京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python基础教程之正则表达式基本语法以及re模块
什么是正则:
正则表达式是可以匹配文本片段的模式。
正则表达式'Python'可以匹配'python'
正则是个很牛逼的东西,python中当然也不会缺少。
所以今天的Python就跟大家一起讨论一下python中的re模块。
re模块包含对正则表达式的支持。
通配符
.表示匹配任何字符:
‘.ython'可以匹配'python'和'fython'
对特殊字符进行转义:
‘python\.org'匹配‘python.org'
字符集
‘[pj]ython'能够匹配'python'和'jython'
反转字符集
‘[^abc]'可以匹配除了abc之外的任何字符
选择符
使用管道符号|
可选项
加上问好就变为了可选项:
r'(http://)?(www.)?python.org‘只能匹配下面几种:
'http://www.python.org'
'http://python.org'
'www.python.org'
'python.org'
重复子模式
*:允许模式重复0次或多次
+:允许模式重复1次或多次
{m, n}允许模式重复m-n次
当然,正则语法规则很多,远不止上面的这些。但是我们只能点到为止了,因为这篇博客的目的是介绍Python中的模块,re模块。
re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。
compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象。该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换。
re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数,这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数。
re中重要的函数:
compile(pattern[, flags]) 根据包含正则表达式的字符串创建模式对象
search(pattern, string[, flags]) 在字符串中寻找模式
match(pattern, string[, flags]) 在字符串的开始处匹配模式
split(pattern, string[, maxsplit=0]) 根据匹配项分割字符串
findall(pattern, string) 列出字符串中模式的所有匹配项
sub(pat, rep, string[, count=0]) 字符串中所有pat的匹配项用repl替换
escape(string) 将字符串中所有特殊表达式字符转义
下面就进行简单的应用:
使用match
?
1
2
3
import re
print(re.match('www', 'www.runoob.com').span()) # 在起始位置匹配
print(re.match('com', 'www.runoob.com')) # 不在起始位置匹配
使用search
?
1
2
3
import re
print(re.search('www', 'www.runoob.com').span()) # 在起始位置匹配
print(re.search('com', 'www.runoob.com').span()) # 不在起始位置匹配
这时候需要停一下,match和search的区别呢?
看看结果先:
match例子中结果:
(0, 3)
None
search例子中结果:
(0, 3)
(11, 14)
match()函数只检测RE是不是在string的开始位置匹配,search()会扫描整个string查找匹配;
也就是说match()只有在0位置匹配成功的话才有返回,如果不是开始位置匹配成功的话,match()就返回none。
search()会扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。
使用sub
Python 的re模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。
?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
#!/usr/bin/python
import re
phone = "2004-959-559 # This is Phone Number"
# Delete Python-style comments
num = re.sub(r'#.*$', "", phone)
print "Phone Num : ", num
# Remove anything other than digits
num = re.sub(r'\D', "", phone)
print "Phone Num : ", num
结果:
Phone Num : 2004-959-559
Phone Num : 2004959559
最后献上菊花:
^ 匹配字符串的开头
$ 匹配字符串的末尾。
. 匹配任意字符,除了换行符,当re.DOTALL标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符。
[...] 用来表示一组字符,单独列出:[amk] 匹配 'a','m'或'k'
[^...] 不在[]中的字符:[^abc] 匹配除了a,b,c之外的字符。
re* 匹配0个或多个的表达式。
re+ 匹配1个或多个的表达式。
re? 匹配0个或1个由前面的正则表达式定义的片段,非贪婪方式
re{ n}
re{ n,} 精确匹配n个前面表达式。
re{ n, m} 匹配 n 到 m 次由前面的正则表达式定义的片段,贪婪方式
a| b 匹配a或b
(re) G匹配括号内的表达式,也表示一个组
(?imx) 正则表达式包含三种可选标志:i, m, 或 x 。只影响括号中的区域。
(?-imx) 正则表达式关闭 i, m, 或 x 可选标志。只影响括号中的区域。
(?: re) 类似 (...), 但是不表示一个组
(?imx: re) 在括号中使用i, m, 或 x 可选标志
(?-imx: re) 在括号中不使用i, m, 或 x 可选标志
(?#...) 注释.
(?= re) 前向肯定界定符。如果所含正则表达式,以 ... 表示,在当前位置成功匹配时成功,否则失败。但一旦所含表达式已经尝试,匹配引擎根本没有提高;模式的剩余部分还要尝试界定符的右边。
(?! re) 前向否定界定符。与肯定界定符相反;当所含表达式不能在字符串当前位置匹配时成功
(?> re) 匹配的独立模式,省去回溯。
\w 匹配字母数字
\W 匹配非字母数字
\s 匹配任意空白字符,等价于 [\t\n\r\f].
\S 匹配任意非空字符
\d 匹配任意数字,等价于 [0-9].
\D 匹配任意非数字
\A 匹配字符串开始
\Z 匹配字符串结束,如果是存在换行,只匹配到换行前的结束字符串。c
\z 匹配字符串结束
\G 匹配最后匹配完成的位置。
\b 匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。
\B 匹配非单词边界。'er\B' 能匹配 "verb" 中的 'er',但不能匹配 "never" 中的 'er'。
\n, \t, 等. 匹配一个换行符。匹配一个制表符。等
\1...\9 匹配第n个分组的子表达式。
\10 匹配第n个分组的子表达式,如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。
re的正则表达式语法
正则表达式语法表如下:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27