python 正则表达式判断_Python 正则表达式[通俗易懂]

python 正则表达式判断_Python 正则表达式[通俗易懂]跟随练习:importreoriginal_string=r”ABC\-001″rexp_string=r’\w{3}\\\-\d{3}’result=re.match(rexp_string,original_string)original_string_1=”abcd”original_string_2=”abcd”original_string_…

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跟随练习:

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import re

original_string = r”ABC\-001″

rexp_string = r’\w{3}\\\-\d{3}’

result = re.match(rexp_string,original_string)

original_string_1 = “a b c d”

original_string_2 = “a b c d”

original_string_1 = re.split(r’\s+’,original_string_1)

original_string_2 = original_string_2.split()

print(original_string_1)

print(type(print(original_string_2)))

print(original_string_2)

original_string_3 = “a b c d”

m = re.match(r’^(\w)\s\w\s+\w\s+\w$’,original_string_3)

n = re.match(r’a b c d’,original_string_3)

print(m)

print(“n:”)

print(n)

print(m.groups())

print(type(m.groups()))

48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

引自:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00143193331387014ccd1040c814dee8b2164bb4f064cff000

字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构,对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址,虽然可以编程提取@前后的子串,再分别判断是否是单词和域名,但这样做不但麻烦,而且代码难以复用。

正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来给字符串定义一个规则,凡是符合规则的字符串,我们就认为它“匹配”了,否则,该字符串就是不合法的。

所以我们判断一个字符串是否是合法的Email的方法是:

创建一个匹配Email的正则表达式;

用该正则表达式去匹配用户的输入来判断是否合法。

因为正则表达式也是用字符串表示的,所以,我们要首先了解如何用字符来描述字符。

在正则表达式中,如果直接给出字符,就是精确匹配。用\d可以匹配一个数字,\w可以匹配一个字母或数字,所以:

’00\d’可以匹配’007’,但无法匹配’00A’;

‘\d\d\d’可以匹配’010’;

‘\w\w\d’可以匹配’py3’;

.可以匹配任意字符,所以:

‘py.’可以匹配’pyc’、’pyo’、’py!’等等。

要匹配变长的字符,在正则表达式中,用*表示任意个字符(包括0个),用+表示至少一个字符,用?表示0个或1个字符,用{n}表示n个字符,用{n,m}表示n-m个字符:

来看一个复杂的例子:\d{3}\s+\d{3,8}。

我们来从左到右解读一下:

\d{3}表示匹配3个数字,例如’010’;

\s可以匹配一个空格(也包括Tab等空白符),所以\s+表示至少有一个空格,例如匹配’ ‘,’ ‘等;

\d{3,8}表示3-8个数字,例如’1234567’。

综合起来,上面的正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带区号的电话号码。

如果要匹配’010-12345’这样的号码呢?由于’-‘是特殊字符,在正则表达式中,要用’\’转义,所以,上面的正则是\d{3}\-\d{3,8}。

但是,仍然无法匹配’010 – 12345’,因为带有空格。所以我们需要更复杂的匹配方式。

进阶

要做更精确地匹配,可以用[]表示范围,比如:

[0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线;

[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串,比如’a100’,’0_Z’,’Py3000’等等;

[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头,后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串,也就是Python合法的变量;

[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}更精确地限制了变量的长度是1-20个字符(前面1个字符+后面最多19个字符)。

A|B可以匹配A或B,所以(P|p)ython可以匹配’Python’或者’python’。

^表示行的开头,^\d表示必须以数字开头。

$表示行的结束,\d$表示必须以数字结束。

你可能注意到了,py也可以匹配’python’,但是加上^py$就变成了整行匹配,就只能匹配’py’了。

re模块

有了准备知识,我们就可以在Python中使用正则表达式了。Python提供re模块,包含所有正则表达式的功能。由于Python的字符串本身也用\转义,所以要特别注意:

s = ‘ABC\\-001’ # Python的字符串

# 对应的正则表达式字符串变成:

# ‘ABC\-001’

因此我们强烈建议使用Python的r前缀,就不用考虑转义的问题了:

s = r’ABC\-001′ # Python的字符串

# 对应的正则表达式字符串不变:

# ‘ABC\-001’

先看看如何判断正则表达式是否匹配:

>>> import re

>>> re.match(r’^\d{3}\-\d{3,8}$’, ‘010-12345’)

>>> re.match(r’^\d{3}\-\d{3,8}$’, ‘010 12345’)

>>>

match()方法判断是否匹配,如果匹配成功,返回一个Match对象,否则返回None。常见的判断方法就是:

test = ‘用户输入的字符串’

if re.match(r’正则表达式’, test):

print(‘ok’)

else:

print(‘failed’)

切分字符串

用正则表达式切分字符串比用固定的字符更灵活,请看正常的切分代码:

>>> ‘a b c’.split(‘ ‘)

[‘a’, ‘b’, ”, ”, ‘c’]

嗯,无法识别连续的空格,用正则表达式试试:

>>> re.split(r’\s+’, ‘a b c’)

[‘a’, ‘b’, ‘c’]

无论多少个空格都可以正常分割。加入,试试:

>>> re.split(r'[\s\,]+’, ‘a,b, c d’)

[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]

再加入;试试:

>>> re.split(r'[\s\,\;]+’, ‘a,b;; c d’)

[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]

如果用户输入了一组标签,下次记得用正则表达式来把不规范的输入转化成正确的数组。

分组

除了简单地判断是否匹配之外,正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组(Group)。比如:

^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组,可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码:

>>> m = re.match(r’^(\d{3})-(\d{3,8})$’, ‘010-12345’)

>>> m

>>> m.group(0)

‘010-12345’

>>> m.group(1)

‘010’

>>> m.group(2)

‘12345’

如果正则表达式中定义了组,就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

注意到group(0)永远是原始字符串,group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。

提取子串非常有用。来看一个更凶残的例子:

>>> t = ’19:05:30′

>>> m = re.match(r’^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$’, t)

>>> m.groups()

(’19’, ’05’, ’30’)

这个正则表达式可以直接识别合法的时间。但是有些时候,用正则表达式也无法做到完全验证,比如识别日期:

‘^(0[1-9]|1[0-2]|[0-9])-(0[1-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-1]|[0-9])$’

对于’2-30’,’4-31’这样的非法日期,用正则还是识别不了,或者说写出来非常困难,这时就需要程序配合识别了。

贪婪匹配

最后需要特别指出的是,正则匹配默认是贪婪匹配,也就是匹配尽可能多的字符。举例如下,匹配出数字后面的0:

>>> re.match(r’^(\d+)(0*)$’, ‘102300’).groups()

(‘102300’, ”)

由于\d+采用贪婪匹配,直接把后面的0全部匹配了,结果0*只能匹配空字符串了。

必须让\d+采用非贪婪匹配(也就是尽可能少匹配),才能把后面的0匹配出来,加个?就可以让\d+采用非贪婪匹配:

>>> re.match(r’^(\d+?)(0*)$’, ‘102300’).groups()

(‘1023′, ’00’)

编译

当我们在Python中使用正则表达式时,re模块内部会干两件事情:

编译正则表达式,如果正则表达式的字符串本身不合法,会报错;

用编译后的正则表达式去匹配字符串。

如果一个正则表达式要重复使用几千次,出于效率的考虑,我们可以预编译该正则表达式,接下来重复使用时就不需要编译这个步骤了,直接匹配:

>>> import re

# 编译:

>>> re_telephone = re.compile(r’^(\d{3})-(\d{3,8})$’)

# 使用:

>>> re_telephone.match(‘010-12345’).groups()

(‘010’, ‘12345’)

>>> re_telephone.match(‘010-8086’).groups()

(‘010’, ‘8086’)

编译后生成Regular Expression对象,由于该对象自己包含了正则表达式,所以调用对应的方法时不用给出正则字符串。

小结

正则表达式非常强大,要在短短的一节里讲完是不可能的。要讲清楚正则的所有内容,可以写一本厚厚的书了。如果你经常遇到正则表达式的问题,你可能需要一本正则表达式的参考书。

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