首页 > 编程语言 >【Python正则表达式】：文本解析与模式匹配

【Python正则表达式】：文本解析与模式匹配

时间：2024-07-23 23:00:05浏览次数：15  
标签：匹配 string re Python pattern object 正则表达式 match 模式匹配

文章目录

1.正则表达式

在这里插入图片描述

正则表达式面向什么样的问题？

  • 1、判断一个字符串是否匹配给定的格式（判断是不是邮箱或者电话号码） 数据校验

  • 2、从一个字符串里面根据指定规则提取信息（抓取页面中的链接或者其它信息） 数据提取

2. re模块

正则表达式写出来后需要使用，那么需要使用re模块进行使用，提取及验证等操作，re模块为内置模块，使用时需要导包 ----- import re

  • 常用方法分为：findall， match， search
# re.findall() 是 Python 中 re 模块提供的一个函数，用于在字符串中查找所有满足指定正则表达式的子串，并返回一个列表。下面我将详细介绍 re.findall() 的使用方法及其相关参数。
"""
re.findall(pattern, string, flags=0)

pattern 是要匹配的正则表达式；
string 是要在其中进行匹配的字符串；
flags 参数可以指定正则表达式的匹配模式，如是否忽略大小写等。
"""

import re

# 定义正则表达式  '\d+'，它可以匹配一个或多个数字字符
pattern = r'\d+'

# 定义字符串
string = 'The price of the apple is 2 dollars, and the price of the orange is 1 dollar.'

# 使用 findall() 函数查找数字
result = re.findall(pattern, string)

# 输出结果
print(result)
# ['2', '1']

"""
# ====== findall =======
#  re.finall(目标数据，目标字符串)
#      在目标字符串中找出所有符合目标数据的数据，符合条件的数据放入列表中
#      没有就返回空列表
"""

在这里插入图片描述

  1. re.findall()返回的是一个列表，列表中的每个元素都是字符串类型。如果正则表达式中包含分组，则返回的列表中同样包含分组捕获的内容。
  2. 如果正则表达式中包含多个子表达式，则返回的列表中会按照整个正则表达式的优先级顺序排列子表达式的匹配结果。
  3. 当正则表达式中包含重复字符集（如 * 或 +）时，返回的是一个包含所有匹配到的子串的列表。如果希望返回所有匹配到的重复字符集中单个重复的内容，可以使用非贪婪模式的量词（如 *? 和 +?）或分组语法。
  4. 如果要精确匹配某个字符串，应该使用锚定字 ^ 和 $ 来限定匹配范围。否则可能会匹配到意想不到的内容。
# re.match() 是 Python 中 re 模块提供的一个函数，用于在字符串的开头匹配正则表达式，并返回一个 Match 对象。下面我将详细介绍 re.match() 的使用方法及其相关参数。

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

pattern 是要匹配的正则表达式；
string 是要在其中进行匹配的字符串；
flags 参数可以指定正则表达式的匹配模式，如是否忽略大小写等。
"""

import re

# 定义正则表达式
pattern = r'\d+'

# 定义字符串
string = 'The price of the apple is 2 dollars.'

# 使用 match() 函数查找数字
match_result = re.match(pattern, string)

# 输出匹配结果
if match_result:
    print("匹配成功：", match_result.group())
else:
    print("匹配失败")

# 匹配失败

"""
# ====== match =======

# re.match(pattern, string, flags=0)
#   pattern     匹配的正则表达式
#   string      要匹配的字符串
#   flags       标志符指定，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

#        必须从字符串开头匹配！
#        match方法尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，
#        如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none
# 返回值为对象

# group()：查看匹配字符
# span：查看匹配数据的索引取值区间
"""

在这里插入图片描述
定义了一个正则表达式 r’\d+'，它可以匹配一个或多个数字字符。然后定义了一个字符串 string，需要在其中查找与正则表达式匹配的子串。最后使用 re.match() 函数在字符串开头查找符合正则表达式规则的子串，并返回一个 Match 对象。如果匹配成功，则输出匹配到的结果；否则输出“匹配失败”。

  1. re.match() 只会匹配到字符串的开头。如果想要在整个字符串中匹配正则表达式，应该使用 re.search() 或 re.findall()。
  2. 如果 Match 对象存在，则可以通过调用 group() 方法获取匹配到的子串；如果不存在，则说明匹配失败。
  3. 在使用正则表达式时，需要根据具体情况考虑各种特殊字符和操作符的含义和使用方式，并进行适当的转义处理或括号分组。
# re.search() 是 Python 中 re 模块提供的一个函数，用于在字符串中搜索与正则表达式匹配的子串，并返回一个 Match 对象。
"""
re.search(pattern, string, flags=0)

其中，pattern 是要匹配的正则表达式；
string 是要在其中进行搜索的字符串；
flags 参数可以指定正则表达式的匹配模式，如是否忽略大小写等。
"""

import re

# 定义正则表达式
pattern = r'\d+'

# 定义字符串
string = 'The price of the apple is 2 dollars.'

# 使用 search() 函数查找数字
search_result = re.search(pattern, string)

# 输出匹配结果
if search_result:
    print("匹配成功：", search_result.group())
else:
    print("匹配失败")

# 匹配成功： 2

# group：查看匹配字符
# span：查看匹配数据的索引取值区间

在这里插入图片描述

首先定义了一个正则表达式 r’\d+'，它可以匹配一个或多个数字字符。然后定义了一个字符串 string，需要在其中搜索符合正则表达式规则的子串。最后使用 re.search() 函数在字符串中搜索第一个符合正则表达式规则的子串，并返回一个 Match 对象。如果匹配成功，则输出匹配到的结果；否则输出“匹配失败”。

  1. re.search() 只会搜索到第一个符合正则表达式规则的子串，并返回一个 Match 对象。如果想要搜索所有符合规则的子串，则应该使用 re.findall()
  2. 如果 Match 对象存在，则可以通过调用 group() 方法获取匹配到的子串；如果不存在，则说明匹配失败。
  3. 在使用正则表达式时，需要根据具体情况考虑各种特殊字符和操作符的含义和使用方式，并进行适当的转义处理或括号分组。

3.修饰符

修饰符(可选标志–flags)

修饰符描述
re.I使匹配对大小写不敏感
re.L做本地化识别（locale-aware）匹配
re.M多行匹配，影响 ^ 和 $
re.S使 . 匹配包括换行在内的所有字符
re.U根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B.
re.X该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。
# re.I 或 re.IGNORECASE：表示忽略大小写匹配
import re

# 定义正则表达式，使用忽略大小写（re.I）匹配模式
pattern = r'hello'

# 定义字符串
string = 'Hello, world!'

# 使用 search() 函数查找
search_result = re.search(pattern, string, re.I)

# 输出匹配结果
if search_result:
    print("匹配成功：", search_result.group())
else:
    print("匹配失败")

在这里插入图片描述

正则表达式 pattern 用于匹配字符串中的单词 ‘hello’，但是使用了大小写不敏感的匹配模式 re.I，因此可以匹配到大写的单词 ‘Hello’。

# re.M 或 re.MULTILINE：表示进行多行匹配。

import re

# 定义正则表达式，使用多行（re.M）匹配模式
pattern = r'^hello'

# 定义字符串
string = 'Hello\nhello, world!'

# 使用 findall() 函数查找所有匹配项
result = re.findall(pattern, string, re.M)

# 输出结果
print(result)

在这里插入图片描述

正则表达式 pattern 用于匹配字符串中以单词 ‘hello’ 开头的行，使用了多行匹配模式 re.M，因此可以匹配到两行中以 ‘hello’ 开头的字符串。

# re.S 或 re.DOTALL：表示可以匹配任意字符，包括换行符。
import re

# 定义正则表达式，使用 . 匹配任意字符（含换行符）的模式
pattern = r'.*'

# 定义字符串
string = 'Hello\nworld!'

# 使用 search() 函数查找
search_result = re.search(pattern, string, re.S)

# 输出匹配结果
if search_result:
    print("匹配成功：", search_result.group())
else:
    print("匹配失败")

在这里插入图片描述

正则表达式 pattern 用于匹配字符串中的任何字符，包括换行符。由于使用了 re.S 修饰符，因此可以匹配到整个字符串。

# re.X 或 re.VERBOSE：表示进行可读性更好的正则表达式编写。

import re

# 定义正则表达式，使用换行和注释来分隔模式
pattern = r"""
    \d+      # 表示匹配一个或多个数字字符
    \s*      # 表示匹配零个或多个空格字符
    dollars  # 表示匹配单词 'dollars'
"""

# 定义字符串
string = 'The price is 2 dollars.'

# 使用 search() 函数查找
search_result = re.search(pattern, string, re.X)

# 输出匹配结果
if search_result:
    print("匹配成功：", search_result.group())
else:
    print("匹配失败")

在这里插入图片描述

正则表达式 pattern 用于匹配字符串中的价值和货币单位，使用了 re.X 修饰符来进行可读性更好的正则表达式编写。通过注释和换行等方式，可以将正则表达式分解为多个易于理解的部分，使得正则表达式变得更加清晰和易于维护。

# re.U 或 re.UNICODE：表示使用 Unicode 字符集进行匹配。

import re

# 定义 Unicode 字符串
unicode_str = u'Hello, 你好！'

# 定义 ASCII 字符串
ascii_str = 'Hello, world!'

# 定义正则表达式
pattern = r'\w+'

# 使用 re.U 修饰符进行匹配
match_result1 = re.findall(pattern, unicode_str, re.U)
print("使用 re.U 修饰符的匹配结果：", match_result1)

# 不使用 re.U 修饰符进行匹配
match_result2 = re.findall(pattern, unicode_str)
print("不使用 re.U 修饰符的匹配结果：", match_result2)

在这里插入图片描述

3.元字符

3-1 字符匹配元字符

元字符含义
.匹配任意一个字符（换行符除外）
^匹配字符串的开头
$匹配字符串的结尾
import re

# 使用 . 匹配任意字符
string = "abc123"
pattern = r"a.c"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "abc"

# 使用 ^ 匹配字符串开头
string = "hello, world!"
pattern = r"^hello"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "hello"

# 使用 $ 匹配字符串结尾
string = "hello, world!"
pattern = r"world!$"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "world!"

在这里插入图片描述

3-2 重复次数限定元字符

元字符含义
*匹配前面的字符出现 0 次或多次
+匹配前面的字符出现 1 次或多次
?匹配前面的字符出现 0 次或 1 次
{m}匹配前面的字符恰好出现 m 次
{m,}匹配前面的字符至少出现 m 次
{m,n}匹配前面的字符出现 m~n 次
import re

# 使用 * 匹配前面的字符出现 0 次或多次
string = "goood job"
pattern = r"go*d"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "goood"

# 使用 + 匹配前面的字符出现 1 次或多次
string = "good job"
pattern = r"go+d"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "good"

# 使用 ? 匹配前面的字符出现 0 次或 1 次
string1 = "color"
string2 = "colour"
pattern = r"colou?r"
match_object1 = re.search(pattern, string1)
match_object2 = re.search(pattern, string2)
print(match_object1.group())  # 输出结果为 "color"
print(match_object2.group())  # 输出结果为 "colour"

# 使用 {} 匹配前面的字符出现固定次数
string = "12345"
pattern = r"\d{3}"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "123"

# 使用 {} 匹配前面的字符出现一定范围内的次数
string = "oooo"
pattern = r"o{2,3}"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "oo"

在这里插入图片描述

3-3 字符集合匹配元字符

元字符含义示例
[]匹配方括号内的任意一个字符[abc]d 可以匹配 “ad”、“bd”、“cd”，但不能匹配 “dd”
[^]匹配不在方括号内的任意一个字符[^abc]d 可以匹配 “dd”、“ed”，但不能匹配 “ad”、“bd”、“cd”
import re

# 使用 [] 匹配方括号内的任意一个字符
string = "abcd"
pattern = r"[abc]d"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "cd"

# 使用 [^] 匹配不在方括号内的任意一个字符
string = "abd"
pattern = r"[^afc]d"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "bd"

在这里插入图片描述

3-4 分组元字符

元字符含义示例
()分组，匹配括号内的表达式(go)+ 可以匹配 “gogo”、“gogogo” 等字符串
import re

# 使用 () 进行分组
string = "abc123"
pattern = r"(abc)\d+"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group(1))  # 输出结果为 "abc"

# 使用 (?P<name>) 对捕获的分组进行命名
string = "2023-05-11"
pattern = r"(?P<year>\d{4})-(?P<month>\d{2})-(?P<day>\d{2})"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group("year"))  # 输出结果为 "2023"
print(match_object.group("month"))  # 输出结果为 "05"
print(match_object.group("day"))  # 输出结果为 "11"

在这里插入图片描述

3-5 边界匹配元字符

元字符含义示例
\b匹配单词边界（空格、标点符号等）\bh\w*\b 可以匹配 “hello”、“hi” 等以字母 h 开头的单词
\B匹配非单词边界\Bh\w*\B 可以匹配 “ahem”、“shah” 等以字母 h 开头的非单词字符串
import re

# 使用 \b 匹配单词边界
string = "hello, world! hello"
pattern = r"\bhello\b"
match_object = re.findall(pattern, string)
print(match_object)  # 输出结果为 ["hello", "hello"]

# 使用 ^ 匹配字符串开头
string = "hello, world!"
pattern = r"^hello"
match_object = re.findall(pattern, string)
print(match_object)  # 输出结果为 ["hello"]

# 使用 $ 匹配字符串结尾
string = "hello, world"
pattern = r"world$"
match_object = re.findall(pattern, string)
print(match_object)  # 输出结果为 ["world"]

在这里插入图片描述

3-6 字符类别匹配元字符

元字符含义示例
\d匹配数字\d{3} 可以匹配 “123”，但不能匹配 “1a3”
\D匹配非数字字符\D{3} 可以匹配 “abc”，但不能匹配 “a1c”
\s匹配任意空白字符（包括空格、制表符、换行符等）hello\sworld 可以匹配 “hello world” 等包含空白符的字符串
\S匹配任意非空白字符hello\Sworld 可以匹配 “hello,world” 等不包含空白符的字符串
\w匹配任意字母、数字或下划线\w+ 可以匹配 “hello123”、“world_2021” 等包含字母、数字和下划线的字符串
\W匹配任意非字母、数字或下划线字符\W+ 可以匹配 “,!$” 等不包含字母、数字和下划线的字符串
import re

# 使用 \d 匹配数字字符
string = "abc123"
pattern = r"\d+"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())  # 输出结果为 "123"

# 使用 \w 匹配字母、数字和下划线字符
string = "hello_world_123"
pattern = r"\w+"
match_object = re.findall(pattern, string)
print(match_object)  # 输出结果为 ["hello_world_123"]

# 使用 \s 匹配空白字符
string = "hello world"
pattern = r"\S+"
match_object = re.findall(pattern, string)
print(match_object)  # 输出结果为 ["hello", "world"]

在这里插入图片描述

4.技巧

4-1 贪婪与非贪婪

*、+ 和 ? 这几个操作符是贪婪匹配的，它们会尽量匹配更多的文本。为了避免贪婪匹配，可以使用 *?、+? 和 ?? 这几个操作符，它们会尽量匹配更少的文本。

import re

# 贪婪匹配示例，输出结果为 "abcccccc"
string = "abcccccc"
pattern = r"abc+"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())

# 非贪婪匹配示例，输出结果为 "abc"
string = "abcccccc"
pattern = r"abc+?" 
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())

在这里插入图片描述

5.案例

import re

# 电话号码匹配示例，输出结果为 "13812345678"
string = "我的电话是13812345678，请给我打电话。"
pattern = r"1[3456789]\d{9}"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())

# 邮件地址匹配示例，输出结果为 "[email protected]"
string = "我的邮箱是[email protected]，请发邮件给我。"
pattern = r"[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}"
match_object = re.search(pattern, string, re.IGNORECASE)
print(match_object.group())

# HTML 标签替换示例
string = "<p>我是一段HTML文本。</p>"
pattern = r"<.*?>"
replacement = ""
new_string = re.sub(pattern, replacement, string)
print(new_string)  # 输出结果为 "我是一段HTML文本。"

# 元音字母相邻去重示例，输出结果为 "abbccdddeiouxwxz"
string = "aabbccdddeeiioouuxwxzz"
pattern = r"(a|e|i|o|u|x|w|z)\1+"
match_iter = re.finditer(pattern, string)
for match_object in match_iter:
    old_str = match_object.group()
    new_str = match_object.group(1)
    string = string.replace(old_str, new_str)
print(string)

在这里插入图片描述

import re

# (hello) 表示创建一个捕获组，输出结果为 "hello"。
string = "hello, world!"
pattern = r"(hello)"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group(1))

# (\d{4})-(\d{2})-(\d{2}) 创建三个捕获组分别用于匹配年、月和日，输出结果为 "2023", "05" 和"11"。
string = "今天是2023-05-11，天气晴朗。"
pattern = r"(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group(1))
print(match_object.group(2))
print(match_object.group(3))

# (ab)\1 匹配由两个 "ab" 组成的字符串，输出结果为 "abab"。
string = "ababab"
pattern = r"(ab)\1"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())

# (ab)(cd)\2\1 匹配由 "abcdcdab"组成的字符串，输出结果为 "abcdcdab"。
string = "abcdcdab"
pattern = r"(ab)(cd)\2\1"
match_object = re.search(pattern, string)
print(match_object.group())

在这里插入图片描述

圆括号用于创建一个捕获组，以便在后续的表达式中引用。其中，捕获组可以使用 “\1”、“\2” 等符号在表达式中引用到。例如，“(ab)\1” 匹配由两个 “ab” 组成的字符串，而 “(ab)(cd)\2\1” 则匹配由"abcdcdab"组成的字符串。

标签：匹配,string,re,Python,pattern,object,正则表达式,match,模式匹配
From： https://blog.csdn.net/dh45498/article/details/139485467

相关文章

  • 仅需增加2行代码，Python量化策略速度提升20+倍！
    今天分享一个Python量化策略加速的小技巧，不用修改原有代码，只需在原有代码里新增2行，策略执行速度便可能提高20+倍，正文开始~现如今，无论是入门量化投资，还是做数据分析、机器学习和深度学习，Python成为了首选编程语言，直观的原因就是容易上手和资源丰富，但Python有个根深蒂固的标签，......
  • Python基础-Anaconda，Spyder，数据类型
    1、Python与Anaconda在想使用Python之前需先安装Python，以及PythonIDE和Python的库，而用Anaconda就可以一键安装。Anaconda包含了Python，常用的python库以及IDE，还具有强大的环境和python包的管理能力。PythonIDE（IntegratedDevelopmentEnvironment，集成开发环境）是一个为开发......
  • python实现图像特征提取算法2
    python实现广义Hough变换算法、Hough变换算法1.广义Hough变换算法详解算法步骤Python实现详细解释优缺点2.Hough变换算法详解算法步骤Python实现详细解释优缺点实现广义Hough变换算法（GeneralizedHoughTransform）可以用于检测任意形状的......
  • 正则表达式
    https://www.jianshu.com/p/3dd137ba2875?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_noteshttps://blog.csdn.net/lovedingd/article/details/128249121#匹配0-100之间数字re.match("[1-9]?\d$|100","08")#匹配邮箱163/126/qqre.......
  • 使用Python自动备份MC服务器存档至轻量COS
    在存档意外炸档时，备份就显得尤为重要。本文以Minecraft1.18.2为例，教你如何使用轻量搭建一个MC服务器，并定时将存档备份入轻量COS，节省本地空间。前期准备一台安装了Linux原版系统的轻量（因为目前轻量COS仅支持挂载Linux系统镜像，不支持容器或自定义镜像）一个和轻量大区相同的轻......
  • python中的数据类型-适合新手-比较完善（写了好久……）
    作者的话        首先，我先申明，以下思路仅为个人理解，如有不同，望指导，谢谢。        数据类型它是什么，有什么用，怎么用就是它的全部内容，知识框架串联起来之后就是这三部分内容，没有什么特别的东西就只是单纯的可以培养这个习惯，之后就可以很轻松的学习使用之后串联......
  • 090、Python 写Excel文件及一些操作（使用xlwt库）
    要写Excel文件，我们需要使用第三方库。xlwt库是一个常用的写Excel的第三方库，它同时支持.xls和.xlsx。要使用第三方库，首选需安装：pipinstallxlwtxlutils安装完成后，我们就可以引入库来进行相关操作了。使用xrwt库写Excel文本，可以按以下步骤操作：1、第一步：创建工作簿（Wor......
  • python每日学习：numpy库的用法(上)
    python每日学习10：numpy库的用法（上）下载numpy库pipinstallnumpy检测环境是否安装importnumpyimportnumpyasnpa=np.arange(10)print(a)array创建数组名称描述dtype数组元素的数据类型，可选copy对象是否需要复制，可选order创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A......
  • 用Python玩转Excel的五大功能！
    在数据分析和处理的过程中，Excel一直是备受欢迎的工具。然而，手动操作Excel既费时又容易出错。幸运的是，Python可以让你高效且智能地操作Excel文件，极大提升工作效率。那么，如何用Python玩转Excel呢？  Python可以为我们提供哪些强大的功能来处理Excel文件，使得我们的数据处理工作更......
  • Python贝叶斯、transformer自注意力机制self-attention个性化推荐模型预测课程平台学
    全文链接：https://tecdat.cn/?p=37090原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：KungFu近年来，在线课程凭借便捷的网络变得越来越流行。为了有更好的用户体验，在线课程平台想要给用户推荐他们所感兴趣的课程，以便增大点击率和用户黏性。解决方案任务/目标根据学生所选的历史课程，预测出......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99