1.引入正則模塊(Regular Expression)

要使用python3中的RE則必須引入 re模塊

            
import re #引入正則表達式
          

2.主要使用的方法 match(), 從左到右進行匹配

            
#pattern 為要校驗的規(guī)則
#str 為要進行校驗的字符串
result = re.match(pattern, str) 
 
#如果result不為None,則group方法則對result進行數(shù)據(jù)提取
          

3. 正則表達式

1??單字符匹配規(guī)則

            
字符 功能
.  匹配任意1個字符(除了\n)
[]  匹配[]中列舉的字符
\d  匹配數(shù)字,也就是0-9
\D  匹配非數(shù)字,也就是匹配不是數(shù)字的字符
\s  匹配空白符,也就是 空格\tab
\S  匹配非空白符,\s取反
\w  陪陪單詞字符, a-z, A-Z, 0-9, _
\W  匹配非單詞字符, \w取反
          

2??表示數(shù)量的規(guī)則

            
字符 功能
*  匹配前一個字符出現(xiàn)0次多次或者無限次,可有可無,可多可少
+  匹配前一個字符出現(xiàn)1次多次或則無限次,直到出現(xiàn)一次
?  匹配前一個字符出現(xiàn)1次或者0次,要么有1次,要么沒有
{m}  匹配前一個字符出現(xiàn)m次
{m,} 匹配前一個字符至少出現(xiàn)m次
{m,n} 匹配前一個字符出現(xiàn)m到n次
 
          

例一: 驗證手機號碼是否符合規(guī)則(不考慮邊界問題)

            
#首先清楚手機號的規(guī)則
#1.都是數(shù)字 2.長度為11 3.第一位是1 4.第二位是35678中的一位
 
pattern = "1[35678]\d{9}"
phoneStr = "18230092223"
 
result = re.match(pattern, phoneStr)
result.group()
 
#執(zhí)行結(jié)果如下圖:

          

4. 原始字符串raw, 先來看如下實例:

在上圖中: 在給str賦值"\nabc"前加上"r"之后,python解釋器會自動給str的值"\nabc"在加上一個"\".

使str在被打印的時候,能夠保持原始字符串的值"\nabc"打印出來.

例二: (原始字符串在正則表達式中的應(yīng)用)

假若沒有原始自付出r,則我們就要進行如下的操作: 給pattern加上雙倍的"\"以避免轉(zhuǎn)義字符中減少"\".會比較麻煩

當(dāng)我們使用r原始字符串時,就不必考慮字符串的轉(zhuǎn)移問題,更易集中解決字符匹配問題.

5. 表示邊界

            
字符 功能
^  匹配字符串開頭
$  匹配字符串結(jié)尾
\b  匹配一個單詞的邊界
\B  匹配非單詞邊界
          

例三: 邊界(制定規(guī)則來匹配str="ho ve r")

            
import re
 
#定義規(guī)則匹配str="ho ve r"
#1. 以字母開始
#2. 中間有空字符
#3. ve兩邊分別限定匹配單詞邊界
 
pattern = r"^\w+\s\bve\b\sr"
str = "ho ve r"
result = re.match(pattern, str)
result.group()
          

6. 匹配分組

            
字符  功能
|   匹配左右任意一個表達式
(ab)  將括號中字符作為一個分組
\num  引用分組num匹配到的字符串
(?P
            
              ) 分組起別名
(?P=name) 引用別名為name分組匹配到的字符串
            
          

例四: 匹配出0-100之間的數(shù)字

            
import re
 
#匹配出0-100之間的數(shù)字
#首先:正則是從左往又開始匹配
#經(jīng)過分析: 可以將0-100分為三部分
#1. 0  "0$"
#2. 100  "100$"
#3. 1-99  "[1-9]\d{0,1}$"
#所以整合如下
 
pattern = r"0$|100$|[1-9]\d{0,1}$"
#測試數(shù)據(jù)為0,3,27,100,123
result = re.match(pattern, "27")
result.group()
 
#將0考慮到1-99上,上述pattern還可以簡寫為:pattern=r"100$|[1-9]?\d{0,1}$"
#測試結(jié)果如下圖:
          

例五: 匹配分組,獲取頁面中的

標(biāo)簽中的內(nèi)容

              
import re
#匹配分組,獲取頁面
              

                標(biāo)簽中的內(nèi)容, 爬蟲的時候會用到
 
str = "
              
              

                hello world!
              
              

                "
pattern = r"
              
              

                (.*)
              
              "
result = re.match(pattern, str)
result.group()
 
#執(zhí)行如下圖
            

例六: 分組引用, 精確獲取多個標(biāo)簽內(nèi)的內(nèi)容

              
import re
 
#引用分組,精確獲取多個標(biāo)簽內(nèi)的內(nèi)容
#"\1"是對第一個分組的引用,同理......
 
str = "
              
                

                  hello world!
                
              
              "
pattern = r"<(.+)><(.+)>.*"
result = re.match(pattern, str)
result.groups()
 
#執(zhí)行如下圖:
            

例七-2:分組起別名

              
import re
 
#分組起別名
 
str = "
              
                

                  hello world!
                
              
              "
pattern = "<(?P
              
                .+)><(?P
                
                  .+)>(?P
                  
                    .*)"
result = re.match(pattern, str)
result.groups()
 
#執(zhí)行如下圖:
                  
                
              
            

以上這篇對python3中的RE(正則表達式)-詳細總結(jié)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。