京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python正则表达式分组概念与用法详解
想学习大数据技术先本文实例讲述了Python正则表达式分组概念与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
正则表达式分组
分组就是用一对圆括号“()”括起来的正则表达式,匹配出的内容就表示一个分组。从正则表达式的左边开始看,看到的第一个左括号“(”表示第一个分组,第二个表示第二个分组,依次类推,需要注意的是,有一个隐含的全局分组(就是0),就是整个正则表达式。
分完组以后,要想获得某个分组的内容,直接使用group(num)和groups()函数去直接提取就行。
例如:提取代码中的超链接中的文本
>>> s='<div><a href="https://support.google.com/chrome/?p=ui_hotword_search" rel="external nofollow" target="_blank">更多</a><p>dfsl</p></div>'
>>> print re.search(r'<a.*>(.*)</a>',s).group(1)
更多
或者
>>> print re.match(r'.*<a.*>(.*)</a>',s).group(1)
更多
按照上面的分组匹配以后,我们就可以拿到我们想拿到的字串,但是如果我们正则表达式中括号比较多,那我们在拿我们想要的字串时,要去挨个数我们想要的字串时第几个括号,这样会很麻烦,这个时候Python又引入了另一种分组,那就是命名分组,上面的叫无名分组。
命名分组
命名分组就是给具有默认分组编号的组另外再给一个别名。命名分组的语法格式如下:
(?P<name>正则表达式)#name是一个合法的标识符
如:提取字符串中的ip地址
>>> s = "ip='230.192.168.78',version='1.0.0'"
>>> re.search(r"ip='(?P<ip>\d+\.\d+\.\d+\.\d+).*", s)
>>> res.group('ip')#通过命名分组引用分组
'230.192.168.78'
后向引用
正则表达式中,放在圆括号“()”中的表示是一个组。然后你可以对整个组使用一些正则操作,例如重复操作符。
要注意的是,只有圆括号”()”才能用于形成组。”“用于定义字符集。”{}”用于定义重复操作。
当用”()”定义了一个正则表达式组后,正则引擎则会把被匹配的组按照顺序编号,存入缓存。这样我们想在后面对已经匹配过的内容进行引用时,就可以用”\数字”的方式或者是通过命名分组进行”(?P=name)“进行引用。\1表示引用第一个分组,\2引用第二个分组,以此类推,\n引用第n个组。而\0则引用整个被匹配的正则表达式本身。这些引用都必须是在正则表达式中才有效,用于匹配一些重复的字符串。
如:
#通过命名分组进行后向引用
>>> re.search(r'(?P<name>go)\s+(?P=name)\s+(?P=name)', 'go go go').group('name')
'go'
#通过默认分组编号进行后向引用
>>> re.search(r'(go)\s+\1\s+\1', 'go go go').group()
'go go go'
交换字符串的位置
>>> s = 'abc.xyz'
>>> re.sub(r'(.*)\.(.*)', r'\2.\1', s)
'xyz.abc'
前向肯定断言、后向肯定断言
前向肯定断言的语法:
(?=pattern)
后向肯定断言的语法:
(?<=pattern)
需要注意的是,如果在匹配的过程中,需要同时用到前向肯定断言和后向肯定断言,那么必须将后向肯定断言写在正则语句的前面,前向肯定断言写在正则语句的后面,表示后向肯定模式之后,前行肯定模式之前。
如:获取c语言代码中的注释内容
>>> s1='''char *a="hello world"; char b='c'; /* this is comment */ int c=1; /* t
his is multiline comment */'''
>>> re.findall( r'(?<=/\*).+?(?=\*/)' , s1 ,re.M|re.S)
[' this is comment ', ' this is multiline comment ']
(?<=/*)这个是后向肯定断言,表示“/*”之后。(?=*/)这个为前向肯定断言,表示“*/”之前,这两合并起来就是一个区间了,所以后向肯定断言放在前向肯定断言前面。
前向否定断言、后向否定断言
前向否定断言语法:
(?!pattern)
后向否定断言语法:
(?<!pattern)
前向否定和后向否定实例:
#提取不是.txt结尾的文件
>>> f1 = 'aaa.txt'
>>> re.findall(r'.*\..*$(?<!txt$)',f1)
[]
#提取不以数字开头的文件
>>> re.findall(r'^(?!\d+).*','1txt.txt')
[]
#提取不以数字开头不以py结尾的文件
>>> re.findall(r'^(?!\d+).+?\..*$(?<!py$)','test.py')
[]
>>> re.findall(r'^(?!\d+).+?\..*$(?<!py$)','test.txt')
['test.txt']了解其对行业的影响力
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04