Python正则表达式教程-常用文本处理技巧

让我们看几个例子：

# This checks for '' in the string instead of 't' due to the '' used  
re.search(r'Backstail', 'Backstail').group() 
'Backstail' 
# This treats 's' as an escape character because it lacks '' at the start of 's' 
re.search(r'Backstail', 'Back tail').group() 
'Back lash' 

• 重复次数

如果您要查找序列中的长模式，将变得非常乏味。幸运的是，该re模块使用以下特殊字符处理重复：

• + -检查其左侧的一个或多个字符。

re.search(r'Co+kie', 'Cooookie').group() 
'Cooookie' 

•  * -检查左侧是否有零个或多个字符。

# Checks for any occurrence of a or o or both in the given sequence 
re.search(r'Ca*o*kie', 'Caokie').group() 
'Caokie' 

•  ? -检查其左边是否为零或一个字符。

# Checks for exactly zero or one occurrence of a or o or both in the given sequence 
re.search(r'Colou?r', 'Color').group() 
'Color' 

但是，如果您要检查序列重复的确切数目怎么办?

例如，检查应用程序中电话号码的有效性。re模块还使用以下正则表达式很好地处理了此问题：

{x} -重复x次。

{x,} -重复至少x次或更多。

{x, y} -重复至少x次，但不超过y次。

re.search(r'd{9,10}', '0987654321').group() 
'0987654321' 

将+和*资格赛被认为是greedy。

• 使用正则表达式进行分组和分组

假设，当您验证电子邮件地址并想要分别检查用户名和主机时。

这是group正则表达式功能派上用场的时候。它允许您拾取匹配文本的一部分。

由括号()界定的正则表达式模式的部分称为groups。括号不会更改表达式匹配的内容，而是在匹配的序列内形成组。group()在本教程的示例中，您一直都在使用该功能。match.group()像平常一样，没有任何参数的纯文本仍然是整个匹配文本。

email_address = 'Please contact us at: support@datacamp.com' 
match = re.search(r'([w.-]+)@([w.-]+)', ____________) 
if _____: 
 print(match.group()) # The whole matched text 
 print(match.group(1)) # The username (group 1) 
 print(match.group(2)) # The host (group 2) 

贪婪vs非贪婪匹配

当特殊字符与搜索序列(字符串)尽可能匹配时，则称为"贪婪匹配"。这是正则表达式的正常行为，但有时不希望出现这种行为：

pattern = "cookie" 
sequence = "Cake and cookie" 
heading = r'<h1>TITLE</h1>' 
re.match(r'<.*>', heading).group() 
'<h1>TITLE</h1>' 

该模式<.*>匹配整个字符串，直到第二次出现为止>。

但是，如果只想匹配第一个

标记，则可以使用贪婪的限定符*?，该限定符匹配的文字越少越好。

?在限定符之后添加使其以非贪婪或最小的方式执行匹配;也就是说，将匹配尽可能少的字符。跑步时<.*>，您只会与比赛<h1>。

heading = r'<h1>TITLE</h1>' 
re.match(r'<.*?>', heading).group() 
'<h1>' 

re Python库

Re Python中的库提供了几个函数，使其值得掌握。您已经看过其中的一些，例如re.search()，re.match()。让我们详细检查一些有用的功能：

search(pattern, string, flags=0) 

使用此功能，您可以扫描给定的字符串/序列，以查找正则表达式产生匹配项的第一个位置。如果找到，则返回相应的匹配对象;否则，None如果字符串中没有位置与模式匹配，则返回。请注意，这None与在字符串中的某个点找到零长度匹配不同。

pattern = "cookie" 
sequence = "Cake and cookie" 
re.search(pattern, sequence).group() 
'cookie' 

• match(pattern, string, flags=0)

（编辑：泰州站长网）

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