Python正则表达式的简单示例
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正则表达式是搜索、替换和解析复杂字符串的一种强大而标准的方法,Python中的正则相关的东西全在re模块下。 1 常用的匹配^匹配字符串的开始 $匹配字符串的结尾 b匹配一个单词的边界 d匹配任意数字 D匹配任意非数字字符 x?匹配一个可选的x(匹配1次或0次x字符) x*匹配0次或多次x x+匹配1次或多次x x{n,m}至少n次,至多m次x (a|b|c)要么匹配a,要么匹配b,要么匹配c (x)一般情况下表示一个记忆组,你可以利用re.search函数返回对象的groups()函数来获取它的值 2 一般用途
(1)re.sub("ROAD",addr) 利用re.sub函数对字符串addr进行搜索,满足表达式"ROAD"的用“RD”替换 (2)re.sub(r"bROADb",addr) ,“b”含义是“单词的边界”,在Python中,由于字符“&;在字符串中必须转义,这会变得非常麻烦,所以Python用前缀r表示字符串中的所有字符都不转义。 (3)re.search(pattern,"ROAD") re模块有一个search函数,该函数有两个参数,一个是正则表达式,一个是字符串,search函数返回一个拥有多种方法可以描述这个匹配的对象,如果没有发现匹配,则返回None。 3 松散正则表达式上面均是“紧凑”类型的表达式,它比较难以阅读,即使现在清楚表达式的含义,也不能保证几个月后还能记得。所以Python允许用户利用所谓的松散正则表达式来完成内联文档的需要,和一般的表达式有以下两个方面的主要区别 忽略空白符。空格符、制表符、回车符不匹配它们自身(如果你想在松散正则表达式中匹配一个空格符,你不须在它前面添加一个反斜杠符号对它进行转义) 忽略注释。和普通的Python代码一样,注释开始于#符号,结束于行尾。
(1)当使用松散正则表达式时,最重要的一件事就是:必须传递一个额外的参数re.VERBOSE,它是re模块的一个常量,标志着待匹配的正则表达式是一个松散正则表达式。pattern的空格和注释都是被忽略的,但同时具有更好的可读性。 4 个例研究:解析电话号码必须匹配如下电话号码: 800-555-1212 800 555 1212 800.555.1212 (800)555-1212 1-800-555-1212 800-555-1212-1234 800-555-1212x1234 800-555-1212 ext.1234 work 1-(800) 555,1212 #1234 格式比较多,我们需要知道的是800为区号,干线号为555,电话号的其他数字为1212,对于有分机号的,我们需要知道分机号为1234
print(phonePattern.search('work 1-(800)555.1212 #1234').groups()) #('800','1234') (1)一个松散正则表达式如上, 首先匹配3个数字区号(不一定从第一个字符开始,所以没有用^),接着后面匹配任意多个非数字的字符,接着匹配3个数字干线号,接着匹配任意多个非数字的字符,接着匹配4个数字号码,接着匹配任意多个非数字的字符,接着匹配任意多个数字的分机号,然后用groups函数分组,得到正确的电话号码。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |