1.引入正则模块(Regular Expression)

要使用python3中的RE则必须引入 re模块

            
import re #引入正则表达式
          

2.主要使用的方法 match(), 从左到右进行匹配

            
#pattern 为要校验的规则
#str 为要进行校验的字符串
result = re.match(pattern, str) 
 
#如果result不为None,则group方法则对result进行数据提取
          

3. 正则表达式

1️⃣单字符匹配规则

            
字符 功能
.  匹配任意1个字符(除了\n)
[]  匹配[]中列举的字符
\d  匹配数字,也就是0-9
\D  匹配非数字,也就是匹配不是数字的字符
\s  匹配空白符,也就是 空格\tab
\S  匹配非空白符,\s取反
\w  陪陪单词字符, a-z, A-Z, 0-9, _
\W  匹配非单词字符, \w取反
          

2️⃣表示数量的规则

            
字符 功能
*  匹配前一个字符出现0次多次或者无限次,可有可无,可多可少
+  匹配前一个字符出现1次多次或则无限次,直到出现一次
?  匹配前一个字符出现1次或者0次,要么有1次,要么没有
{m}  匹配前一个字符出现m次
{m,} 匹配前一个字符至少出现m次
{m,n} 匹配前一个字符出现m到n次
 
          

例一: 验证手机号码是否符合规则(不考虑边界问题)

            
#首先清楚手机号的规则
#1.都是数字 2.长度为11 3.第一位是1 4.第二位是35678中的一位
 
pattern = "1[35678]\d{9}"
phoneStr = "18230092223"
 
result = re.match(pattern, phoneStr)
result.group()
 
#执行结果如下图:

          

4. 原始字符串raw, 先来看如下实例:

在上图中: 在给str赋值"\nabc"前加上"r"之后,python解释器会自动给str的值"\nabc"在加上一个"\".

使str在被打印的时候,能够保持原始字符串的值"\nabc"打印出来.

例二: (原始字符串在正则表达式中的应用)

假若没有原始自付出r,则我们就要进行如下的操作: 给pattern加上双倍的"\"以避免转义字符中减少"\".会比较麻烦

当我们使用r原始字符串时,就不必考虑字符串的转移问题,更易集中解决字符匹配问题.

5. 表示边界

            
字符 功能
^  匹配字符串开头
$  匹配字符串结尾
\b  匹配一个单词的边界
\B  匹配非单词边界
          

例三: 边界(制定规则来匹配str="ho ve r")

            
import re
 
#定义规则匹配str="ho ve r"
#1. 以字母开始
#2. 中间有空字符
#3. ve两边分别限定匹配单词边界
 
pattern = r"^\w+\s\bve\b\sr"
str = "ho ve r"
result = re.match(pattern, str)
result.group()
          

6. 匹配分组

            
字符  功能
|   匹配左右任意一个表达式
(ab)  将括号中字符作为一个分组
\num  引用分组num匹配到的字符串
(?P
            
              ) 分组起别名
(?P=name) 引用别名为name分组匹配到的字符串
            
          

例四: 匹配出0-100之间的数字

            
import re
 
#匹配出0-100之间的数字
#首先:正则是从左往又开始匹配
#经过分析: 可以将0-100分为三部分
#1. 0  "0$"
#2. 100  "100$"
#3. 1-99  "[1-9]\d{0,1}$"
#所以整合如下
 
pattern = r"0$|100$|[1-9]\d{0,1}$"
#测试数据为0,3,27,100,123
result = re.match(pattern, "27")
result.group()
 
#将0考虑到1-99上,上述pattern还可以简写为:pattern=r"100$|[1-9]?\d{0,1}$"
#测试结果如下图:
          

例五: 匹配分组,获取页面中的

标签中的内容

              
import re
#匹配分组,获取页面
              

                标签中的内容, 爬虫的时候会用到
 
str = "
              
              

                hello world!
              
              

                "
pattern = r"
              
              

                (.*)
              
              "
result = re.match(pattern, str)
result.group()
 
#执行如下图
            

例六: 分组引用, 精确获取多个标签内的内容

              
import re
 
#引用分组,精确获取多个标签内的内容
#"\1"是对第一个分组的引用,同理......
 
str = "
              
                

                  hello world!
                
              
              "
pattern = r"<(.+)><(.+)>.*"
result = re.match(pattern, str)
result.groups()
 
#执行如下图:
            

例七-2:分组起别名

              
import re
 
#分组起别名
 
str = "
              
                

                  hello world!
                
              
              "
pattern = "<(?P
              
                .+)><(?P
                
                  .+)>(?P
                  
                    .*)"
result = re.match(pattern, str)
result.groups()
 
#执行如下图:
                  
                
              
            

以上这篇对python3中的RE(正则表达式)-详细总结就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。