Python基础10-使用正则表达式进行文本处理

作者：笔触狂放9 | 2024-04-27 17:31:52

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在编程过程中，我们经常需要对文本进行处理，以提取、替换或分割特定的字符串。正则表达式（Regular Expression）是一种强大的文本处理工具，它可以帮助我们实现这些任务。以下是使用正则表达式进行文本处理的一些基本方法：
在这里插入图片描述

基本模式匹配

要在字符串中查找与模式匹配的项：

import re
text = "在这个字符串中搜索模式。"
match = re.search(r"模式", text)
if match:
    print("找到模式！")
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编译正则表达式

要重复使用正则表达式，可以将其编译为模式对象：

pattern = re.compile(r"模式")
match = pattern.search(text)
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匹配开头或结尾

要检查字符串是否以特定模式开头或结尾：

if re.match(r"^搜索", text):
    print("以 '搜索' 开头")
if re.search(r"模式。$", text):
    print("以 '模式。' 结尾")
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查找所有匹配项

要在字符串中查找模式的所有出现：

all_matches = re.findall(r"t\w+", text)  # 查找以 't' 开头的单词
print(all_matches)
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搜索和替换（替换）

要在字符串中替换模式的出现：

replaced_text = re.sub(r"句子", "语句", text)
print(replaced_text)
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分割字符串

要根据模式在字符串中的出现进行分割：

words = re.split(r"\s+", text)  # 在一个或多个空格处拆分
print(words)
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转义特殊字符

要匹配特殊字符，请对其进行转义：

escaped = re.search(r"\b搜索\b", text)  # \b 是单词边界
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分组和捕获

要对模式的一部分进行分组并提取其值：

match = re.search(r"(\w+) (\w+)", text)
if match:
    print(match.group())  # 整个匹配
    print(match.group(1)) # 第一个组
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非捕获组

要定义不捕获的组：

match = re.search(r"(?:\w+) (\w+)", text)
if match:
    print(match.group(1))  # 第一个（也是唯一的）组
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前瞻和后顾断言

要根据模式前后的内容匹配模式，而不包括结果中的内容：

lookahead = re.search(r"\b\w+(?= 字符串)", text)  # 在 ' 字符串' 前的单词
lookbehind = re.search(r"(?<=搜索 )\w+", text)  # 在 '搜索 ' 后的单词
if lookahead:
    print(lookahead.group())
if lookbehind:
    print(lookbehind.group())
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修改模式匹配行为的标志

要使用诸如 re.IGNORECASE 之类的标志更改模式匹配方式：

case_insensitive = re.findall(r"搜索", text, re.IGNORECASE)
print(case_insensitive)
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使用命名组

要为组分配名称并按名称引用它们：

match = re.search(r"(?P<first>\w+) (?P<second>\w+)", text)
if match:
    print(match.group('first'))
    print(match.group('second'))
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跨多行匹配

要使用 re.MULTILINE 标志在多行中匹配模式：

multi_line_text = "开始\n中间 结束"
matches = re.findall(r"^m\w+", multi_line_text, re.MULTILINE)
print(matches)
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懒惰量词

要使用懒惰量词（*?、+?、??）尽可能少地匹配字符：

html = "<body><h1>标题</h1></body>"
match = re.search(r"<.*?>", html)
if match:
    print(match.group())  # 匹配 '<body>'
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详细正则表达式

要使用 re.VERBOSE 获得更易读的正则表达式：

pattern = re.compile(r"""
    \b      # 单词边界
    \w+     # 一个或多个单词字符
    \s      # 空格
    """, re.VERBOSE)
match = pattern.search(text)
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通过以上方法，我们可以在 Python 中使用正则表达式轻松地处理文本。在实际应用中，可以根据需要选择合适的方法来实现各种文本处理任务。

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