python中对正则表达式re包的简单引用方式代码示例

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python中对正则表达式re包的简单引用方式代码示例

2022-06-08 09:14| 来源: 网络整理| 查看: 265

本篇文章小编给大家分享一下python中对正则表达式re包的简单引用方式代码示例，文章代码介绍的很详细，小编觉得挺不错的，现在分享给大家供大家参考，有需要的小伙伴们可以来看看。

在python中导入re包

import re

一、re.match(pattern,string,flags=0)

尝试从字符串开始位置（看清楚，开始位置！！！）匹配一个模式。成功则返回一个match对象，失败则是none

参数说明：

pattern：正则表达式

string：字符串

flags：可选标志位

注：可选标志在下面简单说明

获取对象的方法：

使用group(num) 来获取对象小组内的内容。

举例：

#_*_coding:utf8_*_ import re str1='010-011-110' pattern = r'd{3}-d{3}-d{3}' match = re.match(pattern,str1) print match.group() print match.group(0) print match.group(1) print match.group(2) print match.group(3) #输出为: 010-011-110 010-011-110 010 011 110

match()方法最重要的一点就是它是从字符串开始匹配的，切记这一点······我已经在这点上犯了很多错误了。

在写简单的正则表达式的时候我们可以用（）来进行分组，以便于我们在后续处理中取值。后续也会谈到通过命名捕获的方式来取值。

二、re.search(pattern，string，flags=0)

跟match函数参数一样，它也是用来匹配字符串的。而最大的不同在于它可以从字符串的任意位置匹配，不像match一样，仅限于从字符串开始位置。参数跟match一样，就不做说明了，直接上例子。

#与match例子不同，001前面有很多空格 str1=' 001-010-110' #与match中的模式一样 pattern = r'd{3}-d{3}-d{3}' #若此时用match（）函数，结果肯定是不匹配的。 search = re.search(pattern,str1) print search.group() print search.group(0) print search.group(1) print search.group(2) print search.group(3) #结果： 001-010-110 001-010-110 001 010 110

对于match和search，还是得说一遍，注意一个必须是从字符串开始处匹配，一个是任意位置。

三、检索和替换 re.sub()

用于替换字符串中的匹配项

re.sub(pattern,repl,string,count，flags)

参数说明：

pattern：正则表达式

repl：替换的字符串，可为一个函数

string：要被查找的原始字符串

count：被替换的次数，默认替换所有匹配项

flags：标志位

#_*_coding:utf-8_*_ import re phone = "888-7777-6666 #好牛的号码 #删除字符串中的注释 num = re.sub(r'#.*','',phone) print num #删除注释和- realphone = re.sub(r'D','',phone) print realphone #结果为: 888-7777-6666 88877776666

sub函数理解起来不难，但要主要的是在repl参数的使用。repl可以为一个函数。例如：

将字符串中的数字乘以二

def double(match): value = int(match.group('value')) return str(value*2) s='APPLE23EFG567' print re.sub(r'(?Pd+)',double,s) #结果为： APPLE46EFG1134

因为repl为一个函数，所以再替换的时候会替换为函数的返回值。

注：?P为正则表达式的命名捕获，在下面将会做简单记录

四、正则表达式之命名捕获

格式为：?P

在处理字符串取值时往往会用到

例子：

num = '001-010-110' pattern = r'(d{3})-(d{3})-(d{3})' match = re.match(pattern,num) print match.group() #001-010-110 print match.group(1) #001 print match.group(2) #010 print match.group(3) #110

在上述例子要分别获取每项的值就要使用group（num），而当正则表达式变得复杂的时候，再用num取值时，很有可能会取到错误的值。所以就提出使用命名捕获，下面为简单例子：

pattern = r'(?Pd{3})-(?Pd{3})-(?Pd{3})' match = re.match(patter, num) print match.group('Area') #001 print match.group('zhong') #010 print match/group('wei') #110

虽然在上述例子中使用命名捕获会将降低正则表达式的可读性，但命名捕获咋复杂的正则中，会准确获取想要的值（当然，正则肯定得写准确啊·····）

re库的正确使用姿势

前提假设：

已经充分掌握PCRE风格正则表达式

熟读re库文档

Why

正则表达式的强大已不用我赘述，Python 对此的支持也是十分强大，只不过：

re.search(pattern, string, flags=0) re.match(pattern, string, flags=0) ......

你能很麻利地使用如上所示的一系列模块级别function 吗，如果你天天用 Python 搞正则匹配，相信你一定很熟练。但是如果你需要每次临时翻阅文档才能知道如何使用它，那么就要思考：是不是 API 在某种程度上设计不好了（有的语言的 pattern 极有可能不是放在首位）。

一般来说，API 的接口参数越少越好，最好的就是没有参数，调用者无脑调用，没有任何记忆负担。而 Python 的 re 库，在我看来，应该至少糅合了「命令式」与「OOP」两种风格，而且接口也不「最小化，正交」。

使用姿势

正确的姿势应该是：只用 OOP 风格，并且完全忘记 re 库提供的一系列模块级别的 function （如 re.search, re.match等）。

首先是每次都构造出 Regex 对象，然后由 Regex 对象得出 Match 对象，然后在 Regex 对象和 Match 对象上进行一系列操作。比如：

# 1. 构造 REGEX = re.compile($pattern, flags) flags是re模块的常量 # 2. 获取 MatchObject m = regex.search(string) # 3. 后续 MatchObject 的使用 1. 获取分组 group() 2. groups 3. groupdict()

应用举例

比如在自己构造的 PathUtils 中，就是如此使用的（非常喜欢各种各样的 Utils ）：

from __future__ import (absolute_import, unicode_literals) import re class PathUtils(object): """路径操作的工具函数""" _LINUX_ROOT = '/' _LINUX_PATH_SPLITOR = '/' @classmethod def is_two_linux_path_contains(cls, path1, path2): """两个Linux路径是否存在互相包含关系""" if path1 == cls._LINUX_ROOT or path2 == cls._LINUX_ROOT: return True path1_split = path1.split(cls._LINUX_PATH_SPLITOR) path2_split = path2.split(cls._LINUX_PATH_SPLITOR) for item1, item2 in zip(path1_split, path2_split): if item1 != item2: return False return True @classmethod def is_valid_linux_path(cls, path): if not path: return False LINUX_PATH_REGEX = r'^(/[^/ ]*)+/?$' return cls.is_valid_pattern(path, LINUX_PATH_REGEX) @classmethod def is_valid_windows_path(cls, path): if not path: return False WINDOWS_PATH_REGEX = r'^[a-zA-Z]:\(((?![:"/\|?*]).)+((?

主要的功能函数就是：

@classmethod def is_valid_pattern(cls, value, pattern): if not value: return False REGEX = re.compile(pattern, re.UNICODE) m = REGEX.match(value) return True if m else False

这样一系列流程下来，我的感受就是，re 库的接口没有需要记忆，也没有需要临时翻阅文档的地方，并且我只用这一种风格（自己熟悉的，效率总是最高的），比如 re.compile肯定只需要传一个参数(flags不是必要的)，REGEX_OBJ.match/search肯定只需要传need_search_string即可。

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