORECASE): 忽略大小写
.re.M (MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为
.re.S (DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为
.re.L (LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
.re.U (UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
.re.X (VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行,忽略空白字符,并可以加入注释 """ s = 'one1two2three3four4five12345'
k = re.compile('\d+') #'\d+'相当于'\d\d\d'
#findall()函数的三种表示形式
print(k.findall(s))
print(re.findall(k,s))
print(re.findall('\d+',s)) #(?P<name>...)' 分组匹配
s=""
k="(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})"
print(re.search(k,s).groupdict("city")) s='one1two2three3xfour4five12345'
print(re.match('.*', s))
print(re.match('.*?', s))
print(re.match('.*?x', s))

jsonpath

import requests,jsonpath

shop=requests.get(url="").json()
#商店里所有书籍的作者
author_list=jsonpath.jsonpath(shop,'$.store.book[*].author') #返回所有的作者
author_list2=jsonpath.jsonpath(shop,'$..author') #商店里的所有东西
category_dx=jsonpath.jsonpath(shop,'$.store.*') #商店里一切的价格
store_price_list=jsonpath.jsonpath(shop,'$.store..price') #第三本书
book_3=jsonpath.jsonpath(shop,'$..book[2]') #最后一本书
book_last=jsonpath.jsonpath(shop,'$..book[-1]')
num=len(jsonpath.jsonpath(shop,'$..book'))-1
book_last=jsonpath.jsonpath(shop,f'$..book[{num}]') #取值 #前两本书
book_12=jsonpath.jsonpath(shop,f'$..book[0,1]') #过滤所有便宜10以上的书籍
book_lg10=jsonpath.jsonpath(shop,'$..book[?(@.price<10)]') #使用isbn number过滤所有书籍
book_lg10=jsonpath.jsonpath(shop,'$..book[?(@.isbn)]')

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