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news 2025/7/2 4:14:01

网站建设策划优帮云,个人如何注册网址,越南做购物网站,网站制作产品资料正则表达式 1.正则的作用正则表达式式一种可以让复杂的字符串变得简单的工具。写正则表达式的时候就是用正则符号来描述字符串规则。 2.正则语法需要导入模块 from re import fullmatch, findall, search2.1.第一类：匹配类符号 1）普通字符—在…

正则表达式

1.正则的作用

正则表达式式一种可以让复杂的字符串变得简单的工具。

写正则表达式的时候就是用正则符号来描述字符串规则。

2.正则语法

需要导入模块

from re import fullmatch, findall, search

2.1.第一类：匹配类符号

1）普通字符—在正则表达式中表式符号本身的符号

result = fullmatch(r'abc', 'abc')
print(result)  # <re.Match object; span=(0, 3), match='abc'>

2）.（点） —匹配任意一个字符

result = fullmatch(r'.bc', 'wbc')  # 第一位任意字符都可以，第二位和第三位必须是bc否则为空
print(result)  # <re.Match object; span=(0, 3), match='wbc'>
result = fullmatch(r'.bc', 'wcc')
print(result)  # None

3）\d — 匹配任意一个数字字符

result = fullmatch(r'\d\dabc', '88abc')  # abc前面任意两个数字都可以
print(result)  # <re.Match object; span=(0, 5), match='88abc'>

4）\s —— 匹配任意一个空白字符

空白字符：空格(‘’)、换行(‘\n’)、水平制表符(‘\t’)

result = fullmatch(r'123\sabc', '123 abc')
result1 = fullmatch(r'123\sabc', '123\tabc')

5）\w — 匹配任意一个字母、数字、下划线或者中文

result11 = fullmatch(r'abc\w123', 'abcT123')
result12 = fullmatch(r'abc\w123', 'abc8123')
result2 = fullmatch(r'abc\w123', 'abc_123')
result3 = fullmatch(r'abc\w123', 'abc我123')

6）\D、\S、\W —— 分布和\d、\s、\w的功能相反

\D —— 除了数字的任意字符

result4 = fullmatch(r'abc\D123', 'abcw123')
result5 = fullmatch(r'abc\D123', 'abc8123')  # None

\S —— 除了空白字符的任意字符

result41 = fullmatch(r'abc\S123', 'abc1123')
result51 = fullmatch(r'abc\SD123', 'abc 123')  # None

\W —— 除了字母，数字，下划线和中文的任意字符

result42 = fullmatch(r'abc\W123', 'abc*123')
result52 = fullmatch(r'abc\W123', 'abc_123')  # None

注意：如果字符中间是tab键，不可以，因为只能匹配任意一个字符，tab是四个。

7）[字符集] —— 匹配在字符集中的任意一个字符

[abc]  —— 匹配a或者b或者c
[abc\d] —— 匹配a或者b或者c或者任意数字：[abc0123456789]
[0-9] —— 匹配字符0到9中任意一个字符
[a-z] —— 匹配任意一个小写字母
[A-Z] —— 匹配任意一个大写字母
[a-z%] —— 匹配任意一个小写字母或者%
[a-zA-Z]  —— 匹配任意一个字母
[a-zA-Z\d]  —— 匹配任意一个字母或者数字
[\u4e00-\u9fa5] —— 匹配任意一个中文

result6 = fullmatch(r'abc[你好hello]123', 'abc你123')
print(result6)  # <re.Match object; span=(0, 7), match='abc你123'>result33 = fullmatch(r'abc[\u4e00-\u9fa5]123', 'abc婷123')
print(result33)

8)[`^`字符串] —— 匹配不在字符集中的任意一个字符

result71 = fullmatch(r'abc[^MN]123', 'abca123')  # 除了MN的字符，其它都可以
result72 = fullmatch(r'abc[^MN]123', 'abcM123')  # None

2.2 第二类符号：匹配次数符号

匹配类符号匹配次数

1) * —— 任意次数（0次或者1次或者多次）

a*   —— a出现任意多次
\d*  —— 任意多个任意数字
[abc]*  —— abc中任意一个字符可以出现任意多次

result81 = fullmatch(r'1a*2', '1aaaaaaa2')
result82 = fullmatch(r'M\d*N', 'M1234567890N')
result83 = fullmatch(r'M[3-9]*N', 'M1234567890N')

2） + —— 一次或者多次（至少1次）

result86 = fullmatch(r'1a+2', '1aaa2')

3）？ —— 0次或者1次

result84 = fullmatch(r'1a?2', '1aa2')  # none
result85 = fullmatch(r'1a?2', '1a2')

4) {}

{N}  —— N次
{M,N}  —— M到N次
{M,}  —— 至少M次
{,N} —— 最多N次

result8 = fullmatch(r'1a{3}2', '1aaa2')  # a出现3次
result87 = fullmatch(r'1a{3,6}2', '1aaaa2')  # a出现3到6次都可以

# 练习：写一个正则表达式，可以匹配任意一个除了0的整数。
# 合法：233、+234、-7283、100、-2000
# 不合法：0、0002、2.23
result9 = fullmatch(r'[-+]?[1-9]\d*', '0.123')
print(result9)

5）贪婪和非贪婪模式

1.在匹配次数不确定的时候，如果有多种次数都可以匹配成功，贪婪取最多的那个次数，非贪婪取最少的那个次数。
2.默认是贪婪模式·
3.贪婪模式：+、？、*、{M，N}、{M，}、{，N}
非贪婪模式：+？、？？、*？、{M，N}？、{M，}?、{，N}?

result10 = search(r'a.{3,5}b', 'a123b')  # 匹配字符串中第一个满足正则表达式,就是取三个
print(result10)

# 'ahhhhb','ahhhhbyyb','ahhhhbyybuuub'
result121 = search(r'a.+b', 'dhwahhhhbyybuuubvxgdfs')
print(result121)  # 'ahhhhbyybuuub'
# 非贪婪,就是在正常的写法后面加一个？
result122 = search(r'a.+?b', 'dhwahhhhbyybuuubvxgdfs')
print(result122)  # 'ahhhhb'

# 练习：使用正则提取top250中每个电影的详情页地址
import requests
from re import findallheaders = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 ''Safari/537.36 '
}
response = requests.get('https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=', headers=headers)
result = findall(r'<a href="(https://movie.douban.com/subject/.*?/)" ', response.text)
print(result)
#方法2
response = requests.get('https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=', headers=headers)
result = list(set(findall(r'https://movie.douban.com/subject/.*?/ ', response.text))) 
print(result)

3.分组和分支

1)分组 —— ()

正则表达式中可以用()将部分内容括起来表示一个整体；括号括起来的部分就是一个分组
a.整体操作的时候需要分组
b.重复匹配 —— 正则中可以通过\M来重复它前面第M个分组匹配的结果
c.捕获 —— 提取分组匹配到的结果(捕获分为自动捕获(findall)和手动捕获)

1.整体操作

# 整体操作
# '23M'
result23 = fullmatch(r'(\d\d[A-Z])+', '45T45H65F56G90D')
print(result23)

2.重复匹配

# 重复匹配；\1是指的是重复前面第一个括号
#案例： '90k90' , '80u80','99u99'
result32 = fullmatch(r'(\d\d)[A-Z]\1', '90K90')
print(result32)  # <re.Match object; span=(0, 5), match='90K90'>
# \2是指的是重复第2个括号
result3211 = fullmatch(r'(\d{3})([A-Z]{2})=\2\1', '999LO=LO999')
print(result3211)  # <re.Match object; span=(0, 11), match='999LO=LO999'>
#案例2： 提取中文后的数字
# findall在正则表达式中有分组的时候，会自动提取正则匹配结果中分组匹配到的内容
message = 'hfuuf你好335556432jfigh89和2470'
result99 = findall(r'[\u4e00-\u9fa5](\d+)', message)
print(result99)  # ['335556432', '2470']
#案例3：提取身高的数据
message = '我是小明，今年18岁,身高180cm,体重70kg'
result = search(r'身高(\d+)cm,体重(\d+)kg', message)

2)匹配对象.group(N) —— 获取匹配结果中指定的分组匹配到的内容

print(result)  # <re.Match object; span=(11, 25), match='身高180cm,体重70kg'>
print(result.group())  # 身高180cm,体重70kg
print(result.group(1), result.group(2))  # 180 70

3) 分支 —— |

正则1|正则2|正则3|....  —— 先用正则1进行匹配，匹配成功直接成功；匹配失败用正则2进行匹配...

result = fullmatch('\d{3}|[a-z]{2}', 'mn')
print(result)  # <re.Match object; span=(0, 2), match='mn'>result = fullmatch(r'abc\d\d|abc[A-Z]{2}', 'abc23')
print(result)  # <re.Match object; span=(0, 5), match='abc23'>result = fullmatch(r'abc(\d\d|[A-Z]{2})', 'abcLL')
print(result)  # <re.Match object; span=(0, 5), match='abcLL'>

4.转义符号

转义符号：在本身具有特殊功能或者特殊意义的符号前加,让特殊符号变成普通意思。

# 案例：匹配整数部分和小数部分都是两位数的小数
result = fullmatch(r'[1-9]\d\.\d\d', '23.45')
print(result) #<re.Match object; span=(0, 5), match='23.45'># 案例：需要求两个数的和
result = fullmatch(r'\d\+\d','3+4')
print(result)  #<re.Match object; span=(0, 3), match='3+4'># 案例：打印’（amd）‘
result = fullmatch(r'\([a-z]{3}\)','(jsk)')
print(result)  #<re.Match object; span=(0, 5), match='(jsk)'># 注意：单独存在有特殊意义的符号，在[]中它的功能会自动消失
# 适用于 + . ? * $
result = fullmatch(r'\d[+]\d','3+4')
print(result) #<re.Match object; span=(0, 3), match='3+4'>

5.re模板

re模块 —— 提供了python中所有和正则相关的函数。

fullmatch(正则表达式,字符串) —— 用整个字符串判断是否满足正则表达式所描述的规则，匹配成功返回匹配对象，匹配失败None
findall(正则表达式,字符串) —— 获取字符串所有满足正则表达式的子串，默认返回一个列表，列表中匹配的元素是所有子串；存在自动捕获；
search(正则表达式,字符串) —— 匹配字符串中第一个满足正则表达式的子串,匹配成功返回匹配对象，匹配失败返回空
split(正则表达式,字符串) —— 将字符串中所有满足正则的子串作为切割点进行切割
split(正则表达式,字符串,N) —— 将字符串中前N个满足正则的子串作为切割点进行切割
sub(正则表达式,字符串1,字符串2) —— 将字符串2中所有满足正则的子串都替换成字符串1
sub(正则表达式,字符串1,字符串2,N)
finditer(正则表达式,字符串) —— 获取字符串中所有满足正则的子串，返回一个迭代器，迭代器中的元素是匹配对象
match(正则表达式,字符串) —— 匹配字符串开头

str1 = '技术7d3eee5eee7ef7njk9你减肥胶囊7'
print(str1.split('7'))  # ['技术', 'd3eee5eee', 'ef', 'njk9你减肥胶囊', '']str1 = '技术7d3eee5eee7ef7njk9你减肥胶囊7'
print(split(r'\d+', str1, 2))  # ['技术', 'd', 'eee5eee7ef7njk9你减肥胶囊7']str1 = '技术7d3eee5eee7ef7njk9你减肥胶囊7'
print(sub(r'\d', '+', str1))  #技术+d+eee+eee+ef+njk+你减肥胶囊+message = '妈的，sb,西八，都打起来了你还在打野！操！fuck'
print(sub(r'(?i)妈的|sb|西八|操|f\s*u\s*c\s*k|艹','*',message)) #*，*,*，都打起来了你还在打野！*！*str1 = '技术7d3eee5eee7ef7njk9你减肥胶囊7'
result = finditer(r'\d+', str1)
print(list(result)) #<re.Match object; span=(15, 16), match='7'>, <re.Match object; span=(19, 20), match='9'>, <re.Match object; span=(25, 26), match='7'>]print(fullmatch(r'\d{3}', '234'))
print(match(r'\d{3}', '234Ihs你好'))

6.参数

1)忽略大小写:(?i)

print(fullmatch(r'(?i)abc', 'abc'))
print(fullmatch(r'(?i)abc', 'Abc'))
print(fullmatch(r'(?i)abc', 'ABc'))
print(fullmatch(r'(?i)abc', 'AbC'))

2)单行匹配:(?s)

多行匹配(默认)：.(点) 不能和换行符(\n)进行匹配

单行匹配:.(点)可以和换行符进行匹配

print(fullmatch(r'abc.123','abc0123'))  # None
# print(fullmatch(r'abc.123','abc\n123'))
print(fullmatch(r'(?s)abc.123','abc\n123'))  # <re.Match object; span=(0, 7), match='abc\n123

举例：

'''
# 输入多行
name:'student
——小张'
'''
message = """name:"student
wqe小张"
"""
result = findall(r'(?s)name:"(.+)"',message)
print(result) #['student\nwqe小张']