Python常用的正则表达式处理函数详解

正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。

在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：

import re

下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。

re.match函数

re.match 函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。具体参数为：

re.I：忽略大小写。

re.L：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境。

re.M：多行模式。

re.S：即 . ，并且包括换行符在内的任意字符（. 不包括换行符）。

re.U：表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s, \S 依赖于 Unicode 字符属性数据库。

re.X：为了增加可读性，忽略空格和 # 后面的注释。

import re #从起始位置匹配 r1=re.match('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.match('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.match(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.match(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。

re.search函数

re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。

re.search(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

import re #从起始位置匹配 r1=re.search('abc','abcdefghi') print(r1) #不从起始位置匹配 r2=re.search('def','abcdefghi') print(r2)

运行结果：

使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式。

group(num=0)：匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。

groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

import re s='This is a demo' r1=re.search(r'(.*) is (.*)',s) r2=re.search(r'(.*) is (.*?)',s) print(r1.group()) print(r1.group(1)) print(r1.group(2)) print(r1.groups()) print() print(r2.group()) print(r2.group(1)) print(r2.group(2)) print(r2.groups())

运行结果：

从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。

re.compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re.compile(pattern[, flags])

pattern：一个字符串形式的正则表达式。

flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.match('This is a demo') r2=r.match('This is 111 and That is 222',0,27) r3=r.match('This is 111 and That is 222',8,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

findall函数

搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

需要注意的是，match 和 search 是匹配一次，而findall 匹配所有。

findall(string[, pos[, endpos]])

string：待匹配的字符串。

pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为0。

endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。

import re #匹配数字 r=re.compile(r'\d+')  r1=r.findall('This is a demo') r2=r.findall('This is 111 and That is 222',0,11) r3=r.findall('This is 111 and That is 222',0,27)   print(r1) print(r2) print(r3)

运行结果：

re.finditer函数

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

re.finditer(pattern, string, flags=0)

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如是否区分大小写，多行匹配等。

import re  r=re.finditer(r'\d+','This is 111 and That is 222') for i in r:   print (i.group())

运行结果：

re.split函数

将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])

pattern：匹配的正则表达式。

string：待匹配的字符串。

maxsplit：分割次数，maxsplit=1分割一次，默认为0，不限次数。

flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。

import re  r1=re.split('\W+','This is 111 and That is 222')  r2=re.split('\W+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  r3=re.split('\d+','This is 111 and That is 222')  r4=re.split('\d+','This is 111 and That is 222',maxsplit=1)  print(r1) print(r2) print(r3) print(r4)

运行结果：

re.sub函数

re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern：正则中的模式字符串。

repl：替换的字符串，也可为一个函数。

string：要被查找替换的原始字符串。

count：模式匹配后替换的最大次数，默认0表示替换所有的匹配。

import re  r='This is 111 and That is 222' # 删除字符串中的数字 r1=re.sub(r'\d+','',r) print(r1) # 删除非数字的字符串  r2=re.sub(r'\D','',r) print(r2)

运行结果：

到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

mathematica中Compile函数不太会用

第一，……你对Compile生成的东西的性质理解有误。（其实如果你在写代码时没有使用这么多的分号、多观察下各步的结果结构的话，或许就能自己发现这点了……）

Compile生成的CompileFunction这个东西，和纯函数（Function）其实差不多。也就是说，它在被使用时，后面要附上它的自变量，同时，在对一个式子运行编译时，编译对象也必须是式子中的全体未知量，一个不能少（就算它已经在别的函数里编过了），否则显然没**确地把自变量赋值进去，……具体而言就是这样：

 inavg = Compile[{{v0, _Real},{t, _Real},{q, _Real}},-(Sign[vma1[t] + v0] (vma1[t] + v0) ia[t,q] + Sign[vmb1[t] + v0] (vmb1[t] + v0) ib[t,q] + Sign[vmc1[t] + v0] (vmc1[t] + v0) ic[t,q])]

第二，Compile生成的CompileFunction，需要的是数值量的输入，那么，这里的积分过程就会导致 问题，具体而言跟参数传递的次序有关，为了避免报错，需要强制使得传进积分里的参数变为数值量……唉哟写的好累快不想写了，总之以代码来说就是这样：

 newinavg[v0_?NumericQ, t_?NumericQ, q_?NumericQ] := inavg[v0, t, q]

(* 只有上面一行是必须的，下面的NIntegrate以及那一串Method并非必要的，你依旧可以用Integrate……只是会更慢 *)

vc1[v0_?NumericQ, q_?NumericQ] := vc10 + (1/(2/4700.^6)) NIntegrate[newinavg[v0, t, q], {t, 0, 0.3}, Method - {Automatic, "SymbolicProcessing" - False}]

至此，语法上的错误就没有了，但是：

第三，你预设的w的值太大了，这导致了警告以及出图困难，对此，或许调调选项会有改善吧，但是我懒得试了……这里我把w改小了一点：

w = Pi

(* ………… *)

Plot3D[vc1[v0, \[Theta]], {v0, -0.2, 0.2}, {\[Theta], -Pi, Pi}]

出图就容易多了：

Python re模块 正则表达式之compile函数

为了重复利用同一个正则对象，需要多次使用这个正则表达式的话，使用re.compile()保存这个正则对象以便复用，可以让程序更加高效。

1）re.compile

参数：

re.I 忽略大小写

re.L 表示特殊字符集 w, W, b, B, s, S 依赖于当前环境

re.M 多行模式

re.S 即为' . '并且包括换行符在内的任意字符（' . '不包括换行符）

re.U 表示特殊字符集 w, W, b, B, d, D, s, S 依赖于 Unicode 字符属性数据库

re.X 为了增加可读性，忽略空格和' # '后面的注释

案例：

在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：

2）re.findall

在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并返回一个列表，如果有多个匹配模式，则返回元组列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。

注意： match 和 search 是匹配一次 findall 匹配所有。

参数：

案例：

3）re.finditer

和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。

案例：

4）re.split

split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表。

案例：

从上篇Python re模块 正则表达式到这篇，我们已经把常用的正则匹配的方法学会了。

关注我，坚持每日积累一个技巧， 长期坚持 ，我们将会不断进步。

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python中re.compile函数的使用

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.先使用re.compile()函数，将正则表达式的字符串形式编译成Pattern实例。

2.然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个match实例)，最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

举一个简单的例子，在寻找一个字符串中所有的英文字符：

import re

pattern = re.compile(‘[a-zA-Z]')

result = pattern.findall('as3SiOP')

print result