在Python中需要通过正则表达式对字符串进⾏匹配的时候，可以使⽤⼀个python自带的模块，名字为re。

正则表达式的大致匹配过程是：
1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，
2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。
3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

r：Python 中字符串的前导 r 代表原始字符串标识符，该字符串中的特殊符号不会被转义，适用于正则表达式中繁杂的特殊符号表示。 因此 r"\n" 表示包含 '\' 和 'n' 两个字符的字符串，而 "\n" 则表示只包含一个换行符的字符串。

print("\\n") # 输出 \nprint(r"\n") #输出 \n

re模块的使用：import re

re.match函数

语法：re.match(pattern, string, flags=0)

尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象。

如果上⼀步匹配到数据的话，可以使⽤group⽅法来提取数据。以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group()用来提出分组截获的字符串**，**（）用来分组，group() 同group（0）就是匹配正则表达式整体结果，group(1) 列出第一个括号匹配部分，group(2) 列出第二个括号匹配部分，group(3) 列出第三个括号匹配部分。没有匹配成功的，re.search()返回None。

举例：

>>> import re>>> result = re.match("itcast","itcast.cn")>>> result.group()'itcast'

从string头开始匹配pattern完全可以匹配，pattern匹配结束，同时匹配终止，后面的.cn不再匹配，返回匹配成功的信息。

匹配单个字符

[…]字符集，对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，比如[abc]和[a-c]，第一个字符如果是^表示取反。所有特殊字符（比如"]""-""^"）在字符集中都失去原来的含义，如要使用可把"]""-“放在第一个字符，"^“放在非第一个字符。

举例：

import reret = re.match(".","M")print(ret.group())ret = re.match("t.o","too")print(ret.group())ret = re.match("t.o","two")print(ret.group())# 如果hello的⾸字符⼩写，那么正则表达式需要⼩写的hret = re.match("h","hello Python")print(ret.group())# 如果hello的⾸字符⼤写，那么正则表达式需要⼤写的Hret = re.match("H","Hello Python")print(ret.group())# ⼤⼩写h都可以的情况ret = re.match("[hH]","hello Python")print(ret.group())ret = re.match("[hH]","Hello Python")print(ret.group())ret = re.match("[hH]ello Python","Hello Python")print(ret.group())# 匹配0到9的多种写法ret = re.match("[0123456789]Hello Python","7Hello Python")print(ret.group())ret = re.match("[0-9]Hello Python","7Hello Python")print(ret.group())# 匹配0到3和5-9ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","7Hello Python")print(ret.group())ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","4Hello Python")#print(ret.group())ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥1号发射成功")print(ret.group())ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥2号发射成功")print(ret.group())

结果：

M
too
two
h
H
h
H
Hello Python
7Hello Python
7Hello Python
7Hello Python
嫦娥1号
嫦娥2号

匹配多个字符

举例：

import re#：匹配出，⼀个字符串第⼀个字⺟为⼤写字符，后⾯都是⼩写字⺟并且这些⼩写字⺟可有可⽆ret = re.match("[A-Z][a-z]*","M")print(ret.group())ret = re.match("[A-Z][a-z]*","MnnM")print(ret.group())ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aabcdef")print(ret.group())#匹配出，变量名是否有效names = ["name1", "_name", "2_name", "__name__"]for name in names:    ret = re.match("[a-zA-Z_]+[\w]*",name)    if ret:        print("变量名 %s 符合要求" % ret.group())    else:        print("变量名 %s ⾮法" % name)#匹配出，0到99之间的数字ret = re.match("[1-9]?[0-9]","7")print(ret.group())ret = re.match("[1-9]?\d","33")print(ret.group())# 这个结果并不是想要的，利⽤$才能解决ret = re.match("[1-9]?\d","09")print(ret.group())ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","12a3g45678")print(ret.group())#匹配出，8到20位的密码，可以是⼤⼩写英⽂字⺟、数字、下划线ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{8,20}","1ad12f23s34455ff66")print(ret.group())

结果：
M
Mnn
Aabcdef
变量名 name1 符合要求
变量名 _name 符合要求
变量名 2_name ⾮法
变量名 __name__ 符合要求
7
33
0
12a3g4
1ad12f23s34455ff66

匹配开头结尾

举例：匹配163.com的邮箱地址

import reemail_list = ["xiaoWang@163.com", "xiaoWang@163.comheihei", ".com.xiaowang@qq.com"]for email in email_list:    ret = re.match("[\w]{4,20}@163\.com$", email)    if ret:        print("%s 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:%s" % (email, ret.group()))    else:        print("%s 不符合要求" % email)

结果：

xiaoWang@163.com 是符合规定的邮件地址,匹配后的结果是:xiaoWang@163.com
xiaoWang@163.comheihei 不符合要求
.com.xiaowang@qq.com 不符合要求

匹配分组

举例：|

#匹配出0-100之间的数字import reret = re.match("[1-9]?\d$|100","8")print(ret.group()) # 8ret = re.match("[1-9]?\d$|100","78")print(ret.group()) # 78ret = re.match("[1-9]?\d$|100","08")# print(ret.group()) # 不是0-100之间ret = re.match("[1-9]?\d$|100","100")print(ret.group()) # 100

举例：()

#需求：匹配出163、126、qq邮箱ret = re.match("\w{4,20}@163\.com", "test@163.com")print(ret.group()) # test@163.comret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@126.com")print(ret.group()) # test@126.comret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@qq.com")print(ret.group()) # test@qq.comret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "test@gmail.com")if ret:    print(ret.group())else:    print("不是163、126、qq邮箱") # 不是163、126、qq邮箱#不是以4、7结尾的⼿机号码(11位)tels = ["13100001234", "18912344321", "10086", "18800007777"]for tel in tels:    ret = re.match("1\d{9}[0-35-68-9]", tel)    if ret:        print(ret.group())    else:        print("%s 不是想要的⼿机号" % tel)#提取区号和电话号码ret = re.match("([^-]*)-(\d+)","010-12345678")print(ret.group())print(ret.group(1))print(ret.group(2))

举例：\number

匹配数字代表的组合。每个括号是一个组合，组合从1开始编号。比如 (.+) \1 匹配 'the the' 或者 '55 55', 但不会匹配 'thethe' (注意组合后面的空格)。这个特殊序列只能用于匹配前面99个组合。如果 number 的第一个数位是0， 或者 number 是三个八进制数，它将不会被看作是一个组合，而是八进制的数字值。在 '[' 和 ']' 字符集合内，任何数字转义都被看作是字符。

例子1：匹配出 <html>hh</html>

\1,…,\9，匹配第n个分组的内容。如例子所示，指匹配第一个分组的内容。

import re# 正确的理解思路：如果在第⼀对<>中是什么，按理说在后⾯的那对<>中就应该是什么。通过引⽤分组中匹配到的数据即可，但是要注意是元字符串，即类似 r""这种格式。ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>hh</html>")# 因为2对<>中的数据不⼀致，所以没有匹配出来test_label = ["<html>hh</html>","<html>hh</htmlbalabala>"]for label in test_label:    ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", label)    if ret:        print("%s 这是一对正确的标签" % ret.group())    else:        print("%s 这是⼀对不正确的标签" % label)

    结果：

    例子2：匹配出 www.itcast.cn

import relabels = ["<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>"]for label in labels:    ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", label)    if ret:        print("%s 是符合要求的标签" % ret.group())    else:        print("%s 不符合要求" % label)

    结果：

举例：(?P) (?P=name)

一个用于标记，一个用于在同一个正则表达式中复用

import reret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>","<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>")ret.group()ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>","<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>")#ret.group()

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式（ Pattern ）对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

prog = re.compile(pattern)result = prog.match(string)

等价于

result = re.match(pattern, string)

举例：

>>>import re>>> pattern = re.compile(r'\d+')   m = pattern.match('one12twothree34four', 3, 10) # 从'1'的位置开始匹配，正好匹配>>> print m                                         # 返回一个 Match 对象<_sre.SRE_Match object at 0x10a42aac0>>>> m.group(0)   # 可省略 0'12'>>> m.start(0)   # 可省略 03>>> m.end(0)     # 可省略 05>>> m.span(0)    # 可省略 0(3, 5)

在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：

  • group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串，当要获得整个匹配的子串时，可直接使用 group() 或 group(0)；
  • start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置（子串第一个字符的索引），参数默认值为 0；
  • end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置（子串最后一个字符的索引+1），参数默认值为 0；
  • span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))

re.search函数

re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果没有匹配，就返回一个 None。

re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配

举例：

import reret = re.search(r"\d+", "阅读次数为9999")print(ret.group())

结果：

9999

re.findall函数

在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。注意**：** match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。

举例：

import reret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345")print(ret)

结果：

[‘9999’, ‘7890’, ‘12345’]

re.finditer函数

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

import reit = re.finditer(r"\d+", "12a32bc43jf3")for match in it:    print(match.group())

结果：

12
32
43
3

re.sub函数

sub是substitute的所写，表示替换，将匹配到的数据进⾏替换。

语法：re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

举例：将匹配到的阅读次数加1

方法一：

import reret = re.sub(r"\d+", '998', "python = 997")print(ret)

结果：python = 998

方法二：

import redef add(temp):    #int（）参数必须是字符串，类似字节的对象或数字，而不是“re.Match”    strNum = temp.group()    num = int(strNum) + 1    return str(num)ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 997")print(ret)ret = re.sub(r"\d+", add, "python = 99")print(ret)

结果;

python = 998
python = 100

re.subn函数

行为与sub()相同，但是返回一个元组 (字符串, 替换次数)。

re.subn(pattern, repl, string[, count])

返回：(sub(repl, string[, count]), 替换次数)

import repattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')s = 'i say, hello world!'print(re.subn(pattern, r'\2 \1', s))def func(m):    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()print(re.subn(pattern, func, s))### output #### ('say i, world hello!', 2)# ('I Say, Hello World!', 2)

re.split函数

根据匹配进⾏切割字符串，并返回⼀个列表。

re.``split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

举例：

import reret = re.split(r":| ","info:xiaoZhang 33 shandong")print(ret)

结果：[‘info’, ‘xiaoZhang’, ‘33’, ‘shandong’]

python贪婪和⾮贪婪

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”。

注：我们一般使用非贪婪模式来提取。

在”*”,"?","+","{m,n}“后⾯加上？，使贪婪变成⾮贪婪。

举例1：

import res="This is a number 234-235-22-423"#正则表达式模式中使⽤到通配字，那它在从左到右的顺序求值时，会尽量“抓取”满⾜匹配最⻓字符串，在我们上⾯的例⼦⾥⾯，“.+”会从字符串的启始处抓取满⾜模式的最⻓字符，其中包括我们想得到的第⼀个整型字段的中的⼤部分，“\d+”只需⼀位字符就可以匹配，所以它匹配了数字“4”，⽽“.+”则匹配了从字符串起始到这个第⼀位数字4之前的所有字符r=re.match(".+(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)print(r.group(1))#⾮贪婪操作符“？”，这个操作符可以⽤在"*","+","?"的后⾯，要求正则匹配的越少越好r=re.match(".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)print(r.group(1))

结果：

4-235-22-423
234-235-22-423

举例2：

>>> re.match(r"aa(\d+)","aa2343ddd").group(1)'2343'>>> re.match(r"aa(\d+?)","aa2343ddd").group(1)'2'>>> re.match(r"aa(\d+)ddd","aa2343ddd").group(1)'2343'>>> re.match(r"aa(\d+?)ddd","aa2343ddd").group(1)'2343'

举例3：提取图片地址

import retest_str="<img data-original=https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973.jpg>"ret = re.search(r"https://.*?.jpg", test_str)print(ret.group())

结果：https://rpic.douyucdn.cn/appCovers/2016/11/13/1213973.jpg

r的作⽤

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，Python中字符串前⾯加上 r 表示原⽣字符串。

import remm = "c:\\a\\b\\c"print(mm)#c:\a\b\cret = re.match("c:\\\\",mm).group()print(ret)#c:\ret = re.match("c:\\\\a",mm).group()print(ret)#c:\aret = re.match(r"c:\\a",mm).group()print(ret)#c:\aret = re.match(r"c:\a",mm).group()print(ret)#AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group'

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Python入门技能树网络爬虫正则表达式426640 人正在系统学习中

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