python正则表达式(re模块)

python中正则匹配一般使用re模块,今天来讲讲常用的。

很多方法中都有一个参数flags,下面来看看这个参数有哪些可选值:

标识 含义
I 使匹配对大小写不敏感
L 做本地化识别(locale-aware)匹配,法语等
U 根据Unicode字符集解析字符,这个标志影响\w,\W,\b,\B
M 多行匹配,影响^和$
S 使 . 匹配包括换行在内的所有字符
X 该标志通过给予更灵活的格式以便将正则表达式写得更易于理解

1. search

search(pattern, string, flags=0)
函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回,如果字符串没有匹配,则返回None。

origin_str = 'hifaijewh2374y328hdu8af_=-=[]'
t1 = re.search('\d', origin_str)
t2 = re.search('\d[5]', origin_str)
print t1.group(), t2

>>> 2 None

2. compile

compile(pattern, flags=0)
编译正则表达式模式,返回一个对象的模式。(可以把那些常用的正则表达式编译成正则表达式对象,这样可以提高一点效率。)

origin_str = 'hhhaijewh2374y328hdu8af_=-=[]'
obj = re.compile('\d+')
res = re.search(obj, origin_str)
print res.group()

>>> 2374

3. match

match(pattern, string, flags=0)
从第一个字符开始匹配,匹配成功返回,开头未匹配到则返回None。是不完全匹配,即便后面有符合条件的字符串也不会继续匹配。

origin_str = 'hifaijewh2374y328hdu8af_=-=[]'
t1 = re.match('h', origin_str)
t2 = re.match('H', origin_str)
t3 = re.match('H', origin_str, re.I)      # 忽略大小写
print t1.group(), t2, t3.group()

>>> h None h

4. findall

findall(pattern, string, flags=0)
遍历匹配,可以获取字符串中所有匹配的字符串,返回一个列表。

origin_str = 'hifaijewh2374y328hdu8af_=-=[]'
t1 = re.findall('\d+', origin_str)
print t1

>>> ['2374', '328', '8']

5. finditer

finditer(pattern, string, flags=0)
按顺序找到 re 匹配的所有子串(和findall匹配的字串一样),并把它们作为一个迭代器返回。

origin_str = 'hhhhaijewh2374y328hdu8af_=-=[]'
t1 = re.finditer('hh', origin_str)
print t1
for i in t1:
    print i.group(),

>>> hh hh

6. split

split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。

origin_str = 'hhhaijewh2374y328hdu8af_=-=[]'
t1 = re.split('\d+', origin_str)
print t1

>>> ['hhhaijewh', 'y', 'hdu', 'af_=-=[]']

7. sub

sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。

origin_str = 'hhhaijewh2374y328hdu8af_=-=[]'
t1 = re.sub('\d', '*', origin_str)
print t1

>>> hhhaijewh****y***hdu*af_=-=[]

8. subn

subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
返回一个元祖,第一个是替换后的字符串,第二个是替换次数。

origin_str = 'hhhaijewh2374y328hdu8af_=-=[]'
t1 = re.subn('\d', '*', origin_str)
print t1

>>> ('hhhaijewh****y***hdu*af_=-=[]', 8)

参考文章:
python中的正则表达式(re模块)

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,684评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,143评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,214评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,788评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,796评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,665评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,027评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,679评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 41,346评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,664评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,766评论 1 331
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,412评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,015评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,974评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,203评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,073评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,501评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容