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Python正则表达式教程-常用文本处理技巧(2)

发布时间:2019-10-29 12:29 所属栏目:21 来源:数据大视界
导读:让我们看几个例子: #Thischecksfor'\'inthestringinsteadof'\t'duetothe'\'used re.search(r'Back\\stail','Back\stail').group() 'Back\\stail' #Thistreats'\s'asanescapecharacterbecauseitlacks'\'atthestarto

让我们看几个例子:

  1. # This checks for '\' in the string instead of '\t' due to the '\' used  
  2. re.search(r'Back\\stail', 'Back\stail').group() 
  3. 'Back\\stail' 
  4. # This treats '\s' as an escape character because it lacks '\' at the start of '\s' 
  5. re.search(r'Back\stail', 'Back tail').group() 
  6. '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。
  1. re.search(r'Co+kie', 'Cooookie').group() 
  2. 'Cooookie' 
  •  * -检查左侧是否有零个或多个字符。
  1. # Checks for any occurrence of a or o or both in the given sequence 
  2. re.search(r'Ca*o*kie', 'Caokie').group() 
  3. 'Caokie' 
  •  ? -检查其左边是否为零或一个字符。
  1. # Checks for exactly zero or one occurrence of a or o or both in the given sequence 
  2. re.search(r'Colou?r', 'Color').group() 
  3. '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。

  1. re.search(r'\d{9,10}', '0987654321').group() 
  2. '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。

  1. email_address = 'Please contact us at: support@datacamp.com' 
  2. match = re.search(r'([\w\.-]+)@([\w\.-]+)', ____________) 
  3. if _____: 
  4.  print(match.group()) # The whole matched text 
  5.  print(match.group(1)) # The username (group 1) 
  6.  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:

  1. pattern = "cookie" 
  2. sequence = "Cake and cookie" 
  3. heading = r'<h1>TITLE</h1>' 
  4. re.match(r'<.*>', heading).group() 
  5. '<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>。

  1. heading = r'<h1>TITLE</h1>' 
  2. re.match(r'<.*?>', heading).group() 
  3. '<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:

  1. 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。

  1. pattern = "cookie" 
  2. sequence = "Cake and cookie" 
  3. re.search(pattern, sequence).group() 
  4. 'cookie' 
  • match(pattern, string, flags=0)

(编辑:ASP站长网)

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