PYTHON正则表达式模块RE讲解
re.findall()用法
re.findall()用法re.findall()用法是Python中正则表达式模块（re）的一个重要函数，它可以根据正则表达式搜索字符串，并返回匹配的字符串列表。
re.findall()函数的语法如下：re.findall(pattern,string,flags = 0)其中，参数pattern是一个正则表达式，参数string 是要搜索的字符串，参数flags是可选的，用于指定模式的匹配方式。
re.findall()函数可以根据正则表达式，在指定的字符串中搜索满足条件的子字符串，并返回一个列表，其中包含所有匹配到的子字符串。
例如，假设我们有一个字符串“Hello World”，我们想要在它中搜索出单词“Hello”和“World”，我们可以使用正则表达式“\w+”，然后调用re.findall()函数，如下所示：import re string = "Hello World" print(re.findall("\w+",string))输出：['Hello', 'World']从上面的例子可以看出，re.findall()函数会返回一个列表，其中包含所有的匹配到的子字符串。
此外，re.findall()函数也可以搜索满足特定条件的字符串，例如，假设我们想要在字符串“Hello World”中搜索出以字母“e”开头的单词，我们可以使用正则表达式“e\w+”，然后调用re.findall()函数，如下所示： import re string = "Hello World" print(re.findall("e\w+",string))输出：['ello']从上面的例子可以看出，re.findall()函数可以搜索满足特定条件的字符串。
此外，re.findall()函数还可以使用标志参数，用于指定模式的匹配方式。
PYTHON正则表达式re模块使用说明
PYTHON正则表达式re模块使⽤说明⾸先，运⾏ Python 解释器，导⼊ re 模块并编译⼀个 RE：#!pythonPython 2.2.2 (#1, Feb 10 2003, 12:57:01)>>> import re>>> p = pile('[a-z]+')>>> p<_sre.SRE_Pattern object at 80c3c28>现在，你可以试着⽤ RE 的 [a-z]+ 去匹配不同的字符串。
⼀个空字符串将根本不能匹配，因为 + 的意思是 “⼀个或更多的重复次数”。
在这种情况下 match() 将返回 None，因为它使解释器没有输出。
你可以明确地打印出 match() 的结果来弄清这⼀点。
#!python>>> p.match("")>>> print p.match("")None现在，让我们试着⽤它来匹配⼀个字符串，如 "tempo"。
这时，match() 将返回⼀个 MatchObject。
因此你可以将结果保存在变量⾥以便后⾯使⽤。
#!python>>> m = p.match( 'tempo')>>> print m<_sre.SRE_Match object at 80c4f68>现在你可以查询 `MatchObject` 关于匹配字符串的相关信息了。
MatchObject 实例也有⼏个⽅法和属性；最重要的那些如下所⽰：⽅法/属性作⽤group()返回被 RE 匹配的字符串start()返回匹配开始的位置end()返回匹配结束的位置span()返回⼀个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置试试这些⽅法不久就会清楚它们的作⽤了：#!python>>> m.group()'tempo'>>> m.start(), m.end()(0, 5)>>> m.span()(0, 5)group() 返回 RE 匹配的⼦串。
res在python中的用法
res在python中的用法Res在Python中的用法Res是一个正则表达式对象，它可以用来匹配字符串中的模式。
在Python中，使用re模块来创建和操作Res对象。
本文将详细介绍Res在Python中的用法。
一、创建Res对象1.使用pile()函数创建Res对象可以使用pile()函数来创建一个正则表达式对象。
该函数接收一个正则表达式字符串作为参数，并返回一个Res对象。
例如：import repattern = pile(r'\d+')res = pattern.search('hello 123 world')print(res.group()) # 输出：1232.使用re.match()或re.search()函数直接创建Res对象也可以直接使用re.match()或re.search()函数来创建一个Res对象。
这两个函数会返回一个匹配结果对象，其中包含了匹配到的字符串以及其他信息。
例如：import reres = re.match(r'\d+', '123 hello world')print(res.group()) # 输出：123二、Res对象的方法和属性1.Res对象的方法(1)search(string[, pos[, endpos]])：在给定字符串中搜索匹配项，并返回第一个匹配项的结果。
(2)match(string[, pos[, endpos]])：从给定字符串开头开始搜索匹配项，并返回第一个匹配项的结果。
(3)findall(string[, pos[, endpos]])：查找所有与正则表达式匹配的子串，并以列表形式返回它们。
(4)finditer(string[, pos[, endpos]])：查找所有与正则表达式匹配的子串，并以迭代器的形式返回它们。
(5)split(string[, maxsplit])：按照正则表达式匹配的位置分割字符串，并返回一个列表。
python正则表达式re使用模块（match（）、search（）和compile（））
python正则表达式re使⽤模块（match（）、search（）和compile（））摘录 python核⼼编程python的re模块允许多线程共享⼀个已编译的正则表达式对象，也⽀持命名⼦组。
下表是常见的正则表达式属性：函数/⽅法描述仅仅是re模块函数compile(pattern,flags=0)使⽤任何可选的标记来编译正则表达式的模式，然后返回⼀个正则表达式对象re模块函数和正则表达式对象的⽅法match(pattern,string,flags=0)尝试使⽤带有可选标记的正则表达式的模式来匹配字符串，成功则返回匹配的对象，失败则返回Nonesearch(pattern,string,flags=0)使⽤可选标记搜索字符串中第⼀次出现的正则表达式模式，成功则返回匹配对象，失败则返回Nonefindall(pattern,string[,flags])查找字符串中所有（⾮重复）出现的正则表达式模式，返回⼀个匹配列表finditer(pattern,string,[,flags])和findall()函数相同，但返回的是⼀个迭代器。
对于每次匹配，迭代器都返回⼀个匹配对象split(pattern,string,max=0)根据正则表达式的模式分隔符，split函数将字符串分割为列表，然后返回成功匹配的列表，分割最多操作max次（默认分割所有匹配成功的位置）re模块函数和正则表达式对象⽅法sub(pattern,repl,string,count=0)使⽤repl替换正则表达式模式在字符串中出现的位置，除⾮定义count，否则替换所有purge()清除隐式编译的正则表达式模式常⽤的匹配对象⽅法group(num=0)返回整个匹配对象，或者编号为num的特定⼦组groups(default=None)返回⼀个包含所有匹配⼦组的元组（如果没有，则返回⼀个空元组）groupdict(default=None)返回⼀个包含所有匹配的命名⼦组的字典，所有⼦组名称作为字典的键（如没有，则返回⼀个空字典）常⽤的模块属性re.I、re.IGNORECASE不区分⼤写的匹配re.L、re.LOCALE根据所使⽤的本地语⾔环通过\w\W\b\B\s\S实现匹配re.M、re.MULTILINE^和$分别匹配⽬标字符串中⾏的起始和结尾，⽽不是严格的匹配整个字符串本⾝的开始和结尾re.S、re.DOTALL点号.通常匹配除了换⾏符\n之外的所有单个字符，该标记表⽰点号能够匹配全部字符re.X、re.VERBOSE通过反斜线转义，否则所有空格加上#（以及在该⾏中所有后续问题）都被忽略，除⾮在⼀个字符类中或者允许注释并且提⾼可读性compile()编译正则表达式在模式匹配发⽣之前，正则表达式模式必须编译成正则表达式对象，⽽且正则表达式在执⾏的过程中可能进⾏多次的⽐较操作。
python正则表达式详解
python正则表达式详解Python正则表达式详解正则表达式是一种强大的文本处理工具，它可以用来匹配、查找、替换文本中的特定模式。
在Python中，正则表达式是通过re模块来实现的。
本文将详细介绍Python中正则表达式的使用方法。
一、基本语法正则表达式是由一些特殊字符和普通字符组成的字符串。
其中，特殊字符用来表示一些特定的模式，普通字符则表示普通的文本。
下面是一些常用的正则表达式特殊字符：1. ^：匹配字符串的开头。
2. $：匹配字符串的结尾。
3. .：匹配任意一个字符。
4. *：匹配前面的字符出现0次或多次。
5. +：匹配前面的字符出现1次或多次。
6. ?：匹配前面的字符出现0次或1次。
7. []：匹配方括号中的任意一个字符。
8. [^]：匹配不在方括号中的任意一个字符。
9. ()：将括号中的内容作为一个整体进行匹配。
10. |：匹配左右两边任意一个表达式。
二、常用函数Python中re模块提供了一些常用的函数来操作正则表达式，下面是一些常用的函数：1. re.match(pattern, string, flags=0)：从字符串的开头开始匹配，如果匹配成功则返回一个匹配对象，否则返回None。
2. re.search(pattern, string, flags=0)：在字符串中查找第一个匹配成功的子串，如果匹配成功则返回一个匹配对象，否则返回None。
3. re.findall(pattern, string, flags=0)：在字符串中查找所有匹配成功的子串，返回一个列表。
4. re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)：将字符串中所有匹配成功的子串替换为repl，返回替换后的字符串。
三、实例演示下面是一些实例演示，展示了正则表达式的使用方法：1. 匹配邮箱地址import reemail='*************'pattern = r'\w+@\w+\.\w+' result = re.match(pattern, email) if result:print(result.group())else:print('匹配失败')2. 匹配手机号码import rephone='138****5678' pattern = r'^1[3-9]\d{9}$' result = re.match(pattern, phone) if result:print(result.group())else:print('匹配失败')3. 查找所有数字import retext = 'abc123def456ghi789' pattern = r'\d+'result = re.findall(pattern, text)print(result)4. 替换字符串中的空格import retext = 'hello world'pattern = r'\s+'result = re.sub(pattern, '-', text)print(result)四、总结本文介绍了Python中正则表达式的基本语法和常用函数，并通过实例演示展示了正则表达式的使用方法。
python之re模块（正则表达式）分组、断言详解
python之re模块（正则表达式）分组、断⾔详解提⽰：阅读本⽂需要有⼀定的正则表达式基础。
正则表达式中的断⾔，作为⾼级应⽤出现，倒不是因为它有多难，⽽是概念⽐较抽象，不容易理解⽽已，今天就让⼩菜通俗的讲解⼀下。
如果不⽤断⾔，以往⽤过的那些表达式，仅仅能获取到有规律的字符串，⽽不能获取⽆规律的字符串。
举个例⼦，⽐如html源码中有<title>xxx</title>标签，⽤以前的知识，我们只能确定源码中的<title>和</title>是固定不变的。
因此，如果想获取页⾯标题(xxx)，充其量只能写⼀个类似于这样的表达式：<title>.*</title>，⽽这样写匹配出来的是完整的<title>xxx</title>标签，并不是单纯的页⾯标题xxx。
想解决以上问题，就要⽤到断⾔知识。
在讲断⾔之前，读者应该先了解分组，这有助于理解断⾔。
分组在正则中⽤()表⽰，根据⼩菜理解，分组的作⽤有两个：n 将某些规律看成是⼀组，然后进⾏组级别的重复，可以得到意想不到的效果。
n 分组之后，可以通过后向引⽤简化表达式。
先来看第⼀个作⽤，对于IP地址的匹配，简单的可以写为如下形式：\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}但仔细观察，我们可以发现⼀定的规律，可以把.\d{1,3}看成⼀个整体，也就是把他们看成⼀组，再把这个组重复3次即可。
表达式如下：\d{1,3}(.\d{1,3}){3}这样⼀看，就⽐较简洁了。
再来看第⼆个作⽤，就拿匹配<title>xxx</title>标签来说，简单的正则可以这样写：<title>.*</title>可以看出，上边表达式中有两个title，完全⼀样，其实可以通过分组简写。
表达式如下：<(title)>.*</\1>这个例⼦实际上就是反向引⽤的实际应⽤。
python3正则模块re的使用方法详解
python3正则模块re的使⽤⽅法详解⼀、正则1.正则表达式定义正则就是⽤⼀些具有特殊含义的符号组合到⼀起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的⽅法。
或者说：正则就是⽤来描述⼀类事物的规则。
（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。
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。
2.⽬的和特点给定⼀个正则表达式和另⼀个字符串，我们可以达到如下的⽬的：给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（称作“匹配”）：可以通过正则表达式，从字符串中获取我们想要的特定部分。
正则表达式的特点是：灵活性、逻辑性和功能性⾮常强；可以迅速地⽤极简单的⽅式达到字符串的复杂控制。
由于正则表达式主要应⽤对象是⽂本，因此它在各种⽂本编辑器场合都有应⽤，⼩到著名编辑器EditPlus，⼤到Microsoft Word、Visual Studio等⼤型编辑器，都可以使⽤正则表达式来处理⽂本内容。
3.常⽤的正则表达式4.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。
Python⾥数量词默认是贪婪的（在少数语⾔⾥也可能是默认⾮贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；⾮贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。
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"。
5.反斜杠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"\\"：前两个和后两个分别⽤于在编程语⾔⾥转义成反斜杠，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。
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。
python中re模块的用法
python中re模块的用法re模块是Python中用于处理正则表达式的模块，可以用来进行文本的匹配、查找和替换等操作。
常用的re模块方法有：1. re.match(pattern, string, flags=0)：从字符串的开始位置匹配一个模式，返回一个匹配对象。
2. re.search(pattern, string, flags=0)：在字符串中搜索匹配模式的第一个位置，返回一个匹配对象。
3. re.findall(pattern, string, flags=0)：返回字符串中所有匹配模式的非重叠列表。
4. re.finditer(pattern, string, flags=0)：返回一个迭代器，包含字符串中所有匹配模式的迭代对象。
5. re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)：用指定的替换字符串替换所有匹配模式。
6. re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)：根据匹配模式进行字符串分割，返回一个列表。
7. repile(pattern, flags=0)：将正则表达式编译成一个Pattern对象，可以重复使用。
在进行正则表达式匹配时，需要了解一些常用的正则表达式符号，例如：1. .（点号）：匹配任意字符，除了换行符。
2. *（星号）：匹配前一个字符的零个或多个重复。
3. +（加号）：匹配前一个字符的一个或多个重复。
4. ?（问号）：匹配前一个字符的零个或一个重复。
5. \d：匹配任意数字字符。
6. \w：匹配任意字母、数字或下划线字符。
7. []：定义一个字符集合。
8. ()：分组匹配。
以上只是re模块的常用方法和一些常用的正则表达式符号，更详细的用法可以参考Python官方文档中的re模块说明。
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2re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=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"ç"。
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’$’(代表字符串结尾)将能够匹配多行的情况，成为行首和行尾标记。
比如>>>s=’123456\n789012\n345678’>>>rc=pile(r’^\d+’)#匹配一个位于开头的数字，没有使用M选项>>>rc.findall(s)['123']#结果只能找到位于第一个行首的’123’>>>rcm=pile(r’^\d+’,re.M)#使用M选项>>>rcm.findall(s)['123','789','345']#找到了三个行首的数字同样，对于’$’来说，没有使用M选项，它将匹配最后一个行尾的数字，即’678’，加上以后，就能匹配三个行尾的数字456012和678了.>>>rc=pile(r’\d+$’)>>>rcm=pile(r’\d+$’,re.M)>>>rc.findall(s)['678']>>>rcm.findall(s)['456','012','678']S DOTALL‘.’号将匹配所有的字符。
缺省情况下’.’匹配除换行符’\n’外的所有字符，使用这一选项以后，’.’就能匹配包括’\n’的任何字符了。
U UNICODE\w,\W,\b,\B,\d,\D,\s和\S都将使用Unicode。
X VERBOSE这个选项忽略规则表达式中的空白，并允许使用’#’来引导一个注释。
这样可以让你把规则写得更美观些。
比如你可以把规则>>>rc=pile(r"\d+|[a-zA-Z]+")#匹配一个数字或者单词使用X选项写成：>>>rc=pile(r"""#start a rule\d+#number|[a-zA-Z]+#word""",re.VERBOSE)在这个模式下，如果你想匹配一个空格，你必须用'\'的形式（'\'后面跟一个空格）2.2match与searchmatch(rule,targetString[,flag])search(rule,targetString[,flag])（注：re的match与search函数同compile过的Pattern对象的match与search函数的参数是不一样的。
Pattern对象的match与search函数更为强大，是真正最常用的函数）按照规则在目标字符串中进行匹配。
第一个参数是正则规则，第二个是目标字符串，第三个是选项（同compile函数的选项）返回：若成功返回一个Match对象，失败无返回findall虽然很直观，但是在进行更复杂的操作时，就有些力不从心了。
此时更多的使用的是match和search函数。
他们的参数和findall是一样的，都是：match(rule,targetString[,flag])search(rule,targetString[,flag])不过它们的返回不是一个简单的字符串列表，而是一个MatchObject（如果匹配成功的话）.。
通过操作这个matchObject，我们可以得到更多的信息。
需要注意的是，如果匹配不成功，它们则返回一个NoneType。
所以在对匹配完的结果进行操作之前，你必需先判断一下是否匹配成功了，比如：>>>m=re.match(rule,target)>>>if m:#必需先判断是否成功doSomethin这两个函数唯一的区别是：match从字符串的开头开始匹配，如果开头位置没有匹配成功，就算失败了；而search会跳过开头，继续向后寻找是否有匹配的字符串。
针对不同的需要，可以灵活使用这两个函数。
关于match返回的MatchObject如果使用的问题，是Python正则式的精髓所在，它与组的使用密切相关。
我将在下一部分详细讲解，这里只举个最简单的例子：例：>>>s='Tom:9527,Sharry:0003'>>>m=re.match(r'(?P<name>\w+):(?P<num>\d+)',s)>>>m.group()'Tom:9527'>>>m.groups()('Tom','9527')>>>m.group(‘name’)'Tom'>>>m.group(‘num’)'9527'2.3finditerfinditer(rule,target[,flag])参数同findall返回一个迭代器finditer函数和findall函数的区别是，findall返回所有匹配的字符串，并存为一个列表，而finditer则并不直接返回这些字符串，而是返回一个迭代器。
关于迭代器，解释起来有点复杂，还是看看例子把：>>>s=’111222333444’>>>for i in re.finditer(r’\d+’,s):print i.group(),i.span()#打印每次得到的字符串和起始结束位置结果是111(0,3)222(4,7)333(8,11)444(12,15)简单的说吧，就是finditer返回了一个可调用的对象，使用for i in finditer()的形式，可以一个一个的得到匹配返回的Match对象。
这在对每次返回的对象进行比较复杂的操作时比较有用。
2.4字符串的替换和修改re模块还提供了对字符串的替换和修改函数，他们比字符串对象提供的函数功能要强大一些。
这几个函数是sub(rule,replace,target[,count])subn(rule,replace,target[,count])在目标字符串中规格规则查找匹配的字符串，再把它们替换成指定的字符串。
你可以指定一个最多替换次数，否则将替换所有的匹配到的字符串。
第一个参数是正则规则，第二个参数是指定的用来替换的字符串，第三个参数是目标字符串，第四个参数是最多替换次数。
这两个函数的唯一区别是返回值。
sub返回一个被替换的字符串sub返回一个元组，第一个元素是被替换的字符串，第二个元素是一个数字，表明产生了多少次替换。
例，将下面字符串中的’dog’全部替换成’cat’>>>s=’I have a dog,you have a dog,he have a dog‘>>>re.sub(r’dog’,‘cat’,s)'I have a cat,you have a cat,he have a cat'如果我们只想替换前面两个，则>>>re.sub(r’dog’,‘cat’,s,2)'I have a cat,you have a cat,he have a dog'或者我们想知道发生了多少次替换，则可以使用subn>>>re.subn(r’dog’,‘cat’,s)('I have a cat,you have a cat,he have a cat',3)split(rule,target[,maxsplit])切片函数。
使用指定的正则规则在目标字符串中查找匹配的字符串，用它们作为分界，把字符串切片。
第一个参数是正则规则，第二个参数是目标字符串，第三个参数是最多切片次数返回一个被切完的子字符串的列表这个函数和str对象提供的split函数很相似。
举个例子，我们想把上例中的字符串被’,’分割开，同时要去掉逗号前后的空格>>>s=’I have a dog,you have a dog,he have a dog‘>>>re.split(‘\s*,\s*’,s)['I have a dog','you have a dog','he have a dog']结果很好。