python 模块
re模块
1.正则表达式
- 概念
- 从大段的文字中找到符合规则的内容
- 判断某个字符串是否完全符合规则
- 元字符
- \w
- 匹配数字字母或者下划线 [a-zA-Z0-9]
- \d
- 匹配所有的数字 dight [0-9]
- \s
- 匹配所有的空白符 回车/换行符 制表符 空格 space [\n\t]
- \W
- 和\w相反
- \D
- 和\d相反
- \S
- 和\s相反
- \b
- 匹配单词的边界
- \n
- 匹配换行符 回车
- \t
- 匹配制表符
- ^
- 匹配一个字符串的开始
- $
- 匹配一个字符串的结束
- .
- 匹配除换行符以外的所有字符
- a|b
- 符合a规则或者b规则都可以被匹配,如果a规则是b规则的一部分,且a比b更苛刻,就把a规则写在前面,将更复杂的规则写在前面
- [ ]
- 只要出现在括号里的内容都可以被匹配
- [^ ]
- 和[ ] 相反
- ()
- 表示给几个字符加上量词约束的需求的时候就给这些量词一个分组。
- \w
- 量词
- {n}
- 表示这个量词之前的字符出现n次
- {n,}
- 表示这个量词之前的字符至少出现n次
- {n,m}
- 表示这个量词之前的字符出现n次~m次
- ?
- 表示匹配量词之前的字符出现0次或者1次
- +
- 表示匹配量词之前的字符出现1次或者多次
- *
- 表示匹配量词之前的字符出现了0次或多次
- {n}
- 贪婪匹配
- 他在允许的范围内会尽可能多给你匹配,默认采用贪婪匹配
- 非贪婪模式/惰性匹配:
- 在量词后面加上?
- .?x 匹配任意非换行字符任意长度,直到遇到x就停止
2.基础方法
-
- 查找
- findall
- (正则表达式,待匹配的字符串,flag)
- 匹配所有每一项都是列表中的一个元素
- findall
- 查找
ret = re.findall('\d+','asasa123sdsd33') # 正则表达式,带匹配的字符串,flag print(ret)
-
-
- search
- 只匹配从左到右第一个,得到的是一个变量,通过这个变量的group方法获取
- 如果没有匹配会返回None,使用group会报错
- search
-
ret = re.search('\d+','asasa123sdsd33') if ret : # 内存地址,这是一个正则匹配的结果 print(ret.group()) # 通过ret.group()获取结果
-
-
- match
- 从头开始匹配,相当于search中的正则表达式加上一个^
- match
-
ret = re.match('\d+$','sdssfs123sdf33') print(ret)
-
- 字符串处理的扩展
- split 切割
- 返回列表,按照正则规则切割,默认匹配到的内容会被切掉
- re.split('正则表达式','字符串')
- split 切割
- 字符串处理的扩展
s = 'aaa|bbb|ccc|' print(s.split('|')) s = 'aaa12bbb55ccc44' ret = re.split('\d+',s) print(ret)
-
-
- sub/subn 替换
- 按照正则规则 去寻找要被替换掉的内容
- re.sub('旧的','新的','字符串',次数)
- subn 返回一个元组,第二个元素是替换的次数
- sub/subn 替换
-
ret = re.sub('\d+','H','aaa12bbb55ccc44') print(ret)
ret = re.sub('\d+','H','aaa12bbb55ccc44',1)
print(ret)
#subn 返回一个元组,第二个元素是替换的次数
ret = re.subn('\d+','H','aaa12bbb55ccc44')
print(ret)
-
- re模块的进阶 : 时间/空间
- compile
- 编译一个正则表达式用这个结果取search,match,findall,finditer
- 节省你使用正则表达式解决问题的时间
- 编译 正则表达式 编译成字节码
- 在多次使用过程中不会多次编译
- compile
- re模块的进阶 : 时间/空间
ret = re.compile('\d+') # 已经完成编译了 print(ret) res = ret.findall('aaa12bbb55ccc44') print(res) res = ret.search('asaddfd123sdasd33') print(res.group())
-
-
- finditer
- 返回一个迭代器,所有的结果都在迭代器中,需要通过循环+group的形式取值,节省内存
- 节省你使用正则表达式解决问题的空间/内存
- finditer
-
ret = re.finditer('\d+','aaa12bbb55ccc44') for i in ret: print(i.group())
3.分组在re模块中的使用
s = '<a>wahaha</a>' # 标签语言 html 网页 ret = re.search('<(\w+)>(\w+)</(\w+)>',s) print(ret.group()) # 所有的结果 print(ret.group(1)) # 数字参数代表的是取对应分组中的内容 print(ret.group(2)) print(ret.group(3))
-
- 为了findall也可以顺利取到分组中的内容,有一个特殊的语法,就是优先显示分组中的内容
ret = re.findall('(\w+)',s) print(ret) ret = re.findall('>(\w+)<',s) print(ret)
-
- 取消分组优先(?:正则表达式)
ret = re.findall('\d+(\.\d+)?','1.234*4') print(ret)
-
- 关于分组
- 对于正则表达式来说有些时候我们需要进行分组,来约束某一字符组出现的次数
- 对于python来说,分组可以帮助你个更好更精确的找到你真正需要的内容
- 分组命名 (?P<这个组的名字>正则表达式)
- 使用前面的分组 要求使用这个名字的分组和前面同名分组中的内容匹配的必须一致
- 关于分组
4.使用正则表达式的技巧
-
- 正则表达式如果写的足够好的话 能够最大限度的简化我们的操作
- 正则表达式到底重要到什么程度
- 掌握作业中的所有内容
- 能够看懂常用的正则表达式
- 并且能够做出一些公司特异性要求的修改
#取出整数 ret=re.findall(r"\d+\.\d+|(\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") ret.remove('') print(ret)