python3中的RE(正则表达式)-总

发布时间：2019-08-24 09:22:56编辑：auto阅读（1608）

1.引入正则模块(Regular Expression)

    要使用python3中的RE则必须引入 re模块

import re #引入正则表达式

2.主要使用的方法 match(), 从左到右进行匹配

#pattern 为要校验的规则
#str 为要进行校验的字符串
result = re.match(pattern, str) 

#如果result不为None,则group方法则对result进行数据提取
result.group()

3. 正则表达式

    1️⃣单字符匹配规则

字符    功能
.       匹配任意1个字符(除了\n)
[]      匹配[]中列举的字符
\d      匹配数字,也就是0-9
\D      匹配非数字,也就是匹配不是数字的字符
\s      匹配空白符,也就是 空格\tab
\S      匹配非空白符,\s取反
\w      陪陪单词字符, a-z, A-Z, 0-9, _
\W      匹配非单词字符, \w取反

   2️⃣表示数量的规则

字符    功能
*       匹配前一个字符出现0次多次或者无限次,可有可无,可多可少
+       匹配前一个字符出现1次多次或则无限次,直到出现一次
?       匹配前一个字符出现1次或者0次,要么有1次,要么没有
{m}     匹配前一个字符出现m次
{m,}    匹配前一个字符至少出现m次
{m,n}   匹配前一个字符出现m到n次

    例一: 验证手机号码是否符合规则(不考虑边界问题)

#首先清楚手机号的规则
#1.都是数字 2.长度为11 3.第一位是1 4.第二位是35678中的一位

pattern = "1[35678]\d{9}"
phoneStr = "18230092223"

result = re.match(pattern, phoneStr)
result.group()

#执行结果如下图:



4. 原始字符串raw, 先来看如下实例:

    在上图中: 在给str赋值"\nabc"前加上"r"之后,python解释器会自动给str的值"\nabc"在加上一个"\".

    使str在被打印的时候,能够保持原始字符串的值"\nabc"打印出来.

    例二: (原始字符串在正则表达式中的应用)

    假若没有原始自付出r,则我们就要进行如下的操作:  给pattern加上双倍的"\"以避免转义字符中减少"\".会比较麻烦

当我们使用r原始字符串时,就不必考虑字符串的转移问题,更易集中解决字符匹配问题.

5. 表示边界

字符    功能
^       匹配字符串开头
$       匹配字符串结尾
\b      匹配一个单词的边界
\B      匹配非单词边界

例三: 边界(制定规则来匹配str="ho ve r")

import re

#定义规则匹配str="ho ve r"
#1. 以字母开始
#2. 中间有空字符
#3. ve两边分别限定匹配单词边界

pattern = r"^\w+\s\bve\b\sr"
str = "ho ve r"
result = re.match(pattern, str)
result.group()

6. 匹配分组

字符        功能
|           匹配左右任意一个表达式
(ab)        将括号中字符作为一个分组
\num        引用分组num匹配到的字符串
(?P<name>)  分组起别名
(?P=name)   引用别名为name分组匹配到的字符串

例四: 匹配出0-100之间的数字

import re

#匹配出0-100之间的数字
#首先:正则是从左往又开始匹配
#经过分析: 可以将0-100分为三部分
#1. 0        "0$"
#2. 100      "100$"
#3. 1-99     "[1-9]\d{0,1}$"
#所以整合如下

pattern = r"0$|100$|[1-9]\d{0,1}$"
#测试数据为0,3,27,100,123
result = re.match(pattern, "27")
result.group()

#将0考虑到1-99上,上述pattern还可以简写为:pattern=r"100$|[1-9]?\d{0,1}$"
#测试结果如下图:



  例五: 匹配分组,获取页面中的<h1>标签中的内容

import re
#匹配分组,获取页面<h1>标签中的内容, 爬虫的时候会用到

str = "<h1>hello world!<h1>"
pattern = r"<h1>(.*)</h1>"
result = re.match(pattern, str)
result.group()

#执行如下图

例六: 分组引用, 精确获取多个标签内的内容

import re

#引用分组,精确获取多个标签内的内容
#"\1"是对第一个分组的引用,同理......

str = "<span><h1>hello world!</h1></span>"
pattern = r"<(.+)><(.+)>.*</\2></\1>"
result = re.match(pattern, str)
result.groups()

#执行如下图:

例六-2:分组起别名

import re

#分组起别名

str = "<span><h1>hello world!</h1></span>"
pattern = "<(?P<key1>.+)><(?P<key2>.+)>(?P<nr>.*)</(?P=key2)></(?P=key1)>"
result = re.match(pattern, str)
result.groups()

#执行如下图:



 

 

 

 

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