在Python中实现正则的方式是通过re(regular expression的缩写)模块来实现的,你可以调用re模块的各种方法来实现不同的功能,下面我们就来说下,在Python中通过re模块可以调用那些方法,以及这些方法的作用都是什么;还有就是正则的实例以及各种特殊符号的含义:
1、re.sub和replace:
sub的全拼是substitute,也就是替换的意思;既然知道是替换了,那就很容易用到实例中了,其实replace也是替换的意思,只不过它们的用法不太相同,下面用一个例子来详细说明下它们的异同之处:
>>> import re >>> str1 = 'Hello 111 is 222' >>> str2 = str1.replace('111','222') >>> print(str2) Hello 222 is 222 >>>
这是一个简单的例子,如果是下面这种情形,把所有的数字都换成222,那么用replace实现起来就比较麻烦,而用re模块的sub方法实现起来就比较的简单:(如果是更复杂的操作,使用replace可能就无法实现了。)
>>> import re >>> str1 = 'Hello 123 is 456' >>> str2 = re.sub('\d+','222',str1) >>> print(str2) Hello 222 is 222 >>>
2、re.search()和re.match():
match: 只从字符串的开始与正则表达式匹配,匹配成功返回matchobject,否则返回none.
search:将字符串的所有字串尝试与正则表达式匹配,如果所有的字串都没有匹配成功则返回none,否则返回matchobject.
下面这个例子说明了match和search的异同点,也说明了,在实际的应用中,search用的还是比较多的:
import re str = 'helloword,i am alex' if not re.match('word',str): print('cannot match') print(re.match('hello',str1).group()) print(re.search('word',str1).group()) #显示结果 cannot match hello word
3、re.split:
在Python中,如果想对一个字符串进行分割的话,只需要调用str的split方法就可以实现,但是这个split只能根据某个字符来进行分割的操作,如果要同时指定多个字符来进行分割的话,它就无法实现了。
好在re模块也提供了split这个方法来对字符串进行分割,而且这个方法更加强大,可以同时根据多个字符进行分割的操作,下面来看分别看一下str的split和re的split有什么不同的地方:
str1 = 'helloword,i;am\nalex' str2 = str1.split(',') print(str2) import re str3 = re.split('[,|;|\n]',str1) print(str3) #下面是不同的输出结果 ['helloword', 'i;am\nalex'] ['helloword', 'i', 'am', 'alex']
从中我们可以看出,上面说的真实性。
4、findall:
findall方法基本上都是和compile方法同时出现的,它们的用法是:
先由compile将一个正则表达式的字符串形式转换成pattern实例,然后再使用patte实例调用findall方法生成match对象来获取结果,在将它们结合的实例之前,我们先来看下正则表达式中预设的特殊字符含义:
\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_]。
看完这几个特殊字符的含义,我们再举一个例子来说明一下上面的论点:
import re str1 = 'asdf12dvdve4gb4' pattern1 = re.compile('\d') pattern2 = re.compile('[0-9]') mch1 = pattern1.findall(str1) mch2 = pattern2.findall(str1) print('mch1:\t%s'% mch1) print('mch2:\t%s'% mch2) #输出结果 mch1: ['1', '2', '4', '4']13 mch2: ['1', '2', '4', '4']
上面的两个实例都可以很好的阐述上面的论点,而且也表明了,特殊字符\d确实跟[0-9]是一样的,通过输出结果就可以看出,那么如果你不想把每个数字都拆分为一个元素放在列表中,而是想把12整体的输出出来,那么你可以这样做:(就是在\d的后面加上个+号来实现的,这里的+号表示的是把一个或者多个相连的十进制数字整体输出)
import re str1 = 'asdf12dvdve4gb4' pattern1 = re.compile('\d+') pattern2 = re.compile('[0-9]') mch1 = pattern1.findall(str1) mch2 = pattern2.findall(str1) print('mch1:\t%s'% mch1) print('mch2:\t%s'% mch2) #输出结果 mch1: ['12', '4', '4'] mch2: ['1', '2', '4', '4']
我们再举一个小例子,这个例子是结合特殊字符和re的sub功能实现一下把字符串中所有的空格都给去掉:
import re str1 = 'asd \tf12d vdve4gb4' new_str = re.sub('\s*','',str) print(new_str) #输出结果 asdf12dvdve4gb4
5、元字符:
我们通常所说的二元字符有;2元字符:. ^ $ * + ? { } [ ] | ( ) \
我们首先考察的元字符是"[" 和 "]"。它们常用来指定一个字符类别,所谓字符类别就是你想匹配的一个字符集。字符可以单个列出,也可以用“-”号分隔的两个给定
字符来表示一个字符区间。例如,[abc] 将匹配"a", "b", 或 "c"中的任意一个字符;也可以用区间[a-c]来表示同一字符集,和前者效果一致。如果你只想匹配小写字母,那么 RE 应写成 [a-z].元字符在类别里并不起作用。例如,[akm$]将匹配字符"a", "k", "m", 或 "$" 中的任意一个;"$"通常用作元字符,但在字符类别里,其特性被除去,恢复成普通字
符。
[]:元字符[]表示字符类,在一个字符类中,只有字符^、-、]和\有特殊含义。字符\仍然表示转义,字符-可以定义字符范围,字符^放在前面,表示非.(这个在上面的特殊字符示例中也有提现),
+ 匹配+号前内容1次至无限次
? 匹配?号前内容0次到1次
{m} 匹配前面的内容m次
{m,n} 匹配前面的内容m到n次
下面通过一个小例子,来阐述一下上面的字符在元字符[]中的使用:(在下面的这个例子中,要注意的有两点:一是在\d+后面的?号的含义,二是在匹配的前面加上了一个字符r,其实在这个示例中,加与不加都可以显示一样的结果)
>>> import re >>> print(re.findall(r"a(\d+?)","a123b")) ['1'] >>> print(re.findall(r"a(\d+)","a123b")) ['123'] >>>
以上所述是小编给大家介绍的python 正则表达式学习小结,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对PHP中文网的支持!
更多python 正则表达式学习小结相关文章请关注PHP中文网!

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

Atom编辑器mac版下载
最流行的的开源编辑器

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用