python 基础(十四) 正则表达式

正则表达式

概念： 正则匹配就是一个模糊的匹配只要符合我的匹配规则就会认为是正确的数据（精确的匹配）

1.[]     #代表原子表把想要匹配的内容写入原子表中   匹配包含的任意一位字符

    [a]     #匹配小写字母a

    [ab]    #匹配小写字母a或者b

    [aAbB]  #匹配字母a或b

    [195]   #匹配任意一位数字

    [a-z]   #匹配任意一位小写字母

2.^    #在原子表外称之为以...作为开头   放在原子表内叫取反  相当于 \A

    ^[abc]  #匹配以a/b/c字符作为开头

    [^abc]  #匹配任意一位小写字母a/b/c以外的字符

    ^abc    #匹配以小写字母abc开头的内容

    ^[0-9]

    ^[a-zA-Z0-9]

3.$   #以...作为结尾  相当于 \Z

    ^[1][3-9][0-9]{9}$  ^和$通常是组合使用 真正的限制匹配数据的正确性

4.{m}  #控制匹配前面数量的m次  不能单独使用 和普通的内容一起使用或者和原子表

    #匹配3个a的操作

    [a][a][a]

aaa

    a{3}

    [a]{3}

    {4}  #错误写法

    [a-zA-Z]{3}

5.{m,n}  #控制匹配前面数量的m-n次  不能单独使用 和普通的内容一起使用或者和原子表

    #匹配qq号码

    5-11

    ^[1-9][0-9]{4,10}$

    010-778192

    101-621331

    [01]{3}\-[0-9]{6}

6.{m,}   #表示匹配前面数量至少m次

    [a-z]{3,}

    #1 匹配1-99的正则

    [1-9][0-9]{0,1}

    #2 匹配任意一位正负整数和小数 ？

    [\-]{0,1}[1-9]

7.？   #可有可无  匹配前面的正则表达式的 0次或者一次  类似于 {0,1}  或指明一个非贪婪的限定符

    [1-9][0-9]?

    [\-]?[1-9]

8. .   #匹配换行符\n以外的任意一位字符

9. *   #匹配前面表达式的任意次 相等于{0,}

10. .*  #匹配除换行符以外的任意字符任意次  贪婪模式

11. .*?  #匹配除换行符以外的任意字符任意次   非贪婪模式

12.  +   #匹配前面表达式的至少1次 相等于{1,}

13. .+   #匹配除换行符以外的任意字符至少1次  贪婪模式

14. .+?   #匹配除换行符以外的任意字符至少次   非贪婪模式

15. ()    #1.代表一个单元   2.子存储

16. |  #表示或

#匹配手机号码或者qq号码

(^[1-9][0-9]{4,10}$)|(^[1][3-9][0-9]{9}$)

正则函数

使用正则函数需要导入内置的 re模块

import re

修正符

re.I 忽略大小写
re.M 多行模式改变^和$的作用
re.S 改变.的行为可以匹配换行符

特殊意义的字符

\d 相当于 [0-9]

\D 相当于 [^0-9]

\w 相当于 [a-zA-Z0-9_]

\W 相当于[^a-zA-Z0-9_]

\s 匹配空白字符

\S 匹配非空白字符

(1) re.match(pattern,string,flags) 匹配一次必须从头开始

pattern:正则表达式

string: 要匹配的字符串的内容

flags: 修正符

返回结果：

匹配成功返回对象

匹配失败返回None

注意：

match必须从第一位开始匹配如果第一位没有符合的则匹配失败类似于在正则前方添加^

只匹配一次

取值

group() 将值取出

group([index]) 索引可有可无如果正则内没有存在括号则不需要传index
groups() 正则内括号的值以元组形式进行返回

(2) re.search(pattern,string,flags) 匹配一次包含就可以

pattern:正则表达式

string: 要匹配的字符串的内容

flags: 修正符

返回结果：

匹配成功返回对象

匹配失败返回None

只匹配一次

和match的区别只要字符串中包含就可以

(3) re.findall(pattern,string,flags) 匹配多次

pattern:正则表达式

string: 要匹配的字符串的内容

flags: 修正符

返回结果：

匹配成功返回装有数据的列表

匹配失败返回空列表

(4) re.finditer() 将查询结果变成迭代器进行返回配合next方法进行操作

next(re.finditer())

(5) re.sub/re.subn 正则替换返回匹配的次数/不返回匹配的次数

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

subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

(6) re.split 正则拆分

split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0):

(7) re.compile(pattern,flags) 编译成正则表达式可以多次使用

将正则和函数分开使用提高执行效率正则表达式可以多次使用

使用方法

pattern = re.compile("pattern",flags)

pattern.函数名(匹配的字符串)

修正符

re.I(re.IGNORECASE)

re.S(re.DOTALL)

re.M(re.MULTILINE)