【IT专家】在Python中逐步查找流数据中的正则表达式匹配

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 在Python 中逐步查找流数据中的正则表达式匹配 在Python 中逐步查找流数据中的正则表达式匹配[英]Incrementally finding regular expression matches in streaming data in Python I have data streaming into a number of TCP sockets continuously. For each, I have a different regular expression that I need to pull out matches for. For example, one might match numbers of the format ##.# followed by the letter f: 我有数据流连续进入许多TCP 套接字。对于每一个,我有一个不同的正则表达式, 我需要拉出匹配。例如,可以匹配格式##。#的数字,后跟字母f: r = repile(rb’([0-9][0-9]\.[0-9])f’)Another might match numbers of the format ### preceded by the letter Q: 另一个可能匹配字母Q 前面的###格式的数字: r = repile(rb’Q([0-9][0-9][0-9])’) In reality, the expressions may be of arbitrary length and complexity, and are pulled from configuration files and not known in advance. They are not hard-coded. 实际上,表达式可以具有任意长度和复杂性,并且从配置文件中提取并且事先不知 道。它们不是硬编码的。 When new data comes in, I append it to a buffer of type bytearray() (here called self.buffer). Then I call a function like this (with self.r being the compiled regular expression): 当新数据进入时,我将它附加到bytearray()类型的缓冲区(此处称为self.buffer)。然 后我调用这样的函数(self.r 是编译的正则表达式): def advance(self): m = self.r.search(self.buffer) # No match. Return. if m is None: return None # Match. Advance the buffer and return the matched groups. self.buffer = self.buffer[m.end():] return m.groups() If there is no match yet, it returns None. If there is a match, it returns the match and discards the buffer up to the end of the match, making itself ready to be called again.

python专业题材正则表达式

正则表达式 正则表达式（Regular Expression）是一种文本模式，包括普通字符和特殊字符。 正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列某个句法规则的字符串。 简介 为什么使用正则表达式 ●测试字符串内的模式 ●替换文本 ●基于模式匹配从字符串中提取子字符串 语法 正则表达式（regular expression）描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某些子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。 普通字符 普通字符包括没有显示指定为元字符（特殊字符和符号）的所有可打印和不可打印字符，这包括所有大写和小写字母、所有数字、所有标点符号和一些其他字符。

非打印字符 特殊字符 所谓特殊字符，就是一些含有特殊含义的字符。许多元字符要求在试图匹配它们时特别对待。若要匹配这些特殊字符，必须首先使用字符“转义”，即，将反斜杠“\”放在它们前面。

限定符 限定符用来指定正则表达式的一个给定组件必须要出现多少次才能满足匹配。 “*”匹配前面的子表达式零次或多次，例如/zo*/，匹配“*”前的字符“o”零次或多

次，匹配“z”时匹配了“*”前的子表达式“o”是零次。 ●*、+和?限定符都是贪婪的，因为它们会尽可能多的匹配文字，只有在它们的后面加上? 就可以实现非贪婪或最小匹配。例如：

Chapter 1 -介绍正则表达式

Chapter 1 -介绍正则表达式

。 /<.*?>/，非贪婪只会匹配：

定位符 定位符能够将正则表达式固定到行首或行尾。 注意： ●不能讲限定符与定位点一起使用。不允许诸如^*之类的表达式。 ●若要匹配一行文本开始处的文本，在正则表达式的开始使用^字符。 ●若要匹配一行文本的结束处的文本，在正则表达式的结束处使用$字符。 例如： /^Chapter [1-9][0-9]{0,1}$/ 字边界是单词和空格之间的位置。非字边界是任何其他位置。下面的表达式匹配单词Chapter 的开头三个字符，因为这三个字符出现在字边界的后面： /\bCha/ \b字符的位置是非常重要的。如果它位于匹配字符串的开始，它在单词开始处查找匹配项。

Python正则表达式re模块简明笔记

Python正则表达式re模块简明笔记 要注意的是，正则表达式并不是一个程序，而是用于处理字符串的一种模式，如果你想用它来处理字符串，就必须使用支持正则表达式的工具，比如Linux 中的awk, sed, grep，或者编程语言Perl, Python, Java 等等。 作者：FunHacks来源：FunHacks|2016-12-28 11:20 收藏 分享 简介 正则表达式（regular expression）是可以匹配文本片段的模式。最简单的正则表达式就是普通字符串，可以匹配其自身。比如，正则表达式‘hello’ 可以匹配字符串‘hello’。 要注意的是，正则表达式并不是一个程序，而是用于处理字符串的一种模式，如果你想用它来处理字符串，就必须使用支持正则表达式的工具，比如Linux 中的awk, sed, grep，或者编程语言Perl, Python, Java 等等。 正则表达式有多种不同的风格，下表列出了适用于Python 或Perl 等编程语言的部分元字符以及说明：

re 模块 在Python 中，我们可以使用内置的re 模块来使用正则表达式。 有一点需要特别注意的是，正则表达式使用\对特殊字符进行转义，比如，为了匹配字符串‘https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html,’，我们需要使用正则表达式'python\.org'，而Python 的字符串本身也用\转义，所以上面的正则表达式在Python 中应该写成'python\\.org'，这会很容易陷入\的困扰中，因此，我们建议使用Python 的原始字符串，只需加一个r 前缀，上面的正则表达式可以写成： r'python\.org' re 模块提供了不少有用的函数，用以匹配字符串，比如：

Python正则表达式re模块简明笔记

Python正则表达式re模块简明笔记

Python正则表达式re模块简明笔记 要注意的是，正则表达式并不是一个程序，而是用于处理字符串的一种模式，如果你想用它来处理字符串，就必须使用支持正则表达式的工具，比如Linux 中的awk, sed, grep，或者编程语言Perl, Python, Java 等等。 作者：FunHacks来源：FunHacks|2016-12-28 11:20 收藏 分享 简介 正则表达式（regular expression）是可以匹配文本片段的模式。最简单的正则表达式就是普通字符串，可以匹配其自身。比如，正则表达式‘hello’ 可以匹配字符串‘hello’。 要注意的是，正则表达式并不是一个程序，而是用于处理字符串的一种模式，如果你想用它来处理字符串，就必须使用支持正则表达式的工具，比如Linux 中的awk, sed, grep，或者编程语言Perl, Python, Java 等等。 正则表达式有多种不同的风格，下表列出了适用于Python 或Perl 等编程语言的部分元字符以及说明：

re 模块 在Python 中，我们可以使用内置的re 模块来使用正则表达式。 有一点需要特别注意的是，正则表达式使用\对特殊字符进行转义，比如，为了匹配字符串‘https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html,’，我们需要使用正则表达式'python\.org'，而Python 的字符串本身也用\转义，所以上面的正则表达式在Python 中应该写成'python\\.org'，这会很容易陷入\的困扰中，因此，我们建议使用Python 的原始字符串，只需加一个r 前缀，上面的正则表达式可以写成： r'python\.org'

Python3 如何优雅地使用正则表达式

正则表达式（Regular expressions 也称为REs，或regexes 或regex patterns）本质上是一个微小的且高度专业化的编程语言。它被嵌入到Python 中，并通过re 模块提供给程序猿使用。使用正则表达式，你需要指定一些规则来描述那些你希望匹配的字符串集合。这些字符串集合可能包含英语句子、 e-mail 地址、TeX 命令，或任何你想要的东东。 正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由一个C 语言写的匹配引擎所执行。对于高级的使用，你可能需要更关注匹配引擎是如何执行给定的RE，并通过一定的方式来编写RE，以便产生一个可以运行得更快的字节码。本文暂不讲解优化的细节，因为这需要你对匹配引擎的内部机制有一个很好的理解。但本文的例子均是符合标准的正则表达式语法。 小甲鱼注释：Python 的正则表达式引擎是用C 语言写的，所以效率是极高的。另，所谓的正则表达式，这里说的RE，就是上文我们提到的“一些规则”。 正则表达式语言相对较小，并且受到限制，所以不是所有可能的字符串处理任务都可以使用正则表达式来完成。还有一些特殊的任务，可以使用正则表达式来完成，但是表达式会因此而变得非常复杂。在这种情况下，你可能通过自己编写Python 代码来处理会更好些；尽管Python 代码比一个精巧的正则表达式执行起来会慢一些，但可能会更容易理解。 小甲鱼注释：这可能是大家常说的“丑话说在前”吧，大家别管他，正则表达式非常优秀，她可以处理你98.3% 的文本任务，一定要好好学哦~~~~~ 简单的模式 我们将从最简单的正则表达式学习开始。由于正则表达式常用于操作字符串的，因此我们从最常见的任务下手：字符匹配。 字符匹配 大多数字母和字符会匹配它们自身。举个例子，正则表达式 FishC 将完全匹配字符串 "FishC"。（你可以启用不区分大小写模式，这将使得 FishC 可以匹配 "FISHC" 或 "fishc"，我们会在后边讨论这个话题。） 当然这个规则也有例外。有少数特殊的字符我们称之为元字符（metacharacter），它们并不能匹配自身，它们定义了字符类、子组匹配和模式重复次数等。本文用很大的篇幅专门讨论了各种元字符及其作用。 下边是元字符的完整列表（我们将在后边逐一讲解）： . ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( )

Python3 正则表达式特殊符号及用法

Python3 正则表达式特殊符号及用法（详细列表） 正则表达式的强大之处在于特殊符号的应用，特殊符号定义了字符集合、子组匹配、模式重 复次数。正是这些特殊符号使得一个正则表达式可以匹配字符串集合而不只是一个字符串。 注1：为了便于理解，难点的地方均用斜体举了栗子。 注2：如果你对正则表达式一头雾水或者看不懂下边这个列表，那么小甲鱼极力推荐你先学 习这个：Python3 如何优雅地使用正则表达式 字符含义 表示匹配除了换行符外的任何字符 . 注：通过设置re.DOTALL 标志可以使 . 匹配任何字符（包含换行符）| A | B，表示匹配正则表达式A 或者B 1. （脱字符）匹配输入字符串的开始位置 ^ 2. 如果设置了re.MULTILINE 标志，^ 也匹配换行符之后的位置 1. 匹配输入字符串的结束位置 $ 2. 如果设置了re.MULTILINE 标志，$ 也匹配换行符之前的位置 1. 将一个普通字符变成特殊字符，例如 \d 表示匹配所有十进制数字 \ 2. 解除元字符的特殊功能，例如 \. 表示匹配点号本身

3. 引用序号对应的子组所匹配的字符串 4. 详见下方列举 [...] 字符类，匹配所包含的任意一个字符 注1：连字符 - 如果出现在字符串中间表示字符范围描述；如果如果出现仅作为普通字符 注2：特殊字符仅有反斜线 \ 保持特殊含义，用于转义字符。其它特殊字+、? 等均作为普通字符匹配 注3：脱字符 ^ 如果出现在首位则表示匹配不包含其中的任意字符；如果在字符串中间就仅作为普通字符匹配 {M,N} M 和N 均为非负整数，其中M <= N，表示前边的RE 匹配M ~ N 注1：{M,} 表示至少匹配M 次 注2：{,N} 等价于{0,N} 注3：{N} 表示需要匹配N 次 * 匹配前面的子表达式零次或多次，等价于{0,} + 匹配前面的子表达式一次或多次，等价于{1,} ? 匹配前面的子表达式零次或一次，等价于{0,1} *?, +?, ?? 默认情况下 *、+ 和 ? 的匹配模式是贪婪模式（即会尽可能多地匹配符合符串）；*?、+? 和?? 表示启用对应的非贪婪模式。 举个栗子：对于字符串"FishCCC"，正则表达式 FishC+ 会匹配整个字符而 FishC+? 则匹配"FishC"。

正则表达式

1．Python正则式的基本用法 1.1基本规则 1.2重复 1.2.1最小匹配与精确匹配 1.3前向界定与后向界定 1.4组的基本知识 2．re模块的基本函数 2.1使用compile加速 2.2 match和search 2.3 finditer 2.4 字符串的修改与替换3．更深入的了解re的组与对象 3.1编译后的Pattern对象 3.2 组与Match对象 3.2.1组的名字与序号 3.2.2 Match对象的方法4．更多的资料

初学Python，对Python的文字处理能力有很深的印象，除了str对象自带 的一些方法外，就是正则表达式这个强大的模块了。但是对于初学者来说，要用好这个功能还是有点难度，我花了好长时间才摸出了点门道。由于我记性不好，很容易就忘事，所以还是写下来比较好一些，同时也可以加深印象，整理思路。 由于我是初学，所以肯定会有些错误，还望高手不吝赐教，指出我的错误。 1 Python正则式的基本用法 Python的正则表达式的模块是…re?,它的基本语法规则就是指定一个字符序列，比如你要在一个字符串s=?123abc456?中查找字符串?abc?,只要这样写：>>> import re >>> s='123abc456eabc789' >>>re.findall(r?abc?,s) 结果就是： ['abc', 'abc'] 这里用到的函数”findall(rule , target [,flag] )”是个比较直观的函数，就是在目标字符串中查找符合规则的字符串。第一个参数是规则，第二个参数是目标字符串，后面还可以跟一个规则选项（选项功能将在compile函数的说明中详细说明）。返回结果结果是一个列表，中间存放的是符合规则的字符串。如果没有符合规则的字符串被找到，就返回一个空列表。 为什么要用r’ ..‘字符串（raw字符串）？由于正则式的规则也是由一个字符串定义的，而在正则式中 大量使用转义字符’/’，如果不用raw字符串，则在需要写一个’/’的地方，你必须得写成’//’,那么在要从目 标字符串中匹配一个’/’的时候，你就得写上4个’/’成为’////’！这当然很麻烦，也不直观，所以一般都使用r’’ 来定义规则字符串。当然，某些情况下，可能不用raw字符串比较好。 以上是个最简单的例子。当然实际中这么简单的用法几乎没有意义。为了实现复杂的规则查找，re规定了若干语法规则。它们分为这么几类：功能字符：….? …*? …+? …|? …?? …^? …$? …/?等，它们有特殊的功能含义。特别是?/?字符，它是转义引导符号，跟在它后面的字符一般有特殊的含义。 规则分界符：…[… …]? …（? …）? …{… …}?等，也就是几种括号了。 预定义转义字符集：“/d”“/w” “/s”等等，它们是以字符?/?开头，后面接一个特定字符的形式，用来指示一个预定义好的含义。

python之常用正则表达式

python之常用正则表达式 （.*?）用于分组，默认返回括号内的匹配内容， (.*?) 的使用概率较高，那么这个正则表达式到底什么意思呢？ ◆“.*?” 表示非贪心算法，表示要精确的配对。 ◆“.*”表示贪心算法，表示要尽可能多的匹配 ◆“()” 表示要获取括弧之间的信息。

基于正则表达式完成字符串的查询，替换和分割操作，这些操作都需要导入re模块，并使用如下几个函数。 1．匹配查询函数 findall(pattern, string, flags=0) findall 函数可以对指定的字符串进行遍历匹配，获取字符串中所有匹配的子串，并返回一个列表结果。该函数的参数含义如下： pattern：指定需要匹配的正则表达式。 string：指定待处理的字符 flags：指定匹配模式，常用的值可以是re.I、re.M、re.S和re.X。 1)re.I的模式是让正则表达式对大小写不敏感； 2)re.M的模式是让正则表达式可以多行匹配； 3)re.S的模式指明正则符号.可以匹配任意字符，包括换行符\n； 4)re.X模式允许正则表达式写得更详细，如多行表示、忽略空白字符、加入注释等。 2．匹配替换函数 sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) sub函数的功能是替换，类似于字符串的replace方法，该函数根据正则表达式把满足匹配的内容替换为repl。该函数的参数含义如下： 1)pattern：同findall函数中的pattern。 2)repl：指定替换成的新值。 3)string：同findall函数中的string。 4)count：用于指定最多替换的次数，默认为全部替换。 5)flags：同findall函数中的flags。 3．匹配分割函数 split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0) split函数是将字符串按照指定的正则表达式分隔开，类似于字符串的split方法。该函数的具体参数含义如下： 1)pattern：同findall函数中的pattern。 2)maxsplit：用于指定最大分割次数，默认为全部分割。 3)string：同findall函数中的string。 4)flags：同findall函数中的flags。 4、示例： import re string8 = "{ymd:'2018-01-01',tianqi:'晴'，aqiInfo:'轻度污染'},

Python正则表达式模块re讲解

2 re模块的基本函数 在上面的说明中，我们已经对re模块的基本函数‘findall’很熟悉了。当然如果光有findall 的话，很多功能是不能实现的。下面开始介绍一下re模块其它的常用基本函数。灵活搭配使用这些函数，才能充分发挥Python正则式的强大功能。 首先还是说下老熟人findall函数吧 findall(rule , target [,flag] ) 在目标字符串中查找符合规则的字符串。 第一个参数是规则，第二个参数是目标字符串，后面还可以跟一个规则选项（选项功能将在compile函数的说明中详细说明）。 返回结果结果是一个列表，中间存放的是符合规则的字符串。如果没有符合规则的字符串被找到，就返回一个空列表。 2.1使用compile加速 compile( rule [,flag] ) 将正则规则编译成一个Pattern对象，以供接下来使用。 第一个参数是规则式，第二个参数是规则选项。 返回一个Pattern对象 直接使用findall ( rule , target )的方式来匹配字符串，一次两次没什么，如果是多次使用的话，由于正则引擎每次都要把规则解释一遍，而规则的解释又是相当费时间的，所以这样的效率就很低了。如果要多次使用同一规则来进行匹配的话，可以使用https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html,pile函数来将规则预编译，使用编译过返回的Regular Expression Object或叫做Pattern对象来进行查找。 >>> s='111,222,aaa,bbb,ccc333,444ddd' >>> rule=r’\b\d+\b’ >>> compiled_rule=https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html,pile(rule) >>> compiled_rule.findall(s) ['111', '222'] 可见使用compile过的规则使用和未编译的使用很相似。compile函数还可以指定一些规则标志，来指定一些特殊选项。多个选项之间用’|’（位或）连接起来。 I IGNORECASE忽略大小写区别。 L LOCAL字符集本地化。这个功能是为了支持多语言版本的字符集使用环境的，比如在转义符\w，在英文环境下，它代表[a-zA-Z0-9]，即所以英文字符和数字。如果在一个法语环境下使用，缺省设置下，不能匹配"é"或"?"。加上这L选项和就可以匹配了。不过这个对于中文环境似乎没有什么用，它仍然不能匹配中文字符。 M MULTILINE多行匹配。在这个模式下’^’(代表字符串开头)和’$’(代表字符串结尾)将能够匹配多行的情况，成为行首和行尾标记。比如 >>> s=’123 456\n789 012\n345678’ >>> rc=https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html,pile(r’^\d+’)#匹配一个位于开头的数字，没有使用M选项 >>> rc.findall(s) ['123']#结果只能找到位于第一个行首的’123’ >>> rcm=https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html,pile(r’^\d+’,re.M)#使用M选项 >>> rcm.findall(s) ['123', '789', '345']#找到了三个行首的数字

[Python]网络爬虫(七)：Python中的正则表达式教程

一、正则表达式基础 1.1.概念介绍 正则表达式是用于处理字符串的强大工具，它并不是Python的一部分。其他编程语言中也有正则表达式的概念，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的。下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程： 正则表达式的大致匹配过程是： 1.依次拿出表达式和文本中的字符比较， 2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。 3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。 下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：

1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式 正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。 贪婪模式，总是尝试匹配尽可能多的字符； 非贪婪模式则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。 Python里数量词默认是贪婪的。 例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。 而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。 1.3. 反斜杠的问题 与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。 假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"： 第一个和第三个用于在编程语言里将第二个和第四个转义成反斜杠，转换成两个反斜杠\\后再在正则表达式里转义成一个反斜杠用来匹配反斜杠\。 这样显然是非常麻烦的。 Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。 同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。

Python正则表达式实现原理_光环大数据Python培训

https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html, Python正则表达式实现原理_光环大数据Python培训 正则表达式便于我们理解使用，但是如何让计算机识别用正则表达式描述的语言呢？仍然以前面的[a|b]*abb为例，计算机如何识别[a|b]*abb的意义呢？首先我们来看判断输入内容是否匹配正则表达式的流程图： 图中一共有4个状态S0, S1, S2, S3，在每个状态基础上输入字符a或者b 就会进入下一个状态。如果经过一系列输入，最终如果能达到状态S3，则输入内容一定满足正则表达式[a|b]*abb。 为了更清晰表述问题，将上图转换为状态转换表，第一列为当前状态，第二列为输入a后当前状态的跳转，第三列为输入b后当前状态的跳转。其中S0为起始状态，S3为接受状态，从起始状态起经过一系列输入到达接受状态，那么输入内容即满足[a|b]*abb。 状态abS0S1S0S1S1S2S2S1S3S3S1S0 其实上图就是一个DFA实例（确定有限自动机），下面给出DFA较为严格的定义。一个确定的有穷自动机(DFA) M 是一个五元组：M = (K, ∑, f, S, Z)，其中： K是一个有穷集，它的每个元素称为一个状态； ∑是一个有穷字母表，它的每个元素称为一个输入符号，所以也称∑为输入符号表； f是转换函数，是在K×∑→K上的映射，如f(ki, a)→kj，ki∈K，kj ∈K就意味着当前状态为ki，输入符号为a时，将转换为下一个状态kj，我们将kj称作ki的一个后继状态； S∈K是唯一的一个初态；

https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html, Z?K是一个状态集，为可接受状态或者结束状态。 DFA的确定性表现在转换函数f:K×∑→K是一个单值函数，也就是说对任 何状态ki∈K和输入符号a∈∑，f(k, a)唯一地确定了下一个状态，因此DFA 很容易用程序来模拟。 下面用字典实现[a|b]*abb的确定有限自动机，然后判断输入字符串是否满 足正则表达式。 123456789101112131415161718192021222324252627282930DFA_func = {0: {“a”: 1, “b”: 0}, 1: {“a”: 1, “b”: 2}, 2: {“a”: 1, “b”: 3}, 3: {“a”: 1, “b”: 0} }input_symbol = [“a”, “b”]current_state = 0accept_state = 3strings = [“ababaaabb”, “ababcaabb”, “abbab”]for string in strings: for char in string: if char not in input_symbol: break else: current_state = DFA_func[current_state][char] if current_state == 3: print string, “—> Match!” else: print string, “—>No match!” current_state = 0 “”“outputs: ababaaabb —> Match! ababcaabb —>No match! abbab —>No match! ““” 上面的例子可以看出DFA识别语言简单直接，便于用程序实现，但是DFA较 难从正则表达式直接转换。如果我们能找到一种表达方式，用以连接正则表达式 和DFA，那么就可以让计算机识别正则表达式了。事实上，确实有这么一种表达 方式，可以作为正则表达式和DFA的桥梁，而且很类似DFA，那就是非确定有限 自动机(NFA)。 还是上面的例子，如果用NFA表示流程图，就如下图所示：

Python正则表达式教程

import re 1查找第一个匹配串 s = 'i love python very much' pat = 'python' r = re.search(pat,s) print(r.span()) #(7,13) 2查找所有1 s = ' ' pat = '1' r = re.finditer(pat,s) for i in r: print(i) # # 3\d匹配数字[0-9] s = '一共20行代码运行时间13.59s' pat = r'\d+' # +表示匹配数字(\d表示数字的通用字符)1次或多次 r = re.findall(pat,s) print(r) # ['20', '13', '59'] 我们想保留13.59而不是分开，请看4 4 ?表示前一个字符匹配0或1次 s = '一共20行代码运行时间13.59s' pat = r'\d+\.?\d+' # ?表示匹配小数点(\.)0次或1次 r = re.findall(pat,s) print(r) # ['20', '13.59'] 5 ^匹配字符串的开头 s = 'This module provides regular expression matching operations similar to those fou nd in Perl' pat = r'^[emrt]' # 查找以

r = re.findall(pat,s) print(r) # [],因为字符串的开头是字符`T`，不在emrt匹配范围内，所以返回为空 6r e.I 忽略大小写 s = 'This module provides regular expression matching operations similar to those fou nd in Perl' pat = r'^[emrt]' # 查找以 r = https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html,pile(pat,re.I).search(s) print(r) # 表明字符串的开头在匹配列表中 7使用正则提取单词 这是不准确版本，请参看第9个 s = 'This module provides regular expression matching operations similar to those fou nd in Perl' pat = r'\s[a-zA-Z]+' r = re.findall(pat,s) print(r) #[' module', ' provides', ' regular', ' expression', ' matching', ' operations', ' simil ar', ' to', ' those', ' found', ' in', ' Perl'] 8只捕获单词，去掉空格 使用()捕获，这是不准确版本，请参看第9个 s = 'This module provides regular expression matching operations similar to those fou nd in Perl' pat = r'\s([a-zA-Z]+)' r = re.findall(pat,s) print(r) #['module', 'provides', 'regular', 'expression', 'matching', 'operations', 'similar', ' to', 'those', 'found', 'in', 'Perl'] 9补充上第一个单词 上面第8，看到提取单词中未包括第一个单词，使用?表示前面字符出现0次或1次，但是此字符还有表示贪心或非贪心匹配含义，使用时要谨慎。 s = 'This module provides regular expression matching operations similar to those fou nd in Perl' pat = r'\s?([a-zA-Z]+)' r = re.findall(pat,s) print(r) #['This', 'module', 'provides', 'regular', 'expression', 'matching', 'operations', 'si milar', 'to', 'those', 'found', 'in', 'Perl'] 10使用s pl i t函数直接分割单词 使用以上方法分割单词，不是简洁的，仅仅为了演示。分割单词最简单还是使用s pl i t函数。 s = 'This module provides regular expression matching operations similar to those fou nd in Perl' pat = r'\s+' r = re.split(pat,s) print(r) # ['This', 'module', 'provides', 'regular', 'expression', 'matching', 'operations', 'si milar', 'to', 'those', 'found', 'in', 'Perl']

python_re模块

简介 Python 自1.5版本起增加了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式。Python 1.5之前版本则是通过 regex 模块提供 Emacs 风格的模式。Emacs 风格模式可读性稍差些，而且功能也不强，因此编写新代码时尽量不要再使用regex 模块，当然偶尔你还是可能在老代码里发现其踪影。 就其本质而言，正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言，（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。使用这个小型语言，你可以为想要匹配的相应字符串集指定规则；该字符串集可能包含英文语句、e-mail地址、TeX命令或任何你想搞定的东西。然后你可以问诸如“这个字符串匹配该模式吗？”或“在这个字符串中是否有部分匹配该模式呢？”。你也可以使用 RE 以各种方式来修改或分割字符串。 正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。在高级用法中，也许还要仔细留意引擎是如何执行给定 RE ，如何以特定方式编写 RE 以令生产的字节码运行速度更快。本文并不涉及优化，因为那要求你已充分掌握了匹配引擎的内部机制。 正则表达式语言相对小型和受限（功能有限），因此并非所有字符串处理都能用正则表达式完成。当然也有些任务可以用正则表达式完成，不过最终表达式会变得异常复杂。碰到这些情形时，编写 Python 代码进行处理可能反而更好；尽管Python 代码比一个精巧的正则表达式要慢些，但它更易理解。 [编辑]简单模式 我们将从最简单的正则表达式学习开始。由于正则表达式常用于字符串操作，那我们就从最常见的任务：字符匹配下手。 有关正则表达式底层的计算机科学上的详细解释（确定性和非确定性有限自动机），你可以查阅编写编译器相关的任何教科书。 字符匹配 大多数字母和字符一般都会和自身匹配。例如，正则表达式 test 会和字符串“test”完全匹配。（你也可以使用大小写不敏感模式，它还能让这个 RE 匹配“Test”或“TEST”；稍后会有更多解释。）

python的re模块总结

Python之re模块 Python用" \\\\ "表示正则表达式中的" \ "，因为正则表达式中如果要匹配" \ "，需要用\来转义，变成" \\ "，而Python语法中又需要对字符串中每一个\进行转义，所以就变成了" \\\\ "。 为了使正则表达式具有更好的可读性，Python特别设计了原始字符串(raw string) raw string就是用'r'作为字符串的前缀，如r"\n"：表示两个字符"\"和"n"，而不是换行符了。Python 中写正则表达式时推荐使用这种形式。 例如：https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html, 可以使用?funshion\\.com?或者r?funshon\.com?进行匹配 需要提醒你的是，在写文件路径的时候就不要使用raw string了，这里存在陷阱。一：Re模块正则匹配： （1） \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[ fv]。 \S 匹配任何非空白字符；它相当于类[^ fv]。 \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_]。 具有重复功能的元字符： * 对于前一个字符重复0到无穷次 +对于前一个字符重复1到无穷次 ？对于前一个字符重复0到1次 {m,n} 对于前一个字符重复次数在为m到n次，其中，{0,} = *,{1,} = , {0,1} = ? {m} 对于前一个字符重复m次 （2）^和$ m = re.search(r'(www\.)?funshion\.com',str) 可以匹配https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html, https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html, https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html, m = re.search(r'^(www\.)?funshion\.com',str) 可以匹配https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html,和https://www.360docs.net/doc/2e13764819.html, 在元字符[]中，"^"在不同位置所代表的意义。 >>>re.search("[^abc]","abcd") #"^"在首字符表示取反，即abc之外的任意字符。 <_sre.SRE_Match object at 0x011B19F8> >>> m=re.search("[^abc]","abcd") >>>m.group() 'd' >>> m=re.search("[abc^]","^") #如果"^"在[ ]中不是首字符，那么那就是一个普通 字符 >>>m.group() '^' 元字符($)匹配字符串的结尾或者字符串结尾的换行之前。 >>>m=re.search("foo.$","foo1\nfoo2\n",re.MULTILINE) >>>print m.group() foo1 （3）有几点注意的地方： 1.{m.n}用来表示前面正则表达式重复m到n次,尝试匹配尽可能多的copy。