正则表达式规则

点(.)匹配任意的字符:

text = "ab" 

ret = re.match('.',text) 

print(ret.group())

 >> a

但是点(.)不能匹配不到换行符。

\d匹配任意的数字:

text = "123"

ret = re.match('\d',text) 

print(ret.group()) 

>> 1

\D匹配任意的非数字:

text = "a" 

ret = re.match('\D',text) 

print(ret.group()) 

>> a

而如果text是等于一个数字,那么就匹配不成功了。

\s匹配的是空白字符(包括:\n,\t,\r和空格)

text = "\t" 

ret = re.match('\s',text) 

print(ret.group()) 

>> 空白

\w匹配的是 a-z 和 A-Z 以及数字和下划线:

text = "_" 

ret = re.match('\w',text) 

print(ret.group()) 

>> _

而如果要匹配一个其他的字符,那么就匹配不到。

\W匹配的是和\w相反的:

text = "+" 

ret = re.match('\W',text) 

print(ret.group()) 

>> +

而如果你的text是一个下划线或者英文字符,那么就匹配不到了。

[]组合的方式,只要满足中括号中的某一项都算匹配成功

text = "0731-88888888" 

ret = re.match('[\d\-]+',text) 

print(ret.group()) 

>> 0731-88888888

之前讲到的几种匹配规则,其实可以使用中括号的形式来进行替代:

\d:[0-9] \D: \w:[0-9a-zA-Z_] \W:[^0-9a-zA-Z_]

匹配多个字符:

1.  * :可以匹配0或者任意多个字符。示例代码如下:

text = "0731" 

ret = re.match('\d*',text) 

print(ret.group()) 

>> 0731

以上因为匹配的要求是 \d ,那么就要求是数字,后面跟了一个星号,就可以匹配到0731这 四个字符。

2.  + :可以匹配1个或者多个字符。最少一个。示例代码如下:

text = "abc" 

ret = re.match('\w+',text) 

print(ret.group())

>> abc

因为匹配的是 \w ,那么就要求是英文字符,后面跟了一个加号,意味着最少要有一个满 足 \w 的字符才能够匹配到。如果text是一个空白字符或者是一个不满足\w的字符,那么就会 报错。

3.  ? :匹配的字符可以出现一次或者不出现(0或者1)。示例代码如下:

text = "123" 

ret = re.match('\d?',text) 

print(ret.group()) 

>> 1

4.  {m} :匹配m个字符。示例代码如下:

text = "123" 

ret = re.match('\d{2}',text) 

print(ret.group()) 

>> 12

5.  {m,n} :匹配m-n个字符。在这中间的字符都可以匹配到。示例代码如下:

text = "123" 

ret = re.match('\d{1,2}',text) 

prit(ret.group()) 

>> 12

如果text只有一个字符,那么也可以匹配出来。

小案例:

1. 验证手机号码:手机号码的规则是以 1 开头,第二位可以是 34587 ,后面那9位就可以随意 了。示例代码如下:

text = "18570631587" 

ret = re.match('1[34587]\d{9}',text) 

print(ret.group()) 

>> 18570631587

而如果是个不满足条件的手机号码。那么就匹配不到了。

2. 验证邮箱:邮箱的规则是邮箱名称是用 数字、数字、下划线 组成的,然后是 @ 符号,后面就是 域名了。示例代码如下:

text = "hynever@163.com" 

ret = re.match('\w+@\w+\.[a-zA-Z\.]+',text) 

print(ret.group())

3. 验证URL:URL的规则是前面是 http 或者 https 或者是 ftp 然后再加上一个冒号,再加上 一个斜杠,再后面就是可以出现任意非空白字符了。示例代码如下:

text = "http://www.baidu.com/" 

ret = re.match('(http|https|ftp)://[^\s]+',text) 

print(ret.group())

4. 验证身份证:身份证的规则是,总共有18位,前面17位都是数字,后面一位可以是数字,也 可以是小写的x,也可以是大写的X。示例代码如下:

text = "3113111890812323X" 

ret = re.match('\d{17}[\dxX]',text) 

print(ret.group())

^(脱字号):表示以...开始:

text = "hello" 

ret = re.match('^h',text) 

print(ret.group())

如果是在中括号中,那么代表的是取反操作.

$:表示以...结束:

# 匹配163.com的邮箱 

text = "xxx@163.com" 

ret = re.search('\w+@163\.com$',text)

print(ret.group()) 

>> xxx@163.com

|:匹配多个表达式或者字符串:

text = "hello|world" 

ret = re.search('hello',text) 

print(ret.group()) 

>> hello

贪婪模式和非贪婪模式:

贪婪模式:正则表达式会匹配尽量多的字符。默认是贪婪模式。 非贪婪模式:正则表达式会尽量少的匹配字符。 示例代码如下:

text = "0123456" 

ret = re.match('\d+',text) 

print(ret.group()) # 因为默认采用贪婪模式,所以会输出0123456 

>> 0123456

可以改成非贪婪模式,那么就只会匹配到0。示例代码如下:

text = "0123456" 

ret = re.match('\d+?',text) 

print(ret.group())

案例:匹配 0-100 之间的数字:

text = '99' 

ret = re.match('[1-9]?\d$|100$',text) 

print(ret.group()) 

>> 99

而如果 text=101 ,那么就会抛出一个异常。

转义字符和原生字符串:

在正则表达式中,有些字符是有特殊意义的字符。因此如果想要匹配这些字符,那么就必须使用反 斜杠进行转义。比如 $ 代表的是以...结尾,如果想要匹配 $ ,那么就必须使用 \$ 。示例代码如 下:

text = "apple price is \$99,orange paice is $88" 

ret = re.search('\$(\d+)',text) 

print(ret.group()) 

>> $99

原生字符串: 在正则表达式中, \ 是专门用来做转义的。在Python中 \ 也是用来做转义的。因此如果想要在普 通的字符串中匹配出 \ ,那么要给出四个 \ 。示例代码如下:

text = "apple \c" 

ret = re.search('\\\\c',text) 

print(ret.group())

因此要使用原生字符串就可以解决这个问题:

text = "apple \c" 

ret = re.search(r'\\c',text) 

print(ret.group())

re模块中常用函数: match:

从开始的位置进行匹配。如果开始的位置没有匹配到。就直接失败了。示例代码如下:

text = 'hello' 

ret = re.match('h',text) 

print(ret.group()) 

>> h

如果第一个字母不是 h ,那么就会失败。

如果想要匹配换行的数据,那么就要传入一个 flag=re.DOTALL ,就可以匹配换行符了。示例代码 如下:

text = "abc\nabc" 

ret = re.match('abc.*abc',text,re.DOTALL) 

print(ret.group())

search:

在字符串中找满足条件的字符。如果找到,就返回。说白了,就是只会找到第一个满足条件的。

text = 'apple price $99 orange price $88' 

ret = re.search('\d+',text) 

print(ret.group()) 

>> 99

分组:

在正则表达式中,可以对过滤到的字符串进行分组。分组使用圆括号的方式。

1.  group :和 group(0) 是等价的,返回的是整个满足条件的字符串。 2.  groups :返回的是里面的子组。索引从1开始。 3.  group(1) :返回的是第一个子组,可以传入多个。 示例代码如下:

text = "apple price is $99,orange price is $10" 

ret = re.search(r".*(\$\d+).*(\$\d+)",text) 

print(ret.group()) print(ret.group(0)) print(ret.group(1)) 

print(ret.group(2)) 

print(ret.groups())

findall:找出所有满足条件的,返回的是一个列表。

text = 'apple price $99 orange price $88'

ret = re.findall('\d+',text) 

print(ret) 

>> ['99', '88']

sub:用来替换字符串。将匹配到的字符串替换为其他字符串。

text = 'apple price $99 orange price $88' 

ret = re.sub('\d+','0',text) 

print(ret) 

>> apple price $0 orange price $0

sub 函数的案例,获取拉勾网中的数据:

html = """ <div> <p>基本要求:</p> <p>1、精通HTML5、CSS3、 JavaScript等Web前端开发技术,对html5页面适配充分了解,熟悉不同浏览器 间的差异,熟练写出兼容各种浏览器的代码;</p> <p>2、熟悉运用常见JS开发框架,如JQuery、vue、angular,能快速高效实现各种交互效果;</p> <p>3、熟悉编写能够自动适应HTML5界面,能让网页格式自动适应各款各大小的手机;</p> <p>4、利用HTML5相关技术开发移动平台、PC终端的前端页面,实现HTML5模板化;</p> <p>5、熟悉手机端和PC端web实现的差异,有移动平台web前端开发经验,了解移动互联网产品和行业,有在 Android,iOS等平台下HTML5+CSS+JavaScript(或移动JS框架)开发经验者优先考虑;6、良好的沟通能力 和团队协作精神,对移动互联网行业有浓厚兴趣,有较强的研究能力和学习能力;</p> <p>7、能够承担公司前端培训工作,对公司各业务线的前端(HTML5\CSS3)工作进行支撑和指导。</p> <p><br></p> <p>岗位职责:</p> <p>1、利用html5及相关技术开发移动平台、微信、APP等前端页面,各类交互的实现;</p> <p>2、持续的优化前端体验和页面响应速度,并保证兼容性和执行效率;</p> <p>3、根据产品需求,分析并给出最优的页面前端结构解决方案;</p> <p>4、协助后台及客户端开发人员完成功能开发和调试;</p> <p>5、移动端主流浏览器的适配、移动端界面自适应研发。</p> </div> """

ret = re.sub('</?[a-zA-Z0-9]+>',"",html) print(ret)

split:使用正则表达式来分割字符串。

text = "hello world ni hao"

ret = re.split('\W',text) print(ret) 

>> ["hello","world","ni","hao"]

compile:对于一些经常要用到的正则表达式,可以使用 compile 进行编译,后期再使用的时候可以直接拿 过来用,执行效率会更快。而且 compile 还可以指定 flag=re.VERBOSE ,在写正则表达式的时候 可以做好注释。示例代码如下:

text = "the number is 20.50" 

r = re.compile(r"""                \d+ # 小数点前面的数字                \.? # 小数点                \d* # 小数点后面的数字                """,re.VERBOSE) 

ret = re.search(r,text) 

print(ret.group())

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