手机当服务器建网站,用ps做租房网站里的图标大小,自己制作头像app软件,wordpress友情链接设置Python正则表达式正则表达式是处理字符串的强大工具#xff0c;拥有独特的语法和独立的处理引擎。我们在大文本中匹配字符串时#xff0c;有些情况用str自带的函数(比如find, in)可能可以完成#xff0c;有些情况会稍稍复杂一些(比如说找出所有“像邮箱”的字符串#xff0…Python正则表达式正则表达式是处理字符串的强大工具拥有独特的语法和独立的处理引擎。我们在大文本中匹配字符串时有些情况用str自带的函数(比如find, in)可能可以完成有些情况会稍稍复杂一些(比如说找出所有“像邮箱”的字符串所有和chinahadoop相关的句子)这个时候我们需要一个某种模式的工具这个时候正则表达式就派上用场了。说起来正则表达式效率上可能不如str自带的方法但匹配功能实在强大太多。对啦正则表达式不是Python独有的如果已经在其他语言里使用过正则表达式这里的说明只需要简单看一看就可以上手啦。语法正则表达书是一个包含众多语法的技能相对于“闭卷考试”大家一定也更喜欢“开卷考试”这里我们为大家准备了一张python正则表达式速查表一起来学习一下。当你要匹配 一个/多个/任意个 数字/字母/非数字/非字母/某几个字符/任意字符想要 贪婪/非贪婪 匹配想要捕获匹配出来的 第一个/所有 内容的时候记得这里有个小手册供你参考。我们借助于http://regexr.com/ 来快速带大家学习一下。验证工具我们最喜爱的正则表达式在线验证工具之一是http://regexr.com/可以帮助大家快速学习、练习和巩固注意到左侧有一些功能列表也包含很多有用的内容。挑战与提升对于做自然语言处理的同学而言正则表达式是一个必备的技能我曾经有半年写了大量的正则表达式以至于同事间开玩笑说只要是符合某种规律或者模式的串肯定分分钟能匹配出来。对于想练习正则表达式或者短期内快速get复杂技能or想挑战更复杂的正则表达式的同学们。 请戳正则表达式进阶练习各位宝宝enjoy yourselfPython正则表达式re模块Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是1.将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例2.使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果一个Match实例3.使用Match实例获得信息进行其他的操作。In [1]:# encoding: UTF-8
import re# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern re.compile(rhello.*!)# 使用Pattern匹配文本获得匹配结果无法匹配时将返回None
match pattern.match(hello, AI职场技术分享! How are you?)if match:# 使用Match获得分组信息print match.group()
hello, AI职场技术分享!re.compile(strPattern[, flag]):这个方法是Pattern类的工厂方法用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。第二个参数flag是匹配模式取值可以使用按位或运算符|表示同时生效比如re.I | re.M。当然你也可以在regex字符串中指定模式比如re.compile(pattern, re.I | re.M)等价于re.compile((?im)pattern)flag可选值有re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写括号内是完整写法下同re.M(MULTILINE): 多行模式改变^和$的行为参见上图re.S(DOTALL): 点任意匹配模式改变.的行为re.L(LOCALE): 使预定字符类 w W b B s S 取决于当前区域设定re.U(UNICODE): 使预定字符类 w W b B s S d D 取决于unicode定义的字符属性re.X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行忽略空白字符并可以加入注释。以下两个正则表达式是等价的In [2]:regex_1 re.compile(rd # 数字部分. # 小数点部分d * # 小数的数字部分, re.X)
regex_2 re.compile(rd.d*)MatchMatch对象是一次匹配的结果包含了很多关于此次匹配的信息可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。match属性string: 匹配时使用的文本。re: 匹配时使用的Pattern对象。pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组将为None。lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组将为None。match方法group([group1, …]): 获得一个或多个分组截获的字符串指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名编号0代表整个匹配的子串不填写参数时返回group(0)没有截获字符串的组返回None截获了多次的组返回最后一次截获的子串。groups([default]): 以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代默认为None。groupdict([default]): 返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典没有别名的组不包含在内。default含义同上。start([group]): 返回指定的组截获的子串在string中的起始索引子串第一个字符的索引。group默认值为0。end([group]): 返回指定的组截获的子串在string中的结束索引子串最后一个字符的索引1。group默认值为0。span([group]): 返回(start(group), end(group))。expand(template): 将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用id或g、g引用分组但不能使用编号0。id与g是等价的但10将被认为是第10个分组如果你想表达1之后是字符0只能使用g10。In [14]:import re
m re.match(r(w) (w)(?Psign.*), hello AI职场技术分享!)print m.string:, m.string
print m.re:, m.re
print m.pos:, m.pos
print m.endpos:, m.endpos
print m.lastindex:, m.lastindex
print m.lastgroup:, m.lastgroupprint m.group(1,2):, m.group(1, 2)
print m.groups():, m.groups()
print m.groupdict():, m.groupdict()
print m.start(2):, m.start(2)
print m.end(2):, m.end(2)
print m.span(2):, m.span(2)
print rm.expand(r2 13):, m.expand(r2 13)
m.string: hello AI职场技术分享!
m.re: _sre.SRE_Pattern object at 0x10b111be0
m.pos: 0
m.endpos: 18
m.lastindex: 3
m.lastgroup: sign
m.group(1,2): (hello, hanxiaoyang)
m.groups(): (hello, hanxiaoyang, !)
m.groupdict(): {sign: !}
m.start(2): 6
m.end(2): 17
m.span(2): (6, 17)
m.expand(r2 13): hanxiaoyang hello!
