cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label13
在模糊匹配时使用
一：什么是正则？
正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。
生活中处处都是正则：
比如我们描述：4条腿
你可能会想到的是四条腿的动物或者桌子，椅子等
继续描述：4条腿，活的
就只剩下四条腿的动物这一类了
二：常用匹配模式(元字符)
http://blog.csdn.net/yufenghyc/article/details/51078107
import re ret=re.findall('a..in','helloalvin') print(ret)#['alvin'] ret=re.findall('^a...n','alvinhelloawwwn') print(ret)#['alvin'] ret=re.findall('a...n$','alvinhelloawwwn') print(ret)#['awwwn'] ret=re.findall('a...n$','alvinhelloawwwn') print(ret)#['awwwn'] ret=re.findall('abc*','abcccc')#贪婪匹配[0,+oo] print(ret)#['abcccc'] ret=re.findall('abc+','abccc')#[1,+oo] print(ret)#['abccc'] ret=re.findall('abc?','abccc')#[0,1] print(ret)#['abc'] ret=re.findall('abc{1,4}','abccc') print(ret)#['abccc'] 贪婪匹配
注意：前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能匹配，后面加?号使其变成惰性匹配
ret=re.findall('abc*?','abcccccc') print(ret)#['ab']
元字符之字符集［］：或
在字符集里有功能的符号: - ^ \
#--------------------------------------------字符集[] ret=re.findall('a[bc]d','acd') print(ret)#['acd'] ret=re.findall('[a-z]','acd') print(ret)#['a', 'c', 'd'] ret=re.findall('[.*+]','a.cd+') print(ret)#['.', '+'] #在字符集里有功能的符号: - ^ \ ret=re.findall('[1-9]','45dha3') print(ret)#['4', '5', '3'] ret=re.findall('[^ab]','45bdha3')#^在这里表示非 print(ret)#['4', '5', 'd', 'h', '3'] ret=re.findall('[\d]','45bdha3') print(ret)#['4', '5', '3']
re.findall('\([^()]*\)','12+(34*6+2-5*(2-1))') ['(2-1)']
元字符之转义符\
反斜杠后边跟元字符去除特殊功能,比如\.
反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能,比如\d
\d 匹配任何十进制数；它相当于类 [0-9]。
\D 匹配任何非数字字符；它相当于类 [^0-9]。
\s 匹配任何空白字符；它相当于类 [ \t\n\r\f\v]。
\S 匹配任何非空白字符；它相当于类 [^ \t\n\r\f\v]。
\w 匹配任何字母数字字符；它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。
\W 匹配任何非字母数字字符；它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]
\b 匹配一个特殊字符边界，比如空格 ，&，＃等
ret=re.findall('I\b','I am LIST') print(ret)#[] ret=re.findall(r'I\b','I am LIST') print(ret)#['I']
#-----------------------------eg1: import re ret=re.findall('c\l','abc\le') print(ret)#[] ret=re.findall('c\\l','abc\le') print(ret)#[] ret=re.findall('c\\\\l','abc\le') print(ret)#['c\\l'] ret=re.findall(r'c\\l','abc\le') print(ret)#['c\\l'] #-----------------------------eg2: #之所以选择\b是因为\b在ASCII表中是有意义的 m = re.findall('\bblow', 'blow') print(m) m = re.findall(r'\bblow', 'blow') print(m)
元字符之分组()
m = re.findall(r'(ad)+', 'add') print(m) ret=re.search('(?P<id>\d{2})/(?P<name>\w{3})','23/com') print(ret.group())#23/com print(ret.group('id'))#23
元字符之｜
ret=re.search('(ab)|\d','rabhdg8sd') print(ret.group())#ab
re模块下的常用方法
(?P< >)分组
import re #1 re.findall('a','alvin yuan') #返回所有满足匹配条件的结果,放在列表里 #2 re.search('a','alvin yuan').group() #函数会在字符串内查找模式匹配,只到找到第一个匹配然后返回一个包含匹配信息的对象,该对象可以 # 通过调用group()方法得到匹配的字符串,如果字符串没有匹配，则返回None。 #3 re.match('a','abc').group() #同search,不过尽在字符串开始处进行匹配 #4 ret=re.split('[ab]','abcd') #先按'a'分割得到''和'bcd',在对''和'bcd'分别按'b'分割 print(ret)#['', '', 'cd'] #5 ret=re.sub('\d','abc','alvin5yuan6',1) #用于替换字符串中的匹配项，1为次数 print(ret)#alvinabcyuan6 ret=re.subn('\d','abc','alvin5yuan6') #得到次数 print(ret)#('alvinabcyuanabc', 2) #6 obj=re.compile('\d{3}') #compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。#相当于提前写好匹配规则 ret=obj.search('abc123eeee') print(ret.group())#123
import re ret=re.findall('www.(baidu|oldboy).com','www.oldboy.com') print(ret)#['oldboy'] 这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可 ret=re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com','www.oldboy.com') #去优先级 print(ret)#['www.oldboy.com']
import re print(re.findall("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")) print(re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>")) print(re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>")) #匹配出所有的整数 import re #ret=re.findall(r"\d+{0}]","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") ret=re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") ret.remove("") print(ret)
re.finditer
和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5732581.html
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