建设网站需要考虑什么,wordpress动态标签云,云落 wordpress,dedecms wordpress前言一、控制台获取输入1.1 字符串输入1.2 整数输入1.3 浮点数输入1.4 布尔值输入1.5 列表输入1.6 汇总 二、正则表达式2.1 匹配数字2.2 模式检查2.3 替换字符2.4 切分字符串2.5 搜索并提取匹配的部分2.6 使用捕获组提取匹配的部分2.7 非贪婪匹配2.8 忽略大小写匹配2.9 使用预定… 前言一、控制台获取输入1.1 字符串输入1.2 整数输入1.3 浮点数输入1.4 布尔值输入1.5 列表输入1.6 汇总 二、正则表达式2.1 匹配数字2.2 模式检查2.3 替换字符2.4 切分字符串2.5 搜索并提取匹配的部分2.6 使用捕获组提取匹配的部分2.7 非贪婪匹配2.8 忽略大小写匹配2.9 使用预定义字符类2.10 自定义字符类2.11 零宽断言2.12 多行模式2.13 嵌入式修饰符2.14 替换时使用回调函数2.15 非捕获组2.16 前向引用匹配重复子字符串2.17 替换中使用命名分组引用2.18 回溯引用2.19 负向前向引用2.20 嵌入条件匹配2.21 后向引用断言2.22 零宽负向断言2.23 转义序列匹配非打印字符2.24 贪婪与非贪婪匹配2.25 汇总 前言 在Python编程中控制台输入和正则表达式是两个重要而实用的概念。掌握这两个技巧可以帮助我们更灵活地处理用户输入以及对文本进行复杂的匹配和处理。本文中将详细介绍Python中如何通过控制台获取用户输入以及如何使用正则表达式进行文本处理。深入探讨输入类型转换、异常处理、多个输入值的存储等方面并分享一些常见的正则表达式用法如匹配数字、替换字符串、提取模式内容等。 一、控制台获取输入
1.1 字符串输入
# 输入字符串并赋值给变量str1
str1 input(请输入一个字符串: )1.2 整数输入
# 输入整数并赋值给变量count
count int(input(请输入一个整数: ))1.3 浮点数输入
# 输入布尔值True/False并赋值给变量is_true
is_true bool(input(请输入一个布尔值(True/False): ))1.4 布尔值输入
# 输入字符串并赋值给变量str1
str1 input(请输入一个字符串: )请注意bool()函数将任何非空字符串解释为True空字符串解释为False。
1.5 列表输入
# 输入多个数字以空格分隔并将它们作为列表存储在变量list1中
list1 input(请输入多个数字以空格分隔: ).split()
list1 [int(num) for num in list1] # 将输入的数字转换为整数类型
print(list1)这里使用了split()方法将输入的字符串切分成一个字符串列表并使用列表推导式将字符串转换为整数类型。
# 输入多个字符串以逗号分隔并将它们作为列表存储在变量str_list中
str_list input(请输入多个字符串以逗号分隔: ).split(,)这里使用了split()方法将输入的字符串切分成一个字符串列表以逗号为分隔符。
1.6 汇总
# 在Python中可以使用input()函数从控制台获取用户的输入。然后根据需要进行类型转换和赋值。下面是一些示例# 输入字符串并赋值给变量str1
str1 input(请输入一个字符串: )
# 输入整数并赋值给变量count
count int(input(请输入一个整数: ))
# 输入浮点数并赋值给变量float_num
float_num float(input(请输入一个浮点数: ))
# 输入布尔值True/False并赋值给变量is_true
is_true bool(input(请输入一个布尔值(True/False): ))
# 请注意bool()函数将任何非空字符串解释为True空字符串解释为False。# 输入多个数字以空格分隔并将它们作为列表存储在变量list1中
list1 input(请输入多个数字以空格分隔: ).split()
list1 [int(num) for num in list1] # 将输入的数字转换为整数类型
print(list1)
# 这里使用了split()方法将输入的字符串切分成一个字符串列表并使用列表推导式将字符串转换为整数类型。# 输入多个字符串以逗号分隔并将它们作为列表存储在变量str_list中
str_list input(请输入多个字符串以逗号分隔: ).split(,)
# 这里使用了split()方法将输入的字符串切分成一个字符串列表以逗号为分隔符。# 记住在处理用户输入时要小心异常情况例如错误的类型转换或无效的输入。二、正则表达式
2.1 匹配数字
# 导入re模块
import re
# 匹配字符串中的数字
pattern r\d # 匹配连续的数字
text abc123def456ghi
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [123, 456]2.2 模式检查
# 检查字符串是否符合特定的模式
pattern r^[A-Za-z0-9]$ # 检查是否只包含字母和数字
text abc123
result re.match(pattern, text)
if result:print(字符串符合要求)
else:print(字符串不符合要求)2.3 替换字符
# 替换字符串中的部分内容
pattern r\s # 匹配连续的空格
text Hello World
new_text re.sub(pattern, , text) #表示把多个空格替换成一个空格
print(new_text) # 输出: Hello World2.4 切分字符串
# 切分字符串
pattern r[,\s] # 匹配逗号或空格
text apple,banana,orange
result re.split(pattern, text)
print(result) # 输出: [apple, banana, orange]2.5 搜索并提取匹配的部分
# 搜索并提取匹配的部分
pattern r\d{3}-\d{4}-\d{4} # 匹配电话号码的模式
text 我的电话号码是123-4567-8901
result re.search(pattern, text)
if result:print(result.group()) # 输出: 123-4567-8901注意 re.search() 与re.match()返回第一个匹配项与 re.search() 不同的是re.match() 方法只匹配字符串的开头部分。因此如果需要输出所有匹配项应该使用 re.findall() 方法。
2.6 使用捕获组提取匹配的部分
# 使用捕获组提取匹配的部分
pattern r(\d{3})-(\d{4})-(\d{4}) # 匹配电话号码的模式并使用捕获组分别提取区号、中间号和尾号
text 我的电话号码是123-4567-8901
result re.search(pattern, text)
if result:area_code result.group(1)middle_number result.group(2)last_number result.group(3)print(area_code, middle_number, last_number) # 输出: 123, 4567, 8901 2.7 非贪婪匹配
# 非贪婪匹配匹配最短的字符串
pattern r.*? # 非贪婪匹配尖括号之间的内容
text p这是一个段落/pp另一个段落/p
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [p, /p, p, /p]2.8 忽略大小写匹配
# 忽略大小写匹配
pattern rpython
text Python is a programming language
result re.findall(pattern, text, re.IGNORECASE)
print(result) # 输出: [Python]2.9 使用预定义字符类
# 使用预定义字符类
pattern r\w # 匹配字母、数字和下划线
text Hello 123_world*
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [Hello, 123_world]2.10 自定义字符类
# 自定义字符类
pattern r[aeiou] # 匹配元音字母
text apple orange banana
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [a, e, o, a, a]2.11 零宽断言
# 零宽断言Lookahead/Lookbehind零宽断言允许你在匹配字符串时指定一些条件但不会将这些条件包含在最终的匹配结果中。例如可以使用正向零宽断言来匹配前面是特定模式的文本
pattern r\w(?ing) # 匹配以 ing 结尾的单词的前面部分
text running jumping swimming
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [runn, jump]2.12 多行模式
# 多行模式使用多行模式可以处理多行文本其中 ^ 和 $ 元字符匹配每行的开头和结尾。通过传递 re.MULTILINE 标志给 re.compile() 函数或使用 re.M 缩写标志来启用多行模式
pattern r^\d$ # 匹配只包含数字的行
text 123\nabc\n456\n789
result re.findall(pattern, text, re.MULTILINE)
print(result) # 输出: [123, 456, 789]2.13 嵌入式修饰符
# 嵌入式修饰符可以在正则表达式中使用嵌入式修饰符来改变匹配的行为。例如使用 (?i) 来忽略大小写匹配
pattern r(?i)python # 忽略大小写匹配 python
text Python is a programming language
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [Python]2.14 替换时使用回调函数
# 替换时使用回调函数使用 re.sub() 函数进行替换时可以传递一个回调函数来处理每个匹配项并返回替换后的结果。这允许你根据匹配到的内容动态生成替换值
def replace_func(match):num int(match.group(0))return str(num*2)pattern r\d
text 123423w 2w 3yui 4 5
result re.sub(pattern, replace_func, text)
print(result) #246846w 4w 6yui 8 102.15 非捕获组
# 非捕获组有时你可能需要使用括号进行分组但不需要捕获该组的内容。在这种情况下可以使用非捕获组 (?:...)
pattern r(?:https?://)?(www\.[A-Za-z]\.[A-Za-z])
text Visit my website at www.example.com
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [www.example.com]2.16 前向引用匹配重复子字符串
# 前向引用前向引用允许你引用之前已经匹配的内容。这在匹配重复的子字符串时非常有用
pattern r(\w)\s\1 # 匹配重复的单词
text apple apple banana banana cherry cherry
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [apple, banana, cherry]2.17 替换中使用命名分组引用
# 替换中使用命名分组引用可以使用命名分组 (Pname...) 来指定一个命名的捕获组并在替换时使用 \\gname 引用该组的内容
pattern r(?Pfirst\d)\s(?Psecond\d)
text 10 20
result re.sub(pattern, \\gsecond \\gfirst, text)
print(result) # 输出: 20 102.18 回溯引用
# 回溯引用使用回溯引用可以匹配重复的模式并在替换时保留其中一个副本
pattern r(\d)-\1 # 匹配连续重复的数字例如 22-22
text 11-11 22-22 33-33
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [11, 22, 33]2.19 负向前向引用
# 负向前向引用负向前向引用允许你指定一个模式该模式不能在当前位置之后出现。可以使用 (?!...) 来表示负向前向引用
pattern r\b(?!un)\w\b # 匹配不以 un 开头的单词
text happy unhappy apple banana
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [happy, apple, banana]2.20 嵌入条件匹配
# 嵌入条件匹配使用 (?if:...) 来实现条件匹配。可以根据条件选择不同的模式进行匹配
pattern r(?i)(?:(?Mr\.)|(?Ms\.)|(?Mrs\.))\s\w
text Hello Mr. Smith, Ms. Johnson, and Mrs. Davis
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [Smith, Johnson, Davis]2.21 后向引用断言
# 后向引用断言使用 (?(...)) 来实现后向引用断言即在匹配的位置之前必须满足某个条件
pattern r\b(\w)\b(?(ing)) # 匹配以 ing 结尾的单词中的前面部分
text running jumping swimming
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [runn, jump]2.22 零宽负向断言
# 零宽负向断言使用 (?!...) 来实现零宽负向断言即在当前位置之前不能满足某个条件
pattern r(?!un)\b\w\b # 匹配不以 un 开头的单词
text happy unhappy apple banana
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [happy, apple, banana]2.23 转义序列匹配非打印字符
# 非打印字符可以使用转义序列来匹配非打印字符如制表符 \t、换行符 \n 等
pattern rabc\tdef\nghi
text abc\tdef\nghi
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [abc\tdef\nghi]2.24 贪婪与非贪婪匹配
# 贪婪与非贪婪匹配在重复模式中默认情况下是贪婪匹配尽可能多地匹配。但可以使用 ? 来指定非贪婪匹配尽可能少地匹配
s aaaabaaaa
pattern ra.*a # 贪婪匹配模式
match re.search(pattern, s)
if match:print(match.group()) # 输出aaaabaaaas aaaabaaaa
pattern ra.*?a # 非贪婪匹配模式
match re.search(pattern, s)
if match:print(match.group()) # 输出aaa2.25 汇总
# 在Python中可以使用正则表达式模块re来进行字符串的匹配和处理。下面是一些常见的正则处理示例
# 导入re模块
import re
# 匹配字符串中的数字
pattern r\d # 匹配连续的数字
text abc123def456ghi
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [123, 456]# 检查字符串是否符合特定的模式
pattern r^[A-Za-z0-9]$ # 检查是否只包含字母和数字
text abc123
result re.match(pattern, text)
if result:print(字符串符合要求)
else:print(字符串不符合要求)# 替换字符串中的部分内容
pattern r\s # 匹配连续的空格
text Hello World
new_text re.sub(pattern, , text) #表示把多个空格替换成一个空格
print(new_text) # 输出: Hello World# 切分字符串
pattern r[,\s] # 匹配逗号或空格
text apple,banana,orange
result re.split(pattern, text)
print(result) # 输出: [apple, banana, orange]# 搜索并提取匹配的部分
pattern r\d{3}-\d{4}-\d{4} # 匹配电话号码的模式
text 我的电话号码是123-4567-8901
result re.search(pattern, text)
if result:print(result.group()) # 输出: 123-4567-8901# 使用捕获组提取匹配的部分
pattern r(\d{3})-(\d{4})-(\d{4}) # 匹配电话号码的模式并使用捕获组分别提取区号、中间号和尾号
text 我的电话号码是123-4567-8901
result re.search(pattern, text)
if result:area_code result.group(1)middle_number result.group(2)last_number result.group(3)print(area_code, middle_number, last_number) # 输出: 123, 4567, 8901 # 非贪婪匹配匹配最短的字符串
pattern r.*? # 非贪婪匹配尖括号之间的内容
text p这是一个段落/pp另一个段落/p
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [p, /p, p, /p]# 忽略大小写匹配
pattern rpython
text Python is a programming language
result re.findall(pattern, text, re.IGNORECASE)
print(result) # 输出: [Python]# 使用预定义字符类
pattern r\w # 匹配字母、数字和下划线
text Hello 123_world*
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [Hello, 123_world]# 自定义字符类
pattern r[aeiou] # 匹配元音字母
text apple orange banana
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [a, e, o, a, a]# 零宽断言Lookahead/Lookbehind零宽断言允许你在匹配字符串时指定一些条件但不会将这些条件包含在最终的匹配结果中。例如可以使用正向零宽断言来匹配前面是特定模式的文本
pattern r\w(?ing) # 匹配以 ing 结尾的单词的前面部分
text running jumping swimming
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [runn, jump]# 多行模式使用多行模式可以处理多行文本其中 ^ 和 $ 元字符匹配每行的开头和结尾。通过传递 re.MULTILINE 标志给 re.compile() 函数或使用 re.M 缩写标志来启用多行模式
pattern r^\d$ # 匹配只包含数字的行
text 123\nabc\n456\n789
result re.findall(pattern, text, re.MULTILINE)
print(result) # 输出: [123, 456, 789]# 嵌入式修饰符可以在正则表达式中使用嵌入式修饰符来改变匹配的行为。例如使用 (?i) 来忽略大小写匹配
pattern r(?i)python # 忽略大小写匹配 python
text Python is a programming language
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [Python]# 替换时使用回调函数使用 re.sub() 函数进行替换时可以传递一个回调函数来处理每个匹配项并返回替换后的结果。这允许你根据匹配到的内容动态生成替换值
def replace_func(match):num int(match.group(0))return str(num*2)pattern r\d
text 123423w 2w 3yui 4 5
result re.sub(pattern, replace_func, text)
print(result) #246846w 4w 6yui 8 10# 非捕获组有时你可能需要使用括号进行分组但不需要捕获该组的内容。在这种情况下可以使用非捕获组 (?:...)
pattern r(?:https?://)?(www\.[A-Za-z]\.[A-Za-z])
text Visit my website at www.example.com
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [www.example.com]# 前向引用前向引用允许你引用之前已经匹配的内容。这在匹配重复的子字符串时非常有用
pattern r(\w)\s\1 # 匹配重复的单词
text apple apple banana banana cherry cherry
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [apple, banana, cherry]# 替换中使用命名分组引用可以使用命名分组 (Pname...) 来指定一个命名的捕获组并在替换时使用 \\gname 引用该组的内容
pattern r(?Pfirst\d)\s(?Psecond\d)
text 10 20
result re.sub(pattern, \\gsecond \\gfirst, text)
print(result) # 输出: 20 10# 回溯引用使用回溯引用可以匹配重复的模式并在替换时保留其中一个副本
pattern r(\d)-\1 # 匹配连续重复的数字例如 22-22
text 11-11 22-22 33-33
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [11, 22, 33]# 负向前向引用负向前向引用允许你指定一个模式该模式不能在当前位置之后出现。可以使用 (?!...) 来表示负向前向引用
pattern r\b(?!un)\w\b # 匹配不以 un 开头的单词
text happy unhappy apple banana
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [happy, apple, banana]# 嵌入条件匹配使用 (?if:...) 来实现条件匹配。可以根据条件选择不同的模式进行匹配
pattern r(?i)(?:(?Mr\.)|(?Ms\.)|(?Mrs\.))\s\w
text Hello Mr. Smith, Ms. Johnson, and Mrs. Davis
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [Smith, Johnson, Davis]# 后向引用断言使用 (?(...)) 来实现后向引用断言即在匹配的位置之前必须满足某个条件
pattern r\b(\w)\b(?(ing)) # 匹配以 ing 结尾的单词中的前面部分
text running jumping swimming
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [runn, jump]# 零宽负向断言使用 (?!...) 来实现零宽负向断言即在当前位置之前不能满足某个条件
pattern r(?!un)\b\w\b # 匹配不以 un 开头的单词
text happy unhappy apple banana
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [happy, apple, banana]# 非打印字符可以使用转义序列来匹配非打印字符如制表符 \t、换行符 \n 等
pattern rabc\tdef\nghi
text abc\tdef\nghi
result re.findall(pattern, text)
print(result) # 输出: [abc\tdef\nghi]# 贪婪与非贪婪匹配在重复模式中默认情况下是贪婪匹配尽可能多地匹配。但可以使用 ? 来指定非贪婪匹配尽可能少地匹配
s aaaabaaaa
pattern ra.*a # 贪婪匹配模式
match re.search(pattern, s)
if match:print(match.group()) # 输出aaaabaaaas aaaabaaaa
pattern ra.*?a # 非贪婪匹配模式
match re.search(pattern, s)
if match:print(match.group()) # 输出aaa
