pythoncompile(pythoncompile error)

Python re模块 正则表达式之compile函数

为了重复利用同一个正则对象，需要多次使用这个正则表达式的话，使用re.compile()保存这个正则对象以便复用，可以让程序更加高效。

1）re.compile

参数：

re.I 忽略大小写

re.L 表示特殊字符集 w, W, b, B, s, S 依赖于当前环境

re.M 多行模式

re.S 即为' . '并且包括换行符在内的任意字符（' . '不包括换行符）

re.U 表示特殊字符集 w, W, b, B, d, D, s, S 依赖于 Unicode 字符属性数据库

re.X 为了增加可读性，忽略空格和' # '后面的注释

案例：

在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：

2）re.findall

在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果有多个匹配模式，则返回元组列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

注意： match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。

参数：

案例：

3）re.finditer

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

案例：

4）re.split

split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表。

案例：

从上篇Python re模块 正则表达式到这篇，我们已经把常用的正则匹配的方法学会了。

关注我，坚持每日积累一个技巧， 长期坚持 ，我们将会不断进步。

#python# #程序员# #请回答，你的年度知识点# #教育听我说# #计算机#

Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。

在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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，多行匹配等等。具体参数为：

re.I：忽略大小写。

re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。

re.M：多行模式。

re.S：即 . ，并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）。

re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X：为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释。

import?re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import?re s='This?is?a?demo' r1=re.match(r'(.*)?is?(.*)',s) r2=re.match(r'(.*)?is?(.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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，多行匹配等等。

import?re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num=0)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import?re s='This?is?a?demo' r1=re.search(r'(.*)?is?(.*)',s) r2=re.search(r'(.*)?is?(.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern：一个字符串形式的正则表达式。

flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。

import?re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')? r1=r.match('This?is?a?demo') r2=r.match('This?is?111?and?That?is?222',0,27) r3=r.match('This?is?111?and?That?is?222',8,27) ? print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

findall函数

搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string：待匹配的字符串。

pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为0。

endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

import?re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')? r1=r.findall('This?is?a?demo') r2=r.findall('This?is?111?and?That?is?222',0,11) r3=r.findall('This?is?111?and?That?is?222',0,27) ? print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

re.finditer函数

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

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，多行匹配等。

import?re? r=re.finditer(r'\d+','This?is?111?and?That?is?222') for?i?in?r:? ?print?(i.group())

运行结果：

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。

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，多行匹配等。

import?re? r1=re.split('\W+','This?is?111?and?That?is?222')? r2=re.split('\W+','This?is?111?and?That?is?222',maxsplit=1)? r3=re.split('\d+','This?is?111?and?That?is?222')? r4=re.split('\d+','This?is?111?and?That?is?222',maxsplit=1)? print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果：

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern：正则中的模式字符串。

repl：替换的字符串，也可为一个函数。

string：要被查找替换的原始字符串。

count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有的匹配。

import?re? r='This?is?111?and?That?is?222' #?删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) #?删除非数字的字符串? r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)

运行结果：

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

一文秒懂python正则表达式常用函数

01 Re概览

Re模块是python的内置模块，提供了正则表达式在python中的所有用法，默认安装位置在python根目录下的Lib文件夹（如 ..\Python\Python37\Lib）。主要提供了3大类字符串操作方法：

字符查找/匹配

字符替换

字符分割

由于是面向字符串类型的模块，就不得不提到字符串编码类型。re模块中，模式串和搜索串既可以是 Unicode 字符串 (常用str类型) ，也可以是8位字节串 (bytes，2位16进制数字，例如\xe5) ， 但要求二者必须是同类型字符串。

02 字符串查找/匹配

预编译：compile

在介绍查找和匹配函数前，首先需要知道re的compile函数，该函数可以将一个模式串编译成正则表达式类型，以便后续快速匹配和复用

import?re pattern?=?re.compile(r'[a-z]{2,5}') type(pattern)?#re.Pattern

此例创建了一个正则表达式式对象 (re.pattern) ，命名为pattern，用于匹配2-5位小写字母的模式串。后续在使用其他正则表达式函数时，即可使用pattern进行方法调用。

匹配：match

match函数用于从文本串的起始位置开始匹配，若匹配成功，则返回相应的匹配对象，此时可调用group()方法返回匹配结果，也可用span()方法返回匹配起止下标区间；否则返回None

import?re pattern?=?re.compile(r'[a-z]{2,5}') text1?=?'this?is?a?re?test' res?=?pattern.match(text1) print(res)?# if?res: ?print(res.group())?#this ?print(res.span())?#(0,?4) text2?=?'是的,?this?is?a?re?test' print(pattern.match(text2))#None

match函数还有一个变形函数fullmatch，当且仅当模式串与文本串刚好全部匹配时，返回一个匹配对象，否则返回None

搜索：search

match只提供了从文本串起始位置匹配的结果，如果想从任意位置匹配，则可调用search方法，与match方法类似，当任意位置匹配成功，则立即返回一个匹配对象，也可调用span()方法获取起止区间、调用group方法获得匹配文本串

import?re pattern?=?re.compile(r'\s[a-z]{2}') text1?=?'this?is?a?re?test' res?=?pattern.search(text1) print(res)?# if?res: ?print(res.group())?#is ?print(res.span())?#(4,?7) pattern2?=?re.compile(r'\s[a-z]{5}') text2?=?'是的,this?is?a?re?test' print(pattern2.search(text2))#None

match和search均用于匹配单个结果，唯一区别在于前者是从起始位置开始匹配，而后者从任意位置匹配，匹配成功则返回一个match对象。

全搜索：findall/finditer

几乎是最常用的正则表达式函数，用于寻找所有匹配的结果，例如在爬虫信息提取中，可非常方便地提取所有匹配字段

import?re pattern?=?re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1?=?'this?is?a?re?test' res?=?pattern.findall(text1) print(res)?#['?is',?'?re',?'?test']

findall返回的是一个列表对象类型，当无匹配对象时，返回一个空列表。为了避免因同时返回大量匹配结果占用过多内存，可以调用finditer函数返回一个迭代器类型，其中每个迭代元素是一个match对象，可继续调用group和span方法获取相应结果

import?re pattern?=?re.compile(r'\s[a-z]{2,5}') text1?=?'this?is?a?re?test' res?=?pattern.finditer(text1) for?r?in?res: ?print(r.group()) """ ?is ?re ?test """

当匹配模式串较为简单或者仅需单词调用时，上述所有方法也可直接调用re类函数，而无需事先编译。此时各方法的第一个参数为模式串。

import?re pattern?=?re.compile(r'\d{2,5}') text?=?'this?is?re?test' re.findall('[a-z]+',?text)?#['this',?'is',?'re',?'test'] 03 字符串替换/分割

替换:sub/subn

当需要对文本串进行条件替换时，可调用re.sub实现 (当然也可先编译后再用调用实例方法) ，相应参数分别为模式串、替换格式、文本串，还可以通过增加缺省参数限定替换次数和匹配模式。通过在模式串进行分组，可实现字符串的格式化替换（类似字符串的format方法），以实现特定任务。

import?re text?=?'today?is?2020-03-05' print(re.sub('-',?'',?text))?#'today?is?20200305' print(re.sub('-',?'',?text,?1))?#'today?is?202003-05' print(re.sub('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})',?r'\2/\3/\1',?text))?#'today?is?03/05/2020'

re.sub的一个变形方法是re.subn，区别是返回一个2元素的元组，其中第一个元素为替换结果，第二个为替换次数

import?re text?=?'today?is?2020-03-05' print(re.subn('-',?'',?text))?#('today?is?20200305',?2)

分割：split

还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表

import?re text?=?'today?is?a?re?test,?what?do?you?mind?' print(re.split(',',?text))?#['today?is?a?re?test',?'?what?do?you?mind?'] 04 总结

python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式

常用的匹配函数：match/fullmatch

常用的搜索函数：search/findall/finditer

常用的替换函数：sub/subn

常用的切割函数：split

还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档

另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择

到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

Python 标准库模块 - re

re模块被称为正则表达式，其作用为，创建一个“规则表达式”，用于验证和查找符合规则的文本，广泛用于各种搜索引擎、账户密码的验证等。

预定义字符：

\d：匹配所有的十进制数字0-9

\D：匹配所有的非数字，包含下划线

\s：匹配所有空白字符(空格、TAB等)

\S：匹配所有非空白字符，包含下划线

\w：匹配所有字母、汉字、数字a-z A-Z 0-9

\W：匹配所有非字母、汉字、数字，包含下划线

特殊字符：

$：匹配一行的结尾(必须放在正则表达式最后面)

^：匹配一行的开头(必须放在正则表达式最前面)

*：前面的字符可以出现0次或多次(0~无限)

+：前面的字符可以出现1次或多次(1~无限)

?：变"贪婪模式"为"勉强模式"，前面的字符可以出现0次或1次

.：匹配除了换行符"\n"之外的任意单个字符

|：两项都进行匹配

[ ]：代表一个集合，有如下三种情况

[abc]：能匹配其中的单个字符

[a-z0-9]：能匹配指定范围的字符，可取反(在最前面加入^)

[2-9] [1-3]：能够做组合匹配

{ }：用于标记前面的字符出现的频率，有如下情况：

{n，m}：代表前面字符最少出现n次，最多出现m次

{n，}：代表前面字符最少出现n次，最多不受限制

{，m}：代表前面字符最多出现n次，最少不受

{n}：前面的字符必须出现n次

python中re.compile函数的使用

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

1.先使用re.compile()函数，将正则表达式的字符串形式编译成Pattern实例。

2.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('as3SiOP')

print result