re.match 函数
语法:
re.match(pattern, string, flags=0)
re.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,match() 就返回 none。
re.search 函数
语法:
re.search(pattern, string, flags=0)
re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
re.match 和 re.search 的参数,基本一致的,具体描述如下:
参数 | 描述 |
pattern | 匹配的正则表达式 |
string | 要匹配的字符串 |
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 |
那么它们之间有什么区别呢?
re.match 只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回 None;而 re.search 匹配整个字符串,直到找到一个匹配。这就是它们之间的区别了。
re.match 和 re.search 在网上有很多详细的介绍了,可是再个人的使用中,还是喜欢使用 re.findall
看下下面的实例,可以对比下 re.search 和 re.findall 的区别,还有多分组的使用。具体看下注释,对比一下输出的结果:
示例:
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- # 提取图片的地址 import re a = '<img src="https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg">' # 使用 re.search search = re.search('<img src="(.*)">', a) # group(0) 是一个完整的分组 print(search.group(0)) print(search.group(1)) # 使用 re.findall findall = re.findall('<img src="(.*)">', a) print(findall) # 多个分组的使用(比如我们需要提取 img 字段和图片地址字段) re_search = re.search('<(.*) src="(.*)">', a) # 打印 img print(re_search.group(1)) # 打印图片地址 print(re_search.group(2)) # 打印 img 和图片地址,以元祖的形式 print(re_search.group(1, 2)) # 或者使用 groups print(re_search.groups())
输出的结果:
<img src="https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg"> https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg ['https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg'] img https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg ('img', 'https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg') ('img', 'https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg')
最后,正则表达式是非常厉害的工具,通常可以用来解决字符串内置函数无法解决的问题,而且正则表达式大部分语言都是有的。python 的用途很多,但在爬虫和数据分析这连个模块中都是离不开正则表达式的。所以正则表达式对于学习 Python 来说,真的很重要。最后,附送一些常用的正则表达式和正则表达式和 Python 支持的正则表达式元字符和语法文档。
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