python自动化之re模块详解

目录

• 一、re是什么？
• 二、re 模块的作用
• 三、re模块的使用
• 1、常用方法
• 2、 元字符
• 3、多字符匹配
• 4、分组匹配
• 5、match（）方法的使用
• 6、 search():在字符串中搜索，返回搜索到的第一个
• 7、 finditer():
• 总结

一、re是什么？

正则表达式是一个特殊的字符序列，能方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。re模块使得python拥有全部的正则表达式功能。

二、re 模块的作用

通过使用正则表达式，可以：

测试字符串内的模式。—— 例如，可以测试输入字符串，以查看字符串内是否出现电话号码模式或信用卡号码模式。这称为数据验证。

替换文本。—— 可以使用正则表达式来识别文档中的特定文本，完全删除该文本或者用其他文本替换它。

基于模式匹配从字符串中提取子字符串。—— 可以查找文档内或输入域内特定的文本。

三、re模块的使用

1、常用方法

• findAll(): 匹配所有的字符串，把匹配结果作为一个列表返回
• match(): 匹配字符串的开始位置，如果开始位置没有，则返回None
• search():在字符串中搜索，返回搜索到的第一个
• finditer():匹配所有的字符串，返回迭代器

2、 元字符

匹配任意字符（除\n以外） h. 代表匹配h后的任意一个字符

import re
res = 'h.'
s = 'hello python'
result = re.findall(res, s)
print(result)  # ['he', 'ho']

[] 拿[]中的人任意一个字符，去字符串中匹配，匹配到一个返回一个，最后以列表返回

import re
res2 = '[hon]'
s = 'hello python'
result = re.findall(res2, s)
print(result)  # ['h', 'o', 'h', 'o', 'n']

\d 匹配数字0-9

import re
res2 = '[\d]'
s = 'hell666o pyt999hon'
result = re.findall(res2, s)
print(result)  # ['6', '6', '6', '9', '9', '9']

\D 匹配非数字, 包含空格

import re
res2 = '[\D]'
s = 'hello 3334 python 88'
result = re.findall(res2, s)
print(result)  # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', ' ', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', ' ']

‘\s’ 匹配空白字符

import re
res2 = '[\s]'
s = 'hello 3334 python 88'
result = re.findall(res2, s)
print(result)  # [' ', ' ', ' ']

‘\S’ 匹配非空白字符

import re
res2 = '[\S]'
s = 'hello 3334 python 88'
result = re.findall(res2, s)
print(result)  # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', '3', '3', '3', '4', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', '8', '8']

\w 匹配非特殊字符，即a-z、A-Z、0-9、_、汉字

import re
res2 = '[\w]'
s = 'hello#&_ aa 8python中国'
result = re.findall(res2, s)
print(result)  # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', '_', 'a', 'a', '8', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', '中', '国']

\W 匹配特殊字符 （ - ~@#$&*）空格也属于特殊字符

import re
res2 = '[\W]'
s = '-hello#&_ aa 8python中国'
result = re.findall(res2, s)
print(result)  # ['-', '#', '&', ' ', ' ']

3、多字符匹配

(1)*：匹配前一个字符出现一次，或无限次 贪婪模式

import reres2 = 'h*'s = '-hhello hhh python'result = re.findall(res2, s)print(result)  #['', 'hh', '', '', '', '', '', 'hhh', '', '', '', '', 'h', '', '', '']import re
res2 = 'h*'
s = '-hhello hhh python'
result = re.findall(res2, s)
print(result)  #['', 'hh', '', '', '', '', '', 'hhh', '', ''www.cppcns.com, '', '', 'h', '', '', '']

(2) + :匹配前一个字符出现1次或无穷次

import re
res2 = 'h+'
s = '-hhello hhh python'
result = re.findall(res2, s)
print(result) # ['hh', 'hhh', 'h']

(3)?: 匹配前一个字符出现0次或者1次，非贪婪模式

import re
res2 = 'h?'
s = '-hhello hhh python'
result = re.findall(res2, s)
print(result) # ['', 'h', 'h', '', '', '', '', '', 'h', 'h', 'h', '', '', '', '', 'h', '', '', '']

(4) {n} :匹配前一个字符连续出现n次

import re
res2 = 'https{2}'
s = '-hhello-httpssss-python'
result = re.findall(res2, s)
print(result) # ['httpss'] 
匹配到前一个字符s 连续出现2次

{n,m} :匹配前一个字符出现n-m次

import re
res2 = 'https{1,3}'
s = '-hhello-httpssss-python'
result = re.findall(res2, s)
print(result) # ['http://www.cppcns.comhttpss']

(5) 贪婪模式和非贪婪模式

正则表达式通常使用于查找匹配字符串。贪婪模式，总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪模式正好相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。在"*","?","+","{m,n}"后面加上？，使贪婪变成非贪婪。

(6) | :两个条件进行匹配，或的关系

import re
res2 = 'he|ll'
s = 'hello python'
result = re.findall(res2, s)
print(result) # ['he', 'll']

(7)边界值：

^编程客栈 :匹配以哪个字符开头的

import re
res2 = '^he'
s = 'hello python'
result = re.findall(res2, s)
print(result) # ['he']

$ : 匹配以哪个字符结尾的字符

import re
res2 = 'on$'
s = 'hello python'
result = re.findall(res2, s)
print(result) # ['on']

4、分组匹配

（） ：只匹配（）里面的

import re
res2 = '#(\w.+?)#'
s = "{'mobile_phone':'#mobile_phone#','pwd':'Aa123456'}"
result = re.findall(res2, s)
print(result)  # ['mobile_phone']

5、match（）方法的使用

str = "www.runoob.com"
print(re.match('www', str).span())  # 在起始位置匹配 ，返回匹配到的区间下标  (0,3)
print(re.match('com', str))  # 不在起始位置匹配  None

6、 search():在字符串中搜索，返回搜索到的第一个

str = "www.runoob.com"
printlnaYIbF(re.search('www', str).span())  # 在起始位置匹配 ，返回匹配到的区间下标
print(re.search('com', str).span())  # 不在起始位置匹配

re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。

7、 finditer():

匹配所有的字符串，返回迭代器和 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。

res = 'h.'
s = 'hello python'
result = re.finditer(res, s)
for str in result:
    print(str.group())
he
ho

总结

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