Python通过re模块实现对正则表达式的支持

匹配操作

re.match(pattern, string)从字符串的开始进行匹配，如果开始部分匹配成功就返回陪陪对象，否则返回None

import re
 
m = re.match('foo', 'food') # 返回匹配对象
print(m)    # 
 
m = re.match('foo', 'fbar')
print(m)    # None

搜索操作

re.search(pattern, string)扫描字符串，如果找到匹配就返回匹配对象，否则返回None

m = re.search('foo', 'hellofood')
print(m)    # 
 
m = re.search('foo', 'hello')
print(m)    # None

提取操作

re.findall(pattern, string)查找所有匹配，返回所有匹配结果的列表，没有匹配到就返回空列表

lst = re.findall('ab', 'abcdabcdabcd')
print(lst)  # ['ab', 'ab', 'ab']

re.finditer(pattern, string)查找所有匹配，返回所有匹配结果的一个iterator

lst = re.finditer('ab', 'abcdabcdabcd')
print(lst)    # 
 
for i in lst:
    print(f"{i}  {i.group()}")
 
"""
  ab
  ab
  ab
"""

替换操作

re.sub(pattern, string)用于替换匹配的字符串

text = "I am the bone of my sword"
print(re.sub('sword', 'blade', text))
# I am the bone of my blade

匹配字符

匹配多个字符

*示例

import re
 
ret = re.match("[A-Z][a-z]*", "M")
print(ret.group())    # M
 
ret = re.match("[A-Z][a-z]*", "MnnM")
print(ret.group())    # Mnn
 
ret = re.match("[A-Z][a-z]*", "AabbccCdd")
print(ret.group())    # Aabbcc
 

+示例

match_obj = re.match("py.+n", "python")
if match_obj:
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")
 
# python

？示例

match_obj = re.match("https?", "http")
if match_obj:
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")
 
# http

{m}、{m,n}示例

ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","12a3G345H")
print(ret.group())  # 12a3G3
 
ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{8,20}","1a2b3c4d5e6f7g8h9ijklmn")
print(ret.group())  # 1a2b3c4d5e6f7g8h9ijk

贪婪模式与非贪婪模式

在正则表达式中，贪婪模式和非贪婪模式描述的是量词的匹配方式。

量词是正则表达式中指定匹配次数的元字符，主要有：

*：0次或多次

?：0次或1次

+：1次或多次

贪婪模式：两次会尽可能多的匹配字符

非贪婪模式：两次会尽可能少的匹配字符

在正则表达式中，贪婪模式是默认的，可以通过在量词后面加？将其转换为非贪婪模式

import re
 
# 贪婪模式
ret = re.match("
.+
", "
111
222
")
print(ret.group())  # 
111
222
 
# 非贪婪模式
ret = re.match("
.+?
", "
111
222
")
print(ret.group())  # 
111

匹配开头和结尾

^：匹配字符串开头

import re
 
# 匹配以数字开头的数据
match_obj = re.match("^\d.*", "6hello")
if match_obj:
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

$：匹配字符串结尾

# 匹配以数字结尾的数据
match_obj = re.match(".*\d$", "saber1")
if match_obj:
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

[^指定字符]：匹配指定字符以外的所有字符

match_obj = re.match("[^abc]", "d")
if match_obj:
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

匹配分组

import re
 
lst = ["archer", "saber", "lancer", "rider"]
 
for value in lst:
    match_obj = re.match("saber|archer", value)
    if match_obj:
        print(f"{match_obj.group()} nice!")
    else:
        print(value)

# 匹配邮箱
 
match_obj = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "archer@qq.com")
if match_obj:
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

# 匹配 电话:10086 类似的数据，提取"电话"文字和号码
match_obj = re.match("(电话):([1-9]\d{4,10})", "电话:10086")
 
 
if match_obj:
  print(match_obj.group())
  # 分组:默认是1一个分组，多个分组从左到右依次加1
  print(match_obj.group(1))
  # 提取第二个分组数据
  print(match_obj.group(2))
else:
  print("匹配失败")
 
 
# 电话
# 10086

match_obj = re.match("<[a-zA-Z1-6]+>.*", "abc
")