re模块
序言:
re模块用于对python的正则表达式的操作
'.' 默认匹配除\n之外的任意一个字符,若指定flag DOTALL,则匹配任意字符,包括换行 '^' 匹配字符开头,若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE) '$' 匹配字符结尾,或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以 '*' 匹配*号前的字符0次或多次,re.findall("ab*","cabb3abcbbac") 结果为['abb', 'ab', 'a'] '+' 匹配前一个字符1次或多次,re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb'] '?' 匹配前一个字符1次或0次 '{m}' 匹配前一个字符m次 '{n,m}' 匹配前一个字符n到m次,re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb'] '|' 匹配|左或|右的字符,re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC' '(...)' 分组匹配,re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c '[a-z]' 匹配a到z任意一个字符 '[^()]' 匹配除()以外的任意一个字符 r' ' 转义引号里的字符 针对\字符 详情查看⑦ '\A' 只从字符开头匹配,re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的 '\Z' 匹配字符结尾,同$ '\d' 匹配数字0-9 '\D' 匹配非数字 '\w' 匹配[A-Za-z0-9] '\W' 匹配非[A-Za-z0-9] '\s' 匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t' '(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'} re.IGNORECASE 忽略大小写 re.search('(\A|\s)red(\s+|$)',i,re.IGNORECASE)
标志位即模式修正符,不改变正则表达式的情况下,通过模式修正符改变正则表达式的含义,从而实现一些匹配结果的调整等功能:
# flags I = IGNORECASE = sre_compile.SRE_FLAG_IGNORECASE # ignore case 匹配时忽略大小写 L = LOCALE = sre_compile.SRE_FLAG_LOCALE # assume current 8-bit locale 做本地化识别匹配 U = UNICODE = sre_compile.SRE_FLAG_UNICODE # assume unicode locale 根据Unicode字符及解析字符 M = MULTILINE = sre_compile.SRE_FLAG_MULTILINE # make anchors look for newline 多行匹配 S = DOTALL = sre_compile.SRE_FLAG_DOTALL # make dot match newline 让.匹配包括换行符,即用了该模式修正后,"."匹配就可以匹配任意的字符了 X = VERBOSE = sre_compile.SRE_FLAG_VERBOSE # ignore whitespace and comments
贪婪模式、懒惰模式:
import re result1 = re.search("p.*y","abcdfphp435pythony_py") # 贪婪模式 print(result1) # <_sre.SRE_Match object; span=(5, 21), match='php435pythony_py'> result2 = re.search("p.*?y","abcdfphp435pythony_py") # 懒惰模式 print(result2) # <_sre.SRE_Match object; span=(5, 13), match='php435py'>
match:
从起始位置开始根据模型去字符串中匹配指定内容:
#match import re obj = re.match('\d+', '123uua123sf') #从第一个字符开始匹配一个到多个数字 print(obj) #<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='123'> if obj: #如果有匹配到字符则执行,为空不执行 print(obj.group()) #打印匹配到的内容 #123
匹配ip地址:
import re ip = '255.255.255.253' result=re.match(r'^([1-9]?\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.([1-9]?\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.' r'([1-9]?\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.([1-9]?\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])$',ip) print(result) # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 15), match='255.255.255.253'>
search:
根据模型去字符串中匹配指定内容(不一定是最开始位置),匹配最前
#search import re obj = re.search('\d+', 'a123uu234asf') #从数字开始匹配一个到多个数字 print(obj) #<_sre.SRE_Match object; span=(1, 4), match='123'> if obj: #如果有匹配到字符则执行,为空不执行 print(obj.group()) #打印匹配到的内容 #123 import re obj = re.search('\([^()]+\)', 'sdds(a1fwewe2(3uusfdsf2)34as)f') #匹配最里面()的内容 print(obj) #<_sre.SRE_Match object; span=(13, 24), match='(3uusfdsf2)'> if obj: #如果有匹配到字符则执行,为空不执行 print(obj.group()) #打印匹配到的内容 #(3uusfdsf2)
group与groups的区别:
#group与groups的区别 import re a = "123abc456" b = re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)", a) print(b) #<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='123abc456'> print(b.group()) #123abc456 print(b.group(0)) #123abc456 print(b.group(1)) #123 print(b.group(2)) #abc print(b.group(3)) #456 print(b.groups()) #('123', 'abc', '456')
findall:
上述两中方式均用于匹配单值,即:只能匹配字符串中的一个,如果想要匹配到字符串中所有符合条件的元素,则需要使用 findall;findall没有group用法
#findall import re obj = re.findall('\d+', 'a123uu234asf') #匹配多个 if obj: #如果有匹配到字符则执行,为空不执行 print(obj) #生成的内容为列表 #['123', '234']
sub:
用于替换匹配的字符串(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
#sub import re content = "123abc456" new_content = re.sub('\d+', 'ABC', content) print(new_content) #ABCabcABC
split:
根据指定匹配进行分组(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
#split import re content = "1 - 2 * ((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )" new_content = re.split('\*', content) #用*进行分割,分割为列表 print(new_content) #['1 - 2 ', ' ((60-30+1', '(9-2', '5/3+7/3', '99/4', '2998+10', '568/14))-(-4', '3)/(16-3', '2) )'] content = "'1 - 2 * ((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )'" new_content = re.split('[\+\-\*\/]+', content) # new_content = re.split('\*', content, 1) print(new_content) #["'1 ", ' 2 ', ' ((60', '30', '1', '(9', '2', '5', '3', '7', '3', '99', '4', '2998', '10', '568', '14))', # '(', '4', '3)', '(16', '3', "2) )'"] inpp = '1-2*((60-30 +(-40-5)*(9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2))' inpp = re.sub('\s*','',inpp) #把空白字符去掉 print(inpp) new_content = re.split('\(([\+\-\*\/]?\d+[\+\-\*\/]?\d+){1}\)', inpp, 1) print(new_content) #['1-2*((60-30+', '-40-5', '*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))']
补充r' ' 转义:


fdfdsfds\fds sfdsfds& @$
首先要清楚,程序读取文件里的\字符时,添加到列表里面的是\\:
import re,sys li = [] with open('lzl.txt','r',encoding="utf-8") as file: for line in file: li.append(line) print(li) # 注意:文件中的单斜杠,读出来后会变成双斜杠 # ['fdfdsfds\\fds\n', 'sfdsfds& @$'] print(li[0]) # print打印的时候还是单斜杠 # fdfdsfds\fds
r字符的意义,对字符\进行转义,\只做为字符出现:
import re,sys li = [] with open('lzl.txt','r',encoding="utf-8") as file: for line in file: print(re.findall(r's\\f', line)) #第一种方式匹配 # print(re.findall('\\\\', line)) #第二种方式匹配 li.append(line) print(li) # 注意:文件中的单斜杠,读出来后会变成双斜杠 # ['s\\f'] # [] # ['fdfdsfds\\fds\n', 'sfdsfds& @$']
补充:看完下面的代码你可能更懵了
import re re.findall(r'\\', line) # 正则中只能这样写 不能写成 r'\' 这样 print(r'\\') # 只能这样写 不能写成r'\' \只能是双数 # \\ 结果 # 如果想值打印单个\ 写成如下 print('\\') # 只能是双数 # \ 结果
总结:文件中的单斜杠\,读出到程序中时是双斜杠\\,print打印出来是单斜杠\;正则匹配文件但斜杠\时,用r'\\'双斜杠去匹配,或者不用r直接用'\\\\'四个斜杠去匹配
compile函数:
说明:
Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先使用re.compile()函数,将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例, 然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个Match实例),最后使用Match实例获得信息,进行其他的操作
举一个简单的例子,在寻找一个字符串中所有的英文字符:
import re pattern = re.compile('[a-zA-Z]') result = pattern.findall('as3SiOPdj#@23awe') print(result) # ['a', 's', 'S', 'i', 'O', 'P', 'd', 'j', 'a', 'w', 'e']
匹配IP地址(255.255.255.255):
import re pattern = re.compile(r'^(([1-9]?\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([1-9]?\d|1\d\d|2[0-4]\d|25[0-5])$') result = pattern.match('255.255.255.255') print(result) # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 15), match='255.255.255.255'>
Atas ialah kandungan terperinci python的正则表达式的操作--re模块. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa