python之常用正则表达式
python 正则表达式判断
python 正则表达式判断摘要：1.Python 正则表达式的概念2.Python 正则表达式的语法3.Python 正则表达式的应用4.Python 正则表达式的判断方法正文：一、Python 正则表达式的概念正则表达式（Regular Expression，简称regex）是一种用于匹配字符串模式的字符集，通常用于文本搜索和数据提取等场景。
Python 作为一种广泛应用的编程语言，也提供了正则表达式的支持。
二、Python 正则表达式的语法Python 中的正则表达式主要通过`re`模块进行操作。
以下是一些常用的正则表达式语法：1.`.`：匹配任意字符（除了换行符）。
2.`*`：匹配前面的字符0 次或多次。
3.`+`：匹配前面的字符1 次或多次。
4.`?`：匹配前面的字符0 次或1 次。
5.`{n}`：匹配前面的字符n 次。
6.`{n,}`：匹配前面的字符n 次或多次。
7.`{n,m}`：匹配前面的字符n 到m 次。
8.`[abc]`：匹配方括号内的任意一个字符（a、b 或c）。
9.`[^abc]`：匹配除方括号内字符以外的任意字符。
10.`(pattern)`：捕获括号内的模式，并将其存储以供以后引用。
11.`|`：表示或（or），匹配两个模式之一。
三、Python 正则表达式的应用Python 正则表达式广泛应用于文本处理、数据分析等场景，例如：验证邮箱地址、提取网页链接、筛选特定字符等。
四、Python 正则表达式的判断方法在Python 中，我们可以使用`re`模块的函数来判断字符串是否符合正则表达式的规则。
以下是一些常用的判断方法：1.`re.match(pattern, string)`：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)`：在整个字符串中搜索匹配，如果匹配成功则返回一个匹配对象，否则返回None。
Python正则表达式精确匹配手机号，邮箱，IP,身份证…..（爬虫利器）
Python正则表达式精确匹配手机号，邮箱，IP,身份证…..（爬虫利器）Python正则表达式大全1.检验手机号要求：手机号码必须为11位数字，以1开头，第二位为1或5或8。
import redef verify_mobile():mob = input('请输入手机号码：')ret = re.match(r'1[358]d{9}', mob)if ret:print('手机号码匹配正确')else:print('匹配错误')verify_mobile()2.检验邮箱import redef verify_email():email = input('请输入邮箱：')ret = re.match(r'^[a-zA-Z0-9_-]+(.[a-zA-Z0-9_-]+){0,4}@[a-zA-Z0-9_-]+(.[a-zA-Z0-9_-]+){0,4}$', email)if ret:print('邮箱匹配正确')else:print('匹配错误')verify_email()3.验证身份证import redef verify_card():card = input('请输入身份证：')ret = re.match(r'^([1-9]d{5}[12]d{3}(0[1-9]|1[0-2])(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1])d{3}(d|X|x))$', card)if ret:print('身份证匹配正确')else:print('匹配错误')verify_card()4.检验年月日import redef verify_date():date = input('请输入年月日：')ret = re.match(r'^(d{4}-d{1,2}-d{1,2})$', date)if ret:print('日期匹配正确')else:print('匹配错误')verify_date()5.验证数字表达式匹配数字：^[0-9]*$匹配n位的数字：^d{n}$匹配零和非零开头的数字：^(0|[1-9][0-9]*)$匹配正数、负数、和小数：^(-|+)?d+(.d+)?$匹配非零的正整数：^[1-9]d*$ 或^([1-9][0-9]*){1,3}$ 或^+?[1-9][0-9]*$匹配非零的负整数：^-[1-9][]0-9″*$ 或 ^-[1-9]d*$匹配非负整数：^d+$ 或 ^[1-9]d*|0$匹配非正整数：^-[1-9]d*|0$ 或 ^((-d+)|(0+))$匹配浮点数：^(-?d+)(.d+)?$ 或^-?([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*|0?.0+|0)$匹配正浮点数：^[1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*$匹配负浮点数：^-([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*)$匹配非正浮点数：^((-d+(.d+)?)|(0+(.0+)?))$匹配非负浮点数：^d+(.d+)?$ 或^[1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*|0?.0+|0$6.验证字符表达式匹配汉字：^[一-龥]{0,}$匹配英文和数字：^[A-Za-z0-9]+$ 或 ^[A-Za-z0-9]{4,40}$匹配大写英文字母组成的字符串：^[A-Z]+$匹配小写英文字母组成的字符串：^[a-z]+$匹配大小写英文组成的字符串：^[A-Za-z]+$匹配中文、英文、数字包括下划线：^[一-龥A-Za-z0-9_]+$禁止输入含有~的字符：[^~x22]+x。
python中常用的正则表达式符号
python中常⽤的正则表达式符号'.'默认匹配除\n之外的任意⼀个字符，若指定flag DOTALL,则匹配任意字符，包括换⾏'^'匹配字符开头，若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)'$'匹配字符结尾，或e.search("foo$","bfoo\nsdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以'*'匹配*号前的字符0次或多次，re.findall("ab*","cabb3abcbbac") 结果为['abb', 'ab', 'a']'+'匹配前⼀个字符1次或多次，re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']'?'匹配前⼀个字符1次或0次'{m}'匹配前⼀个字符m次'{n,m}'匹配前⼀个字符n到m次，re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']'|'匹配|左或|右的字符，re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC''(...)'分组匹配，re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c'\A'只从字符开头匹配，re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的'\Z'匹配字符结尾，同$'\d'匹配数字0-9'\D'匹配⾮数字'\w'匹配[A-Za-z0-9]'\W'匹配⾮[A-Za-z0-9]'s'匹配空⽩字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果'\t''(?P<name>...)'分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481************").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}最常⽤的匹配语法：1 re.match 从头开始匹配2 re.search 匹配包含3 re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回4 re.splitall 以匹配到的字符当做列表分隔符5 re.sub 匹配字符并替换。
python 正则表达式 模糊匹配和精确匹配
python 正则表达式模糊匹配和精确匹配在Python中，正则表达式(regex)是用于模式匹配和数据提取的强大工具。
模糊匹配和精确匹配是两种常用的匹配方式。
模糊匹配：模糊匹配通常用于查找与给定模式相似的字符串。
在Python的正则表达式中，可以使用.*来匹配任意字符（包括空字符）出现任意次数。
例如，正则表达式a.*b将匹配所有以a开始，以b结束的字符串，其中a和b之间的字符数量和内容可以变化。
pythonimport repattern = 'a.*b'text = 'apple banana orange a b'matches = re.findall(pattern, text)print(matches) # 输出: ['apple banana orange a b']精确匹配：精确匹配用于查找与给定模式完全一致的字符串。
在Python的正则表达式中，可以使用^和$分别表示字符串的开头和结尾。
例如，正则表达式^hello$将只匹配字符串hello，而不匹配包含hello的更长字符串。
pythonimport repattern = '^hello$'text = 'hello world'matches = re.findall(pattern, text)print(matches) # 输出: []要使用正则表达式进行模糊匹配和精确匹配，您需要使用Python的re模块。
上面的例子演示了如何使用re模块的findall函数来查找与给定模式匹配的所有字符串。
Python系列之正则表达式详解
Python系列之正则表达式详解Python 正则表达式模块 (re) 简介Python 的 re 模块（Regular Expression 正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作，和 Perl 脚本的正则表达式功能类似，使⽤这⼀内嵌于 Python 的语⾔⼯具，尽管不能满⾜所有复杂的匹配情况，但⾜够在绝⼤多数情况下能够有效地实现对复杂字符串的分析并提取出相关信息。
Python 会将正则表达式转化为字节码，利⽤ C 语⾔的匹配引擎进⾏深度优先的匹配。
表 1. 正则表达式元字符和语法符号说明实例.表⽰任意字符，如果说指定了 DOTALL 的标识，就表⽰包括新⾏在内的所有字符。
'abc' >>>'a.c' >>>结果为:'abc'^表⽰字符串开头。
'abc' >>>'^abc' >>>结果为:'abc'$表⽰字符串结尾。
'abc' >>>'abc$' >>>结果为:'abc'*, +, ?'*'表⽰匹配前⼀个字符重复 0 次到⽆限次，'+'表⽰匹配前⼀个字符重复 1次到⽆限次，'?'表⽰匹配前⼀个字符重复 0 次到1次'abcccd' >>>'abc*' >>>结果为:'abccc''abcccd' >>>'abc+' >>>结果为:'abccc''abcccd' >>>'abc?' >>>结果为:'abc'*?, +?, ??前⾯的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能多匹配，后⾯加?号使其变成惰性匹配即⾮贪婪匹配'abc' >>>'abc*?' >>>结果为:'ab''abc' >>>'abc??' >>>结果为:'ab''abc' >>>'abc+?' >>>结果为:'abc'{m}匹配前⼀个字符 m 次'abcccd' >>>'abc{3}d' >>>结果为:'abcccd' {m,n}匹配前⼀个字符 m 到 n 次'abcccd' >>> 'abc{2,3}d' >>>结果为:'abcccd' {m,n}?匹配前⼀个字符 m 到 n 次，并且取尽可能少的情况'abccc' >>> 'abc{2,3}?' >>>结果为:'abcc'\对特殊字符进⾏转义，或者是指定特殊序列 'a.c' >>>'a\.c' >>> 结果为: 'a.c'[]表⽰⼀个字符集,所有特殊字符在其都失去特殊意义,只有： ^ - ] \ 含有特殊含义'abcd' >>>'a[bc]' >>>结果为:'ab'|或者，只匹配其中⼀个表达式，如果|没有被包括在()中，则它的范围是整个正则表达式'abcd' >>>'abc|acd' >>>结果为:'abc' ( … )被括起来的表达式作为⼀个分组. findall 在有组的情况下只显⽰组的内容 'a123d' >>>'a(123)d' >>>结果为:'123'(?#...)注释，忽略括号内的内容特殊构建不作为分组 'abc123' >>>'abc(?#fasd)123' >>>结果为:'abc123'(?= …)表达式’…’之前的字符串，特殊构建不作为分组在字符串’ pythonretest ’中 (?=test) 会匹配’pythonre ’(?!...)后⾯不跟表达式’…’的字符串，特殊构建不作为分组如果’ pythonre ’后⾯不是字符串’ test ’，那么(?!test) 会匹配’ pythonre ’(?<=… )跟在表达式’…’后⾯的字符串符合括号之后的正则表达式，特殊构建不作为分组正则表达式’ (?<=abc)def ’会在’ abcdef ’中匹配’def ’（?:）取消优先打印分组的内容'abc' >>>'(?:a)(b)' >>>结果为'[b]'?P<>指定Key'abc' >>>'(?P<n1>a)>>>结果为:groupdict{n1:a}表 2. 正则表达式特殊序列特殊表达式序列说明\A只在字符串开头进⾏匹配。
python正则表达式
python正则表达式正则表达式应⽤场景特定规律字符串的查找替换切割等邮箱格式、url等格式的验证爬⾍项⽬，提取特定的有效内容很多应⽤的配置⽂件使⽤原则只要能够通过字符串等相关函数能够解决的，就不要使⽤正则正则的执⾏效率⽐较低，会降低代码的可读性世界上最难读懂的三样东西：医⽣的处⽅、道⼠的神符、码农的正则提醒：正则是⽤来写的，不是⽤来读的，不要试着阅读别⼈的正则；不懂功能时必要读正则。
基本使⽤说明：正则是通过re模块提供⽀持的相关函数：match：从开头进⾏匹配，找到就⽴即返回正则结果对象，没有就返回Nonesearch：匹配全部内容，任意位置，只要找到，⽴即返回正则结果对象，没有返回None# python依赖次模块完成正则功能import re# 从开头进⾏匹配，找到⼀个⽴即返回正则结果对象，没有返回Nonem = re.match('abc', 'abchelloabc')# 匹配全部内容，任意位置，只要找到，⽴即返回正则结果对象，没有返回Nonem = re.search('abc', 'helloabcshsjsldj')if m:print('ok')# 获取匹配内容print(m.group())# 获取匹配位置print(m.span())findall：匹配所有内容，返回匹配结果组成的列表，没有的返回⼀个空列表# 匹配所有内容，返回匹配结果组成的列表，没有返回Nonef = re.findall('abc', 'abcsdisuoiabcsjdklsjabc')if f:print(f)compile：根据字符串⽣成正则表达式的对象，⽤于特定正则匹配，通过match、search、findall匹配# 根据字符串⽣成正则表达式的对象，⽤于正则匹配c = pile('abc')# 然后进⾏特定正则匹配# m = c.match('abcdefghijklmn')m = c.search('abcdefghijklmn')if m:print(m)print(c.findall('abcueywiabcsjdkaabc'))将re模块中的match、search、findall⽅法的处理过程分为了两步完成。
python正则表达式详解
python正则表达式详解python 正则表达式详解1. 正则表达式模式模式描述^匹配字符串的开头$匹配字符串的末尾。
.匹配任意字符，除了换⾏符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换⾏符的任意字符。
[...]⽤来表⽰⼀组字符,单独列出：[amk] 匹配 'a'，'m'或'k'[^...]不在[]中的字符：[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
re*匹配0个或多个的表达式。
re+匹配1个或多个的表达式。
re?匹配0个或1个由前⾯的正则表达式定义的⽚段，⾮贪婪⽅式re{ n}匹配n个前⾯表达式。
例如，"o{2}"不能匹配"Bob"中的"o"，但是能匹配"food"中的两个o。
re{ n,}精确匹配n个前⾯表达式。
例如，"o{2,}"不能匹配"Bob"中的"o"，但能匹配"foooood"中的所有o。
"o{1,}"等价于"o+"。
"o{0,}"则等价于"o*"。
re{ n,m}匹配 n 到 m 次由前⾯的正则表达式定义的⽚段，贪婪⽅式a| b匹配a或b(re)匹配括号内的表达式，也表⽰⼀个组(?imx)正则表达式包含三种可选标志：i, m, 或 x 。
只影响括号中的区域。
(?-imx)正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。
只影响括号中的区域。
(?: re)类似 (...), 但是不表⽰⼀个组(?imx:re)在括号中使⽤i, m, 或 x 可选标志(?-imx:re)在括号中不使⽤i, m, 或 x 可选标志(?#...)注释.(?= re)前向肯定界定符。
如果所含正则表达式，以 ... 表⽰，在当前位置成功匹配时成功，否则失败。
python 匹配正则
python 匹配正则正则表达式是一种强大的文本匹配工具，Python中也提供了re 模块来支持正则表达式的使用。
本文将通过一些简单的例子来介绍Python中如何使用正则表达式进行匹配。
1.基础正则表达式正则表达式的基本语法如下：. 匹配任意单个字符d 匹配数字，相当于[0-9]w 匹配字母、数字、下划线，相当于[A-Za-z0-9_]s 匹配空格、制表符、换行符等空白字符[] 匹配括号中的任意一个字符| 匹配左右两边的任意一个表达式() 分组，可以用于后续的引用例如：import re# 匹配以a开头的字符串result = re.match('a', 'abc')print(result.group()) # a# 匹配数字result = re.match('d', '123')print(result.group()) # 1# 匹配字母、数字、下划线result = re.match('w', 'a_1')print(result.group()) # a# 匹配空白字符result = re.match('s', ' a')print(result.group()) # (一个空格)2.量词量词用于控制匹配的次数，常见的量词包括： * 匹配前面的字符0次或多次+ 匹配前面的字符1次或多次匹配前面的字符0次或1次{n} 匹配前面的字符恰好n次{n,} 匹配前面的字符至少n次{n,m} 匹配前面的字符至少n次，至多m次例如：import re# 匹配a出现0次或多次result = re.match('a*', 'aaabbb')print(result.group()) # aaa# 匹配a出现1次或多次result = re.match('a+', 'aaabbb')print(result.group()) # aaa# 匹配a出现0次或1次result = re.match('a?', 'aaabbb')print(result.group()) # a# 匹配a出现3次result = re.match('a{3}', 'aaabbb')print(result.group()) # aaa# 匹配a出现至少2次result = re.match('a{2,}', 'aaabbb')print(result.group()) # aaa# 匹配a出现至少1次，至多3次result = re.match('a{1,3}', 'aaabbb')print(result.group()) # aaa3.字符集字符集用于匹配一组字符中的任意一个，常见的字符集包括： [abc] 匹配a、b、c中的任意一个字符[a-z] 匹配a到z中的任意一个小写字母[A-Z] 匹配A到Z中的任意一个大写字母[0-9] 匹配0到9中的任意一个数字[^a] 匹配除了a以外的任意一个字符例如：import re# 匹配a、b、c中的任意一个字符result = re.match('[abc]', 'b')print(result.group()) # b# 匹配a到z中的任意一个小写字母result = re.match('[a-z]', 'c')print(result.group()) # c# 匹配A到Z中的任意一个大写字母result = re.match('[A-Z]', 'C')print(result.group()) # C# 匹配0到9中的任意一个数字result = re.match('[0-9]', '7')print(result.group()) # 7# 匹配除了a以外的任意一个字符result = re.match('[^a]', 'b')print(result.group()) # b4.特殊字符特殊字符用于匹配一些特殊的字符，常见的特殊字符包括：匹配转义字符，例如匹配点号.可以使用.^ 匹配字符串的开头$ 匹配字符串的结尾b 匹配单词边界B 匹配非单词边界例如：import re# 匹配转义字符，例如匹配点号可以使用.result = re.match('a.b', 'a.b')print(result.group()) # a.b# 匹配字符串的开头result = re.match('^abc', 'abcdef')print(result.group()) # abc# 匹配字符串的结尾result = re.match('abc$', 'defabc')print(result.group()) # abc# 匹配单词边界result = re.findall(r'btheb', 'the cat in the hat')print(result) # ['the', 'the']# 匹配非单词边界result = re.findall(r'BtheB', 'themethecatinthehat') print(result) # ['the', 'the']以上就是Python中使用正则表达式进行匹配的基础知识，希望对大家有所帮助。
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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'},
{ymd:'2018-01-02',tianqi:'阴~小雨',aqiInfo:'优'},
{ymd:'2018-01-03',tianqi:'小雨~中雨',aqiInfo:'优'},
{ymd:'2018-01-04',tianqi:'中雨~小雨',aqiInfo:'优'}"
#取出字符串中所有的天气状态
print(re.findall("tianqi:'(.*?)' '',string8))
#此处注意观察（.*?)' 使用的是精确匹配，当匹配到后面是' 号就停止
string9="I don't want to be someone that you're settling for. I don't want to be someone that anyone settles for. "
print(re.findall('\w*o\w',string9,flags = re.I)) #此处留个缺陷" don't you're "匹配出来不是我们想要的结果，用于思考
##out:
['don', 'someon', 'you', 'for', 'don', 'someon', 'anyon', 'for']
string10 = '据路透社报道，由于土耳其军队离美军驻地已经过近，美军数架F-15战斗机和AH-64“阿帕奇”攻击直升机在土军阵地上方进行了威慑性飞行。
'
print(re.sub('[，。
，“”a-zA-Z0-9（）]','',string10)) #将标点符号，数字和字母删除
out:
据路透社报道由于土耳其军队离美军驻地已经过近美军数架-战斗机和-阿帕奇攻击直升机在土军阵地上方进行了威慑性飞行
#将每一部分的内容分割开
string11 = '2室2厅| 101.62平|低区/7层| 朝南\n 上海未来- 浦东-金杨-2005年建'
split =re.split('[-\|\n]',string11) #[]列表内的所有符号作为分隔的标志
print(split)
split_strip = [i.strip() for i in split]
print(split_strip )
out:
['2室2厅', '101.62平', '低区/7层', '朝南', '上海未来', '浦东', '金杨', '2005年建']。