京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python正则表达式分组概念与用法详解
想学习大数据技术先本文实例讲述了Python正则表达式分组概念与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
正则表达式分组
分组就是用一对圆括号“()”括起来的正则表达式,匹配出的内容就表示一个分组。从正则表达式的左边开始看,看到的第一个左括号“(”表示第一个分组,第二个表示第二个分组,依次类推,需要注意的是,有一个隐含的全局分组(就是0),就是整个正则表达式。
分完组以后,要想获得某个分组的内容,直接使用group(num)和groups()函数去直接提取就行。
例如:提取代码中的超链接中的文本
>>> s='<div><a href="https://support.google.com/chrome/?p=ui_hotword_search" rel="external nofollow" target="_blank">更多</a><p>dfsl</p></div>'
>>> print re.search(r'<a.*>(.*)</a>',s).group(1)
更多
或者
>>> print re.match(r'.*<a.*>(.*)</a>',s).group(1)
更多
按照上面的分组匹配以后,我们就可以拿到我们想拿到的字串,但是如果我们正则表达式中括号比较多,那我们在拿我们想要的字串时,要去挨个数我们想要的字串时第几个括号,这样会很麻烦,这个时候Python又引入了另一种分组,那就是命名分组,上面的叫无名分组。
命名分组
命名分组就是给具有默认分组编号的组另外再给一个别名。命名分组的语法格式如下:
(?P<name>正则表达式)#name是一个合法的标识符
如:提取字符串中的ip地址
>>> s = "ip='230.192.168.78',version='1.0.0'"
>>> re.search(r"ip='(?P<ip>\d+\.\d+\.\d+\.\d+).*", s)
>>> res.group('ip')#通过命名分组引用分组
'230.192.168.78'
后向引用
正则表达式中,放在圆括号“()”中的表示是一个组。然后你可以对整个组使用一些正则操作,例如重复操作符。
要注意的是,只有圆括号”()”才能用于形成组。”“用于定义字符集。”{}”用于定义重复操作。
当用”()”定义了一个正则表达式组后,正则引擎则会把被匹配的组按照顺序编号,存入缓存。这样我们想在后面对已经匹配过的内容进行引用时,就可以用”\数字”的方式或者是通过命名分组进行”(?P=name)“进行引用。\1表示引用第一个分组,\2引用第二个分组,以此类推,\n引用第n个组。而\0则引用整个被匹配的正则表达式本身。这些引用都必须是在正则表达式中才有效,用于匹配一些重复的字符串。
如:
#通过命名分组进行后向引用
>>> re.search(r'(?P<name>go)\s+(?P=name)\s+(?P=name)', 'go go go').group('name')
'go'
#通过默认分组编号进行后向引用
>>> re.search(r'(go)\s+\1\s+\1', 'go go go').group()
'go go go'
交换字符串的位置
>>> s = 'abc.xyz'
>>> re.sub(r'(.*)\.(.*)', r'\2.\1', s)
'xyz.abc'
前向肯定断言、后向肯定断言
前向肯定断言的语法:
(?=pattern)
后向肯定断言的语法:
(?<=pattern)
需要注意的是,如果在匹配的过程中,需要同时用到前向肯定断言和后向肯定断言,那么必须将后向肯定断言写在正则语句的前面,前向肯定断言写在正则语句的后面,表示后向肯定模式之后,前行肯定模式之前。
如:获取c语言代码中的注释内容
>>> s1='''char *a="hello world"; char b='c'; /* this is comment */ int c=1; /* t
his is multiline comment */'''
>>> re.findall( r'(?<=/\*).+?(?=\*/)' , s1 ,re.M|re.S)
[' this is comment ', ' this is multiline comment ']
(?<=/*)这个是后向肯定断言,表示“/*”之后。(?=*/)这个为前向肯定断言,表示“*/”之前,这两合并起来就是一个区间了,所以后向肯定断言放在前向肯定断言前面。
前向否定断言、后向否定断言
前向否定断言语法:
(?!pattern)
后向否定断言语法:
(?<!pattern)
前向否定和后向否定实例:
#提取不是.txt结尾的文件
>>> f1 = 'aaa.txt'
>>> re.findall(r'.*\..*$(?<!txt$)',f1)
[]
#提取不以数字开头的文件
>>> re.findall(r'^(?!\d+).*','1txt.txt')
[]
#提取不以数字开头不以py结尾的文件
>>> re.findall(r'^(?!\d+).+?\..*$(?<!py$)','test.py')
[]
>>> re.findall(r'^(?!\d+).+?\..*$(?<!py$)','test.txt')
['test.txt']了解其对行业的影响力
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12