python正則表達式學習，python正則是我們常用的計算機語言，應用非常廣泛，下面的額文章就詳細的介紹用python正則表達式來做一些復雜字符串分析，提取想要的信息夠用就行，一下就是相關的詳細的介紹。

正則表達式中特殊的符號：

“.” 表任意字符
“^ ” 表string起始
“$” 表string 結束
“*” “+” “?” 跟在字符后面表示，0個——多個， 1個——多個， 0個或者1個
*?, +?, ?? 符合條件的情況下，匹配的盡可能少//限制*,+,?匹配的貪婪性
{m} 匹配此前的字符，重復m次
{m,n} m到n次，m，n可以省略

舉個例子 ‘a.*b’ 表示a開始，b結束的任意字符串
a{5} 匹配連續5個a

[] 表一系列字符 [abcd] 表a，b，c，d [^a] 表示非a
| A|B 表示A或者B , AB為任意的python正則表達式另外|是非貪婪的如果A匹配，則不找B
(…) 這個括號的作用要結合實例才能理解， 用于提取信息

d [0-9]  
D 非 \d  
s 表示空字符  
S 非空字符  
\w [a-zA-Z0-9_]  
\W 非 \w  
 

一：re的幾個函數

1： compile(pattern, [flags])
根據python正則表達式字符串 pattern 和可選的flags 生成正則表達式 對象生成正則表達式 對象（見二）其中flags有下面的定義：

I 表示大小寫忽略
L 使一些特殊字符集，依賴于當前環境
M 多行模式 使 ^ $ 匹配除了string開始結束外，還匹配一行的開始和結束
S “.“ 匹配包括‘\n’在內的任意字符，否則 . 不包括‘\n’
U Make \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s and \S dependent on the Unicode character properties database
X 這個主要是表示，為了寫正則表達式，更可毒，會忽略一些空格和#后面的注釋

其中S比較常用應用形式如下

import re  
re.compile(……,re.S)  

2： match(pattern,string,[,flags])讓string匹配，pattern，后面分flag同compile的參數一樣返回MatchObject 對象

3： split( pattern, string[, maxsplit = 0])用pattern 把string 分開

>>> re.split(‘\W+’, ‘Words, words, words.’)  
['Words', 'words', 'words', '']  

括號‘（）’在pattern內有特殊作用，請查手冊

4：findall( pattern, string[, flags])比較常用，從string內查找不重疊的符合pattern正則表達式的表達式，然后返回list列表

5：sub( pattern, repl, string[, count])repl可以時候字符串，也可以式函數當repl是字符串的時候，就是把string 內符合pattern的子串，用repl替換了當repl是函數的時候，對每一個在string內的，不重疊的，匹配pattern的子串，調用repl（substring），然后用返回值替換

substringre.sub(r’def\s+([a-zA-Z_][a-zA-Z_0-9]*)\s*\(\s*\):’,  
… r’static PyObject*\npy_\1(void)\n{‘,  
… ‘def myfunc():’)  
’static PyObject*\npy_myfunc(void)\n{‘  
>>> def dashrepl(matchobj):  
… if matchobj.group(0) == ‘-’: return ‘ ‘  
… else: return ‘-’  
>>> re.sub(‘-{1,2}’, dashrepl, ‘pro—-gram-files’)  
‘pro–gram files’  
 

二：re的幾個函數產生方式：

通過 re.compile(pattern，[flags])回match( string[, pos[, endpos]]) ；返回string[pos,endpos]匹配pattern的MatchObject

split( string[, maxsplit = 0])  
findall( string[, pos[, endpos]])  
sub( repl, string[, count = 0])  

這幾個函數和re模塊內的相同，只不過是調用形式有點差別re.幾個函數和 正則表達式對象的幾個函數，功能相同，但同一程序如果多次用的這些函數功能，正則表達式對象的幾個函數效率高些#p#

三：matchobject

通過 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回該對象有如下方法和屬性：

方法：

group( [group1, ...])  
groups( [default])  
groupdict( [default])  
start( [group])  
end( [group])   
 

的***方法，就是舉個例子

matchObj = re.compile(r”(?P\d+)\.(\d*)”)  
m = matchObj.match(‘3.14sss’)  
#m = re.match(r”(?P\d+)\.(\d*)”, ‘3.14sss’)  
 
print m.group()  
print m.group(0)  
print m.group(1)  
print m.group(2)  
print m.group(1,2)  
 
print m.group(0,1,2)  
print m.groups()  
print m.groupdict()  
 
print m.start(2)  
print m.string  
 

輸出如下：

3.14  
3.14  
3  
14  
(‘3′, ‘14′)  
(‘3.14′, ‘3′, ‘14′)  
(‘3′, ‘14′)  
{‘int’: ‘3′}  
2  
3.14sss  

所以group() 和group(0)返回，匹配的整個表達式的字符串
另外group(i) 就是python正則表達式中用第i個“（）” 括起來的匹配內容
(‘3.14′, ‘3′, ‘14′)最能說明問題了。

以上的文章就是我們對其的相關介紹，希望大家有所收獲。

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