python正则表达式re模块,正则表达式(RE)提供了什么模式匹配方案？
python正则表达式re模块,正则表达式(RE)提供了什么模式匹配方案？详细介绍
本文目录一览： Python正则表达式是什么？Python正则表达式认识
Python是一门开源免费、通用型的脚本编程语言，它上手简单，功能强大，它也是互联网最热门的编程语言之一。不管是传统的Web开发、PC软件开发、Linux运维，还是大数据分析、机器学习、人工智能，Python都能胜任。对于准备自学或者想要提升Python的小伙伴来说，可能找到一套合适的课程学习往往能够事半功倍！为大家提供到了四套潮享教育金牌讲师李老师的Python入门到精通视频课程，感兴趣就可以点击了解~
Python正则表达式认识：
下面通过实例，一步一步来初步认识正则表达式。
比如在一段字符串中寻找是否含有某个字符或某些字符，通常我们使用内置函数来实现，如下：
输出的结果如下：
那么，如果使用正则表达式呢？
刚刚提到过，Python给我们提供了re模块来实现正则表达式的所有功能，那么我们先使用其中的一个函数：
该函数实现了在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并组成一个列表返回,具体操作如下：
输出的结果：
从输出结果可以看到，可以实现和内置函数一样的功能，可是在这里也要强调一点，上面这个例子只是方便我们理解正则表达式，这个正则表达式的写法是毫无意义的。为什么这样说呢？
因为用Python自带函数就能解决的问题，我们就没必要使用正则表达式了，这样做多此一举。而且上面例子中的正则表达式设置成为了一个常量，并不是一个正则表达式的规则，正则表达式的灵魂在于规则，所以这样做意义不大。
那么正则表达式的规则怎么写呢？先不急，我们一步一步来，先来一个简单的，找出字符串中的所有小写字母。首先我们在findall函数中第一个参数写正则表达式的规则，其中[a-z]就是匹配任何小写字母，第二个参数只要填写要匹配的字符串就行了。具体如下：
输出的结果：
这样我们就拿到了字符串中的所有小写字母了。
以上就是关于“Python正则表达式是什么？Python正则表达式认识”的全部内容分享了，希望小兔的精彩解答对你的Python编程学习有一定的帮助！Python计算机语言看起来很专业很难学，但是只要掌握原理逻辑，就能够逐步掌握攻破！想自学Python的小伙伴，小手点击此链接：
Python常用的正则表达式处理函数详解
正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。
在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：
import re
下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。
re.match函数
re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。
re.match(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。具体参数为：
re.I：忽略大小写。
re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。
re.M：多行模式。
re.S：即 . ，并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）。
re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。
re.X：为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释。
import?re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2) 运行结果：
其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。
使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。
import?re s='This?is?a?demo' r1=re.match(r'(.*)?is?(.*)',s) r2=re.match(r'(.*)?is?(.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups()) 运行结果：
上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。
re.search函数
re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。
re.search(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。
import?re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2) 运行结果：
使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。
group(num=0)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。
import?re s='This?is?a?demo' r1=re.search(r'(.*)?is?(.*)',s) r2=re.search(r'(.*)?is?(.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups()) 运行结果：
从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。
re.compile 函数
compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。
re.compile(pattern[, flags])
pattern：一个字符串形式的正则表达式。
flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。
import?re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')? r1=r.match('This?is?a?demo') r2=r.match('This?is?111?and?That?is?222',0,27) r3=r.match('This?is?111?and?That?is?222',8,27) ? print(r1) print(r2) print(r3) 运行结果：
findall函数
搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。
需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。
findall(string[, pos[, endpos]])
string：待匹配的字符串。
pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为0。
endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。
import?re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')? r1=r.findall('This?is?a?demo') r2=r.findall('This?is?111?and?That?is?222',0,11) r3=r.findall('This?is?111?and?That?is?222',0,27) ? print(r1) print(r2) print(r3) 运行结果：
re.finditer函数
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。
re.finditer(pattern, string, flags=0)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如是否区分大小写，多行匹配等。
import?re? r=re.finditer(r'\d+','This?is?111?and?That?is?222') for?i?in?r:? ?print?(i.group()) 运行结果：
re.split函数
将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。
re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。
import?re? r1=re.split('\W+','This?is?111?and?That?is?222')? r2=re.split('\W+','This?is?111?and?That?is?222',maxsplit=1)? r3=re.split('\d+','This?is?111?and?That?is?222')? r4=re.split('\d+','This?is?111?and?That?is?222',maxsplit=1)? print(r1) print(r2) print(r3) print(r4) 运行结果：
re.sub函数
re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。
re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
pattern：正则中的模式字符串。
repl：替换的字符串，也可为一个函数。
string：要被查找替换的原始字符串。
count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有的匹配。
import?re? r='This?is?111?and?That?is?222' #?删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) #?删除非数字的字符串? r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2) 运行结果：
到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！
python3 正则表达式如何实现中文模糊匹配替换并输出？
可以使用Python的re模块来实现正则表达式的中文模糊匹配替换
import re
text = '这是一段中文文本，其中包含了一些中文字符。'
pattern = re.compile('[\u4e00-\u9fa5]+')
result = re.sub(pattern, '匹配到的中文', text)
print(result)
要使用正则表达式实现中文模糊匹配替换并输出，你可以使用 Python 的 re 模块。以下是一个示例代码，读取一个名为 input.txt 的文件，将其中的 "竹某婵" 或 "竹婵某" 替换为 "竹婵婵"，然后将结果保存到一个名为 output.txt 的新文件中：
import re# 定义一个函数来实现替换操作def replace_pattern(match_obj):return "竹婵婵"# 读取文件内容with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as file:content = file.read()# 使用正则表达式进行模糊匹配替换pattern = r"竹(?:某|婵)(?:婵|某)"replaced_content = re.sub(pattern, replace_pattern, content)# 将替换后的内容写入新的文件with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:file.write(replaced_content)在这个例子中，正则表达式 r"竹(?:某|婵)(?:婵|某)" 用于匹配 "竹某婵" 或 "竹婵某"。(?:...) 是一个非捕获组，它表示匹配其中的任意一个字符，但不会捕获该组。这里的组分别包含 "某" 和 "婵"，因此可以匹配 "竹某婵" 或 "竹婵某"。接下来，re.sub 函数用于替换匹配到的字符串。这里我们提供了一个替换函数 replace_pattern，它直接返回 "竹婵婵"。最后，将替换后的内容写入一个名为 output.txt 的新文件。
…………
回复：
如果要实现匹配任意特定中文字符，可以使用 Unicode 的中文字符范围。以下是修改后的示例代码，可以将 "竹某婵" 或 "竹婵某" 替换为 "竹婵婵"，其中 "某" 为任意中文字符：
import re# 定义一个函数来实现替换操作def replace_pattern(match_obj):return "竹婵婵"# 读取文件内容with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as file:content = file.read()# 使用正则表达式进行模糊匹配替换pattern = r"竹[\u4e00-\u9fa5]婵|竹婵[\u4e00-\u9fa5]"replaced_content = re.sub(pattern, replace_pattern, content)# 将替换后的内容写入新的文件with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:file.write(replaced_content)在这个例子中，正则表达式 r"竹[\u4e00-\u9fa5]婵|竹婵[\u4e00-\u9fa5]" 用于匹配 "竹某婵" 或 "竹婵某"，其中 "某" 为任意中文字符。[\u4e00-\u9fa5] 用于匹配任意一个中文字符。接下来，re.sub 函数用于替换匹配到的字符串。这里我们提供了一个替换函数 replace_pattern，它直接返回 "竹婵婵"。最后，将替换后的内容写入一个名为 output.txt 的新文件。
Python之re模块
re模块是python独有的匹配字符串的模块，该模块中提供的很多功能是基于正则表达式实现的， 而正则表达式是对字符串进行模糊匹配，提取自己需要的字符串部分，他对所有的语言都通用。
1、字符
2、字符集
3、量词 贪婪模式：总是尝试匹配尽可能多的字符 非贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。
{0,} 匹配前一个字符 0 或多次,等同于 * 元字符 {+,} 匹配前一个字符 1 次或无限次,等同于 + 元字符 {0,1 }匹配前一个字符 0 次或 1 次,等同于 ? 元字符 如果 () 后面跟的是特殊元字符如 (adc)* 那么*控制的前导字符就是 () 里的整体内容，不再是前导一个字符
4、特殊分组用法表：只对正则函数返回对象的有用
5、断言 从断言的表达形式可以看出，它用的就是分组符号，只不过开头都加了一个问号，这个问号就是在说这是一个非捕获组，这个组没有编号，不能用来后向引用，只能当做断言。
匹配
5、例子 （1）非 ^(?!.*200).*$ ，只匹配200 ^(?!.*[200|400]).*$ ，只匹配200和400 [^a-z] 反取,不含a-z字母的 （2） \u4e00-\u9fa5 中文 （3） r"\b([\u4e00-\u9fa5]\s?[\u4e00-\u9fa5]+)\b" # 小 明 匹配这种单字中间有空格的
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
match 尝试从字符串的 起始位置 匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，返回none。
search 扫描 整个字符串 并返回 第一个成功 的匹配。
re.match与re.search的区别:
正则表达式替换函数
替换匹配成功的指定位置字符串,并且返回替换次数，可以用两个变量分别接受
(2) 两个字符以上切割，放在 [ ] 中（不保留分隔符）：
(3) 使用 ( ) 捕获分组（保留分割符）：
在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。 注意： match 和 search 是匹配一次 ，findall 匹配所有。
用法：
注意1：一旦匹配成，再次匹配，是从前一次匹配成功的，后面一位开始的，也可以理解为匹配成功的字符串，不在参与下次匹配
注意2：如果没写匹配规则，也就是空规则，返回的是一个比原始字符串多一位的，空字符串列表
注意3：正则匹配到空字符的情况，如果规则里只有一个组，而组后面是 * 就表示组里的内容可以是 0 个或者多过，这样组里就有了两个意思： 一个意思是匹配组里的内容， 二个意思是匹配组里 0 内容（即是空白） 所以尽量避免用 * 否则会有可能匹配出空字符串
正则表达式，返回类型为表达式对象的 如：<_sre.SRE_Match object; span=(6, 7), match='a'> 返回对象的，需要用正则方法取字符串，
python怎么获取正则表达式匹配文之后的数据？
可以使用re模块中的search或finditer函数来获取正则表达式匹配的文本之后的数据。search函数返回第一个匹配的对象，finditer函数返回一个迭代器，可以遍历所有匹配对象。在匹配对象上调用group()函数可以获取匹配的数据。
示例代码：
强烈推荐！Python 这个宝藏库 re 正则匹配
Python 的 re 模块（Regular Expression 正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作。
在文本解析、复杂字符串分析和信息提取时是一个非常有用的工具 ，下面总结了 re 模块的常用方法。
d 匹配所有的十进制数字 0-9
D 匹配所有的非数字，包含下划线
s 匹配所有空白字符（空格、TAB等）
S 匹配所有非空白字符，包含下划线
w 匹配所有字母、汉字、数字 a-z A-Z 0-9
W 匹配所有非字母、汉字、数字，包含下划线
备注：符号.* 贪婪，符号.*? 非贪婪
[abc]：能匹配其中的单个字符
[a-z0-9]：能匹配指定范围的字符，可取反（在最前面加入^）
[2-9] [1-3]：能够做组合匹配
4.{ }：用于标记前面的字符出现的频率，有如下情况：
{n，m}：代表前面字符最少出现n次，最多出现m次
{n，}：代表前面字符最少出现n次，最多不受限制
{，m}：代表前面字符最多出现n次，最少不受限制
{n}：前面的字符必须出现n次
字符串中有反斜杠的，需要对反斜杠做转义
()：分组字符，可以为匹配到的内容分组，快速获取到分组中的数据 在正则里面 "()" 代表的是分组的意思，一个括号代表一个分组，你只能匹配到 "()" 中的内容。
group：用于查看指定分组匹配到的内容
groups：返回一个元组，组内为所有匹配到的内容
groupdict：返回一个字典，包含分组的键值对，需要为分组命名
作用：可以将字符串匹配正则表达式的部分割开并返回一个列表
flags定义包括：
re.I：忽略大小写
re.L：表示特殊字符集 w, W, b, B, s, S 依赖于当前环境
re.M：多行模式
re.S：’.’并且包括换行符在内的任意字符（注意：’.’不包括换行符）
re.U：表示特殊字符集 w, W, b, B, d, D, s, S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
在 Python 中使用正则表达式之前，先使用以下命令导入 re 模块
例如：
‘(d)(a)1’ 表示：匹配第一是数字，第二是字符a，第三 1 必须匹配第一个一样的数字重复一次，也就是被引用一次。
如 “9a9” 被匹配，但 “9a8” 不会被匹配，因为第三位的 1 必须是 9 才可以。
‘(d)(a)2’ 表示：匹配第一个是一个数字，第二个是a，第三个 2 必须是第二组（）中匹配一样的。
如 “8aa” 被匹配，但 “8ab”，“7a7” 不会被匹配，第三位必须是第二组字符的复制版，也是就引用第二组正则的匹配内容。
正则表达式（Regular Expressions）
正则表达式（Regular expressions） 有两个用处：
在Python中通过re模块引用正则表达式。
当你定义了一个正则表达式，可以用re.match功能辨别字符是否匹配。
为了避免字符上的混淆，我们可以用 r"expression" 来表示字符串。
例如：
另外一个匹配功能是 re.search 和 re.findall.
re.search 在一组字符串的 任意位置 找到匹配项。
re.findall 将 所有 匹配字符返回到 一个列表 。
例如：
结果：
正则搜索有以下几种methods:
例如：
结果：
另外在re模块中还有个特别重要的正则式：sub。
语法规则：
re.sub(pattern, repl, string, max=0)
这个方法将在string处查找pattern中的字符，然后替换为repl的字符，最后返回修改后的语句。
例如：
结果：
元字符使得正则表达式比一般字符方法更加强大。
第一个元字符是 .(原点) 。
他的作用是匹配任何一个单字字符（除了换行符号）。
例如：
接下来两个元字符是 ^ 和 $ ，作用分别是匹配一个字符的 开始 和 结束 。
例如:
字符类提供了一个匹配一组特定字符中唯一字符的方法。
用中括号来创建一组字符类。
例如
字符类也能匹配字符域，比如：
[a-z]匹配所有小写字符。
[G-P]匹配所有大写字符。
[0-9]匹配所有数字。
多个域可以合到一个类里。比如[A-Za-z]可以匹配26个字母中任意一个。
^放置于字符类的开头，用于反置，即匹配除字符类之外的字符。
更多的元字符包括：
***** 表示0或更多次重复。
例如：
+ 类似于*，表示1或更多次重复。
例如：
? 表示重复1或0次。
例如：
Python re模块 正则表达式之compile函数
为了重复利用同一个正则对象，需要多次使用这个正则表达式的话，使用re.compile()保存这个正则对象以便复用，可以让程序更加高效。
1）re.compile
参数：
re.I 忽略大小写
re.L 表示特殊字符集 w, W, b, B, s, S 依赖于当前环境
re.M 多行模式
re.S 即为' . '并且包括换行符在内的任意字符（' . '不包括换行符）
re.U 表示特殊字符集 w, W, b, B, d, D, s, S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
re.X 为了增加可读性，忽略空格和' # '后面的注释
案例：
在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：
2）re.findall
在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果有多个匹配模式，则返回元组列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。
注意： match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。
参数：
案例：
3）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。
案例：
4）re.split
split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表。
案例：
从上篇Python re模块 正则表达式到这篇，我们已经把常用的正则匹配的方法学会了。
关注我，坚持每日积累一个技巧， 长期坚持 ，我们将会不断进步。
#python# #程序员# #请回答，你的年度知识点# #教育听我说# #计算机#
正则表达式(RE)提供了什么模式匹配方案？
正则表达式(RE)提供了高级的字符串模式匹配方案。通过描述这些模式的语法，你可以像使用“过滤器”一样高效地查找传进来的文本。这些过滤器允许你基于自定义的模式字符串抽取匹配模式、执行查找-替换或分割字符串。Python 1.5中加入的re模块代替了早期的regex 和regsub模块，全面采用了Perl正则表达式语法，使得Python在对正则表达式的支持方面前进了一大步。Python 1.6里面重写了正则表达式引擎( SRE)，增加了对Unicode字符串的支持并对性能进行了重大的升级。SRE引擎取代了原有正则表达式的模块下的 PCRE引擎。该模块中包含的关键函数有:compile()-将一个RE表达式编译成一个可重用的RE对象;match() -试图从字符串的开始匹配一个模式; search() -找出字符串中所有匹配的项;sub()-进行查找替换操作。其中的一些函数返回匹配到的对象，你可以通过组匹配来访问（如果找到的话)。
正则表达式(RE)提供了高级的字符串模式匹配方案。通过描述这些模式的语法，你可以像使用“过滤器”一样高效地查找传进来的文本。这些过滤器允许你基于自定义的模式字符串抽取匹配模式、执行查找-替换或分割字符串。
Python 1.5中加入的re模块代替了早期的regex 和regsub模块，全面采用了Perl正则表达式语法，使得Python在对正则表达式的支持方面前进了一大步。Python 1.6里面重写了正则表达式引擎( SRE)，增加了对Unicode字符串的支持并对性能进行了重大的升级。SRE引擎取代了原有正则表达式的模块下的 PCRE引擎。
该模块中包含的关键函数有:compile()-将一个RE表达式编译成一个可重用的RE对象;match() -试图从字符串的开始匹配一个模式; search() -找出字符串中所有匹配的项;sub()-进行查找替换操作。其中的一些函数返回匹配到的对象，你可以通过组匹配来访问（如果找到的话)。
python 正则表达式re.sub()提取字符串以及去除空格
Python 的re模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。
语法：
re.sub(pattern, repl, string, count=0)
参数：
pattern : 正则中的模式字符串。
repl : 替换的字符串，也可为一个函数。
string : 要被查找替换的原始字符串。
count : 模式匹配后替换的最大次数，默认 0 表示替换所有的匹配。
实例：
注：re.sub(r'[a-zA-Z",:{}]', "", data)，中括号表示选择其中的任意元素，a-zA-Z表示任意字母。