python 正则表达函数_python笔记-正则表达式常用函数
1、re.findall()函数
语法:re.findall(pattern,string,flags=0) ——> list(列表)
列出字符串中模式的所有匹配项,并作为一个列表返回。如果无匹配,则返回空列表!
与re.search()不一样的地方:re.findall返回的是列表,re.search返回文本
re.findall匹配多个值,re.search只要匹配到就返回,只匹配一个值
>>> import re
>>> re.findall(r"ab","abcaaaab")
['ab', 'ab'] #匹配的值作为一个列表范围
2、re.compile()函数
语法:re.compile(pattern,flags=0) ——> pattern object
根据包含正则表达式的字符串创建模式对象,可以实现更有效率地匹配!用了re.compile以后,正则对象会得到保留,这样在需要多次运用这个正则对象的时候,效率会有较大的提升
此外,re.cpmpile() 可以通过接受可选的属性,常用来实现不同的特殊功能和语法变更。
2.1 例1:使用re.compile(pattern)对正则表达式进行编译
>>> import re
>>> s=r"^010-\d{8}$"
>>> re.findall(s,"010-12345678")
['010-12345678']
>>> p_tel=re.compile(s) #对s这个正则表达式创建模式对象p_tel
>>> p_tel
>>> p_tel.findall("010-12345678") #经过compile转换的正则表达式对象也能用于普通的re函数,跟上面的re.findall(s,"010-12345678")一样的效果
['010-12345678']
2.2 使用re.compile(pattern)进行编译,不区分大小写
>>> import re
>>> s=r"hello"
>>> greeting=re.compile(s,re.I) #re.I 属性让正则表达式忽略大小写!
>>> greeting.findall("HELLO")
['HELLO']
>>> greeting.findall("hello")
['hello']
>>> greeting.findall("hEllo")
['hEllo']
2.3 为什么正则匹配模式前面加 "r"
禁止转义!反斜杠不会被任何特殊方式处理。
Python编译器用‘\’(反斜杠)来表示字符串常量中的转义字符。
如果反斜杠后面跟着一串编译器能够识别的特殊字符,那么整个转义序列将被替换成对应的特殊字符(例如,‘\n’将被编译器替换成换行符)
本质上来讲,使用r,你在告诉编译器完全不要去干涉你的字符串
例如:
>>> string='this is a\nnormal string'
>>> print string
this is a
normal string #不使用r,\n在字符串中代表一个换行符
>>> rawstring=r'this is a\nnormal string'
>>> print rawstring
this is a\nnormal string #使用r,\n在字符串中就是\n
3、re.match()函数
语法:re.match(pattern, string, flags=0) ——> match object or None
在字符串的开始位置匹配正则!如果无匹配,则返回 None 。
>>> import re
>>> s=r"abc"
>>> com=re.compile(s)
>>> com.match("abcdef") #abc在开始的位置,可以匹配
>>> print com.match("hhhabc") #abc不在开始的位置,不可以匹配
None
3.1 使用group()-返回匹配的数据
>>> import re
>>> s=r"abc"
>>> com=re.compile(s)
>>> com.match("abcddddd").group() #使用group()返回匹配的对象
'abc'
4、re.search()函数
语法:re.search(pattern, string, flags=0) ——> match object or None
re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回,如果字符串没有匹配,则返回None
re.match与re.search的区别: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。
>>> import re
>>> s=r"abc"
>>> com=re.compile(s)
>>> com.search("abcdef")
>>> com.search("hhhabc")
<_sre.sre_match object at> #与re.match的区别:无论在哪个位置都能匹配
4.1 使用group()-返回匹配的数据
>>> import re
>>> s=r"abc"
>>> com=re.compile(s)
>>> com.search("abcddd").group() #使用group()返回匹配的对象
'abc'
>>> com.search("abcdddabc").group() #只匹配一个
'abc'
4.2 关于group更多
返回匹配到的一个或者多个子组。如果是一个参数,那么结果就是一个字符串,如果是多个参数,那么结果就是一个参数一个item的元组。
group1的默认值为0(将返回所有的匹配值).如果groupN参数为0,相对应的返回值就是全部匹配的字符串,
如果group1的值是[1…99]范围之内的,那么将匹配对应括号组的字符串。如果组号是负的或者比pattern中定义的组号大,那么将抛出IndexError异常。如果pattern没有匹配到,但是group匹配到了,那么group的值也为None。如果一个pattern可以匹配多个,那么组对应的是样式匹配的最后一个。另外,子组是根据括号从左向右来进行区分的。
>>> s=r"(\w+) (\w+)"
>>> com=re.compile(s)
>>> m=com.search("abc def,222")
>>> m.group() #返回所有的匹配值
'abc def'
>>> m.group(0) #返回所有的匹配值,默认是0
'abc def'
>>> m.group(1) #如果group的值是[1…99]范围之内的,那么将匹配对应括号组的字符串
'abc'
>>> m.group(2)
'def'
>>> m.group(1,2) #如果是一个参数,那么结果就是一个字符串,如果是多个参数,那么结果就是一个参数一个item的元组
('abc', 'def')
>>> m.group(3)
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
IndexError: no such group #如果组号是负的或者比pattern中定义的组号大,那么将抛出IndexError异常
还可以把使用别的变量值来代替默认的group(N)中的N,如下写法:
>>> import re
>>> m=re.search(r"(?P\w+) (?P\w+)","abc def,222") #?P写法
>>> m.group("one")
'abc'
>>> m.group("two")
'def'
4.3 关于MatchObject(匹配对象) 方法
re.match和re.search都是返回MatchObject,有如下方法group(): 返回被正则匹配的字符串;
start(): 返回匹配开始的位置;
end(): 返回匹配结束的位置;
span(): 返回一个元组包含匹配(开始,结束)的位置。
5、re.finditer()函数
语法:re.finditer(pattern,string,flags=0) ——> iterator
列出字符串中模式的所有匹配项,并作为一个迭代器返回。凡是可作用于for循环的对象都是Iterable类型;
凡是可作用于next()函数的对象都是Iterator类型,它们表示一个惰性计算的序列;
集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator,不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。
Python的for循环本质上就是通过不断调用next()函数实现的,例如:
for x in [1, 2, 3, 4, 5]:
pass实际上完全等价于:
# 首先获得Iterator对象:
it = iter([1, 2, 3, 4, 5])
# 循环:
while True:
try:
# 获得下一个值:
x = next(it)
except StopIteration:
# 遇到StopIteration就退出循环
break
言归正传,举例如下:
>>> import re
>>> s=r"\d+"
>>> com=re.compile(s)
>>> com.finditer("aa11bb22cc")
>>> it=com.finditer("aa11bb22cc")
>>> for i in it:
... print i #返回一个match对象
... print i.group() #返回匹配的数据
...
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6、re.sub()函数
语法:re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) ——> string
将字符串中所有 pattern 的匹配项用 repl 替换!
>>> import re
>>> re.sub(r"abc","123","abcdefabc")
'123def123'
7、re.subn()函数
语法:re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
与sub()实现相同的替换作用,但是subn()返回一个元组,其中包含新字符串和替换次数!
>>> import re
>>> re.subn(r"abc","123","abcdefabc")
('123def123', 2)
8、re.split()函数
语法:re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) ——> list
根据模式的匹配项来分割字符串!
>>> import re
>>> re.split(r"\d+","aa11bb22cc") #以正则表达式\d+为分割符
['aa', 'bb', 'cc']
>>> re.split(r"\d","aa11bb22cc") #以正则表达式\d+为分割符
['aa', '', 'bb', '', 'cc']
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