Python正则表达式re模块详解（新手必备超级详细一）_python re

作者：花生_TL007 | 2024-03-01 08:27:10

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python re

文章目录

1、re模块的作用
2、re模块的使用步骤
3、re模块表达式匹配规则
4、re模块九个常量和十二个方法
5、re模块里Pattern对象（正则表达式对象）和Match对象（匹配对象）

1、re模块的作用

正则表达式又称规则表达式（Regular Expression 简写regex）是一种用于字符串匹配模式，通过定义一串特殊规则去匹配符合的字符。常被用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本。简单来说，正则表达式就是使用：字符串定义规则，并通过规则去验证字符串是否匹配。

2、re模块的使用步骤

正则表达式本身也就是字符串，只是里面的字符都有特别的含义，分为：普通字符串，直接匹配它们，特殊字符（元字符），它们出现在正则表达式字符串中，不是表示直接匹配它们，而是表达一些特别的含义。

可大致分为四个步骤：

导入模块：import re
指定创建原始字符串对象，创建pattern对象
调用匹配方法：match()、search()、findall()
根据需要进行其他操作

需要用到的方法功能

compile(string，flags=0) 返回一个pattern对象

string:匹配规则字符串内容。 flags：指匹配模式，可以使用按位或运算符“|”让模式同时生效，比如re.I|re.M。flags可以放在compile用来编译正则表达式字符串，也可以放在匹配查询方法中，比如放在.search()中。可以省略。此处不详细讲解。注意：用生成的对象来调用相关方法相比于直接用re来调用，会对正则表达提前缓存，可以重复使用该正则模式对象。pattern可以理解为一个匹配模式。作为新手可以先直接记住一种就可以。

match(pattern,string,flags=0) 从被匹配字符串开头进行匹配，匹配成功返回匹配对象（包含匹配的信息），匹配不成功返回空None。只匹配开头。

pattern:匹配规则字符串内容。string：被匹配的原始字符串。 flags：跟compile方法一样，可以省略，此处不详细讲解。注意：当用具体pattern对象调用而不是用re调用的话就应该是pattern对象.match(string)。

search(pattern,string,flags=0) 搜索整个字符串，找出匹配的，从前向后，找到第一个后，就停止，不会继续向后。匹配成功返回匹配对象（包含匹配的信息）。匹配不成功返回空None。

findall(pattern,string,flags=0) 找出全部匹配项，返回一个列表对象，找不到返回空列表。

下面以匹配普通字符串为列：


import re
s="hello world  hellopython hello"
#2、创建一个pattern对象,并设置好匹配规则
p=re.compile(r"hello")
#3、调用方法match,search,findall
result1=p.match(s)
print(result1,type(result1))
result2=p.search(s)
print(result2,type(result2))
result3=p.findall(s)
print(result3,type(result3))
#4、打印匹配对象group()
#以及在原字符串中索引span()
a=result2.group() #返回值类型str
#返回值类型tuple,包括两个元素，
#起始,结束前一位
b=result2.span()
print(a,type(a))
print(b,type(b))
 
输出结果：
<re.Match object; span=(0, 5), match='hello'> <class 're.Match'>
<re.Match object; span=(0, 5), match='hello'> <class 're.Match'>
['hello', 'hello', 'hello'] <class 'list'>
hello <class 'str'>
(0, 5) <class 'tuple'>

3、re模块表达式匹配规则

使用特殊字符（元字符来匹配），可以将其分为5类。示例：

（1）单字符匹配8个

字符	功能	注意事项
.	匹配除换行符（\n）以外，任意一个字符。	\.匹配点本身
[]	匹配[]中列举的字符，可以是很多单个，也可以范围	范围写法例如[2-6]，[“a”-”b”]
\d	匹配数字，即0-9
\D	匹配非数字
\s	匹配空白，即空格、tab键
\S	匹配非空白
\w	匹配单词字符，即a-z,A-Z,0-9,_
\W	匹配非单词字符


import re
#1、单字符匹配（. \d）获取字符串中所有颜色内容
s="""1小草是绿色的
2天空是蓝色的
3云朵是白色的
4油菜花是金黄色的
"""
p=re.compile(r".色")
result=p.findall(s)
print(result)
p=re.compile(r"\d")
result=p.findall(s)
print(result)
 
#[]的使用
s="""小王,18903114466
小李,16345678912
小明,15977345867
小花,08439872828
"""
#只要是中括号里内容都满足
p=re.compile(r"1[58]")
result=p.findall(s)
print(result)
#也可以写范围比如1-8，表示都有效
p=re.compile(r"..,1[1-8]")
result=p.findall(s)
print(result)
 
 
输出结果：
['绿色', '蓝色', '白色', '黄色']
['1', '2', '3', '4']
['18', '15']
['小王,18', '小李,16', '小明,15']

（2）数量匹配6个，放在子表达式后，表示匹配前面的子表达式次数

字符	功能
*	匹配前一个规则的字符出现0至无数次
+	匹配前一个规则的字符出现1至无数次
？	匹配前一个规则的字符出现0次或1次
{n}	匹配前一个规则的字符出现n次
{n,}	匹配前一个规则的字符出现最少n次
{m,n}	匹配前一个规则的字符出现m到n次


import re
#2、数量匹配* + {m,n}
#获取字符串每行逗号后面的字符串内容包括逗号本身。
s="""1小草，是绿色的
2天空，是蓝色的
3云朵，是白色的
4油菜花，是金黄色的
"""
p=re.compile(r"，.*")
result=p.findall(s)
print(result)
s="""1小草是绿色色色的
1小草是绿色色的
1小草是绿色的
1小草是绿的
"""
p=re.compile(r"绿色*")
result=p.findall(s)
print(result)
 
s="水稻绿的，树叶绿绿的，小草绿绿绿的"
p=re.compile(r".{2}绿{2,3}")
result=p.findall(s)
print(result)
 
输出结果：
['，是绿色的', '，是蓝色的', '，是白色的', '，是金黄色的']
['绿色色色', '绿色色', '绿色', '绿']
['树叶绿绿', '小草绿绿绿']

（3）边界匹配4个

字符	功能
^	匹配字符串的开始	放在子表达式前
$	匹配字符串的结束	放在子表达式后
\b	匹配单词的开始或结束
\B	匹配不是单词开头或结束的位置


import re
#3、边界匹配
s="""001-茄子价格-30
002-白菜价格-20
003-苦瓜价格-80
"""
#提取所有水果编号，
p=re.compile(r"^\d+",re.M)
result=p.findall(s)
print(result)
#提取所有水果价格，
p=re.compile(r"\d+$",re.M)
result=p.findall(s)
print(result)
 
输出结果：
['001', '002', '003']
['30', '20', '80']

4、分组匹配（2）

字符	功能
\|	匹配左右任意一个表达式
（）	将匹配的内容里一部分抠出来就用括号	抠出的内容不止一个就放到元组里


import re
#4、分组匹配
s="""1小草,小草是绿色的
2天空,天空是蓝色的
3云朵,云朵是白色的
4油菜花,油菜花是金黄色的
"""
#选择每行逗号前面的字符串，不包括逗号
p=re.compile(r"^(.*),",re.M)
result=p.findall(s)
print(result)
 
#选择每行逗号前面的字符串，包括逗号并分组存储
p=re.compile(r"^(.*)(,)",re.M)
result=p.findall(s)
print(result)
 
输出结果：
['1小草', '2天空', '3云朵', '4油菜花']
[('1小草', ','), ('2天空', ','), ('3云朵', ','), ('4油菜花', ',')]

（5）贪婪与懒惰：?

贪婪：当正则表达式中包含能接受重复的限定符时，通常的行为是（在使整个表达式能得到匹配的前提下）匹配尽可能多的字符。以这个表达式为例：a.*b，它将会匹配最长的以a开始，以b结束的字符串。如果用它来搜索aabab的话，它会匹配整个字符串aabab。这被称为贪婪匹配。

懒惰：也就是匹配尽可能少的字符。前面给出的限定符都可以被转化为懒惰匹配模式，只要在它后面加上一个问号?。这样.*?就意味着匹配任意数量的重复，但是在能使整个匹配成功的前提下使用最少的重复。现在看看懒惰版的例子吧：a.*?b匹配最短的，以a开始，以b结束的字符串。如果把它应用于aabab的话，它会匹配aab（第一到第三个字符）和ab（第四到第五个字符）。往往我们更需要惰性匹配。

用法\语法	功能
*？	重复任意次，但尽可能少重复
+？	重复1次或更多次，但尽可能少重复
??	重复0次或一次，但尽可能少重复
{n,m}?	重复n到m次，但尽可能少重复
{n,}?	重复n次以上，但尽可能少重复


import re
#5、贪婪与惰性
s="<html><head><title>Title</title>"
#将<>内的内容都提取出来，贪婪情况
p=re.compile(r"<.*>")
result=p.findall(s)
print(result)
#将<>内的内容都提取出来，惰性情况
p=re.compile(r"<.*?>")
result=p.findall(s)
print(result)
 
输出结果：
['<html><head><title>Title</title>']
['<html>', '<head>', '<title>', '</title>']

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