在这篇文章之中我们就来详细介绍关于正则表达式进阶的知识,以及我会来举一些在python编程之中所可能会出现的问题而写出来的正则表达式的例子。
第一个进阶知识点:
切分字符串
用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活,请看正常的切分代码:
>>> 'a b c'.split(' ') ['a', 'b', '', '', 'c']
嗯,无法识别连续的空格,用正则表达式试试:
>>> re.split(r'\s+', 'a b c') ['a', 'b', 'c']
无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试:
>>> re.split(r'[\s\,]+', 'a,b, c d') ['a', 'b', 'c', 'd']
再加入;试试:
>>> re.split(r'[\s\,\;]+', 'a,b;; c d') ['a', 'b', 'c', 'd']
如果用户输入了一组标签,下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。
分组
除了简单地判断是否匹配之外,正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组(Group)。比如:
^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组,可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码:
>>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345') >>> m <_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match='010-12345' >>>> m.group(0) '010-12345' >>> m.group(1) '010' >>> m.group(2) '12345'
如果正则表达式中定义了组,就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。
注意到group(0)永远是原始字符串,group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。
提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子:
>>> t = '19:05:30' >>> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9] |2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t) >>> m.groups() ('19', '05', '30')
这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候,用正则表达式也无法做到完全验证,比如识别日期:
'^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$'
对于'2-30','4-31'这样的非法日期,用正则还是识别不了,或者说写出来非常困难,这时就需要程序配合识别了。
以上就是本篇文章所讲述的所有内容,这篇文章主要介绍了相关于python中正则表达式的知识,希望你能借助资料从而理解上述所说的内容。希望我在这片文章所讲述的内容能够对你有所帮助,让你学习python更加轻松。
更多相关知识,请访问php中文网Python教程栏目。
以上是python之中正则表达式详解(实例分析)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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。


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