Python学习笔记__11章 正则表达式
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python学习笔记__11章 正则表达式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
# 这是学习廖雪峰老师python教程的学习笔记
1、正则表
\d | 匹配一个数字 |
\w | 匹配一个字母或数字 |
\s | 可以匹配一个空格(也包括Tab等空白符) |
. | 匹配任意一个字符 |
* | 表示重复前面的一个字符0次或多次(包括0个)例如:ab* will match ‘a’, ‘ab’, ‘abbbbb...’ |
? | 表示0个或1个 字符 |
{n} | 表示n个字符 |
{n,m} | 表示n-m个字符 |
\ | 转义字符, \\ 表示对\本身转义 |
[] | 表范围,如[0-9a-zA-Z] |
[][] | 如[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*:前面的[]匹配开头,后面的[]* 匹配任意个字符 |
[][]{} | 如[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]:{0, 19}精确地限制了变量的长度是1-20个字符(前面1个字符+后面最多19个字符) |
| | 表或,如A|B可以匹配A或B,(P|p)ython可以匹配'Python'或者'python' |
^ | 匹配开头 |
$ | 匹配结尾 |
注意: | py也可以匹配'python',但是加上^py$就变成了整行匹配,就只能匹配'py'了。类似于grep 和 grep -w的区别 |
2、re模块
Python提供re模块,包含所有正则表达式的功能。下面做一些练习
1)普通写法
>>> s = 'ABC\\-001'
>>> print(s)
ABC\-001
2)前缀写法
>>> s = r'ABC\-001' # 用r前缀,不用考虑转义的问题。类似于shell里的egrep,sed -r
>>> print(s)
ABC\-001
3)判断正则表达式是否匹配
>>> import re
# match()方法判断是否匹配。匹配成功,返回Match对象,匹配不成功,无显示。这里对-用了转义符,不用也行
>>> re.match(r'^\d{3}\-\d{3,8}$', '010-12345')
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
4)match()方法的if 判断
test = '用户输入的字符串'
if re.match(r'正则表达式', test):
print('ok')
else:
print('failed')
5)用正则切分字符串
>>> 'a b c'.split(' ') # 正常的代码无法识别连续的空格
['a', 'b', '', '', 'c']
>>> re.split(r'\s+', 'a b c') # 正则可以
['a', 'b', 'c']
6)分组
除了简单地判断是否匹配之外,正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组(Group)
>>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345') #()里面的正则匹配的字符换就是一个组
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> m.group(0) # group(0),表示整个字符串
'010-12345'
>>> m.group(1) # 表示第一组字符串
'010'
>>> m.group(2) # 表示第二组字符串
'12345'
>>> t = '19:05:30'
# 匹配时,分,秒。注意()里的|
>>> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
>>> m.groups()
('19', '05', '30')
7)贪婪匹配
正则匹配默认是贪婪匹配,也就是匹配尽可能多的字符。
# (\d+)表示匹配多个数字,直接把数字匹配完了,没有给(0*)$匹配的机会
>>> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups()
('102300', '')
8)非贪婪匹配
让\d+采用非贪婪匹配(也就是尽可能少匹配),才能把后面的0匹配出来,加个?就可以让\d+采用非贪婪匹配
# ^(\d+?),尽可能少的匹配,给后面的(0*)$留下了匹配的空间
>>> re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups()
('1023', '00')
2.1、编译
当我们在Python中使用正则表达式时,re模块内部会干两件事情:
编译正则表达式,如果正则表达式的字符串本身不合法,会报错;
用编译后的正则表达式去匹配字符串。
如果一个正则表达式要重复使用几千次,出于效率的考虑,我们可以预编译该正则表达式,接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了,直接匹配:
>>> import re
# 编译: 编译出的对象是类
>>> re_telephone = re.compile(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$')
# 使用:使用了类的match()方法
# 编译后生成Regular Expression对象,由于该对象自己包含了正则表达式,所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。
>>> re_telephone.match('010-12345').groups() # 注意这个groups(),是显示整个字符串,前面用的是group(),group(1)
('010', '12345')
>>> re_telephone.match('010-8086').groups()
('010', '8086')
3、例题
1、写一个验证Email地址的正则表达式。版本一应该可以验证出类似的Email:
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
def is_valid_email(addr):
if re.match(r'^[a-zA-Z.][email protected][a-zA-Z.]+$',addr): #不写^ 和 $ 也没影响
return True
else:
return False
# 测试:
assert is_valid_email('[email protected]')
assert is_valid_email('[email protected]')
assert not is_valid_email('bob#example.com')
assert not is_valid_email('[email protected]')
print('ok')
2、版本二可以提取出带名字的Email地址:
<Tom Paris> [email protected] => Tom Paris
[email protected] => bob
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
def name_of_email(addr):
# <?([a-zA-Z\s]+)>?,可以把名字匹配出来,注意里面的()。
# \s?[a-zA-Z]*?,对Tom而言,后面还需要匹配,而bob不需要,所以用的是[a-zA-Z]*?,* 表0个或多个字符。?让*别把后面的也匹配了
str = re.match(r'^<?([a-zA-Z\s]+)>?\s?[a-zA-Z]*?(@[a-zA-Z.]+)$',addr)
return str.group(1)
# 测试:
assert name_of_email('<Tom Paris> [email protected]') == 'Tom Paris'
assert name_of_email('[email protected]') == 'tom'
print('ok')
以上是关于Python学习笔记__11章 正则表达式的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章