京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:極光
来源:Python 技术
正则表达式相信大家应该都不陌生,本质上就是一种微小的、高度专业化的编程语言,使用它你可以为要匹配的可能字符串集指定规则。大多数编程语言正则语法基本相似,只是实现正则的函数库不同,今天就来跟大家一起了解下 Python 支持正则表达式的函数。
正则最简单的应用,就是对字符串进行操作,用来找出想要匹配的字符串,比如 Python 就只会匹配字符串 Python ,当然也可以设置不区分大小写,这样就可以匹配更多,比如 python、pyThon等。
如果还想来点复杂的匹配要怎么做,这就需要用到元字符了,下面就是所有的元字符:
// 元字符 [ ] ( ) . ^ $ * + ? { } |
这一对元字符主要用于指定字符类,也就是你想要匹配的一组字符。
比如:[asd] 就是要匹配任何字符 a, s, d,但如果想匹配 a b c d e …… x y z 是不是要把所有的都写一遍?当然不是了,这个我们可以写成 [a-z] 就行了,- 就是用来表示一个范围,再比如表示数字 1 至 9,可以写成 [1-9] 。
上面说的是包含的字符范围,如果想匹配不包含的范围要怎么做?这就要用到元字符 ^,比如匹配除了 n, u, 3 之外的字符,可以写成 [^nu3]。
还有一点需要注意,在 [ ] 中的元字符会作为普通字符匹配,比如 [$+] 就会匹配 $, +。
最后说下元字符 ,它的意义是用于转义所有元字符,也就是去掉元字符的特殊性,比如 {$\,其实就是匹配字串 {, $, 。
上面说了 [a-z] 可以匹配所有小写字母,[0-9] 用来匹配所有数字,这样已经够简单了,还有更简单的几种特殊范围表达方式。
字符说明.匹配除 "n" 之外的任何单个字符。要匹配包括 'n' 在内的任何字符,请使用象 '[.n]' 的模式。d相当于[0-9],即匹配一个数字字符。D相当于[^0-9],即匹配一个非数字字符。s相当于[fnrtv],也就是匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。S相当于[^fnrtv],匹配任何非空白字符。w相当于[a-zA-Z0-9_],匹配任何字母与数字字符。W相当于[^a-zA-Z0-9_],匹配任何非字母与数字字符。
上面这些特殊序列可以包含在字符类中,比如 [sd,] 即匹配任何空白字符,数字和 ,。
只是做到匹配字符串集合,肯定是不够的,它还有个更大的优势,那就是可以指定某一部分字符是重复的,并且可以指定重复的次数。
先说第一个表示重复的元字符 *,它用来指定前面一个字符可以重复0次或者多次。
比如 ap*le 将会匹配 apple,appple,ale 等等。
这里当重复正则时,匹配引擎会尝试尽可能多的重复它。当发现模式的后续部分不匹配,则匹配引擎将会回退并以较少的重复次数再次尝试。
另一个重复的元字符 +,它用来表示前一个字符可重复1次或多次。它跟 * 相比,其实就是少了一个重复0次,也就是上面 ap*le 换成 ap+le 不会出现匹配到 ale。
第三个元字符就是 ?,它用来表示前一个字符可重复0次或1次,把上面的例子换成 ap?le,其实就是两个字符串 ale 或 aple。
最后一个复杂些就是 {m,n},这个表示前一个字符可重复次数是一个区间,也就是最少重复m次,最多重复n次。
例如 ap{2,3}le将会匹配 apple,appple 两个字符串,其他都不会匹配。
在这里需要注意下,m 需要小于 n,当然 m 或 n 也是可以省略的。比如当 m=0 时,可以省略 m,当 n 为无穷大时,也可以省略 n。
对!你没看错,如果想使用正则表达式,首先得要把它编译成模式对象。编译成对象后,它就可以使用各种操作方法了,比如字串匹配查询或替换等。
Python 编译的方法是 re.compile('正则表达式'),比如 re.compile('ap?le')。
当然也可以传一些特殊的参数,比如忽略大小写,那上面的编译方法就可以写成 re.compile('ap?le', re.IGNORECASE),这样在匹配字串时就可以忽略大小写了。
那除了这个还有别的参数吗?有,下面我把一部分常用的参数列出来,对了参数还可以简写,比如刚才使用的 re.IGNORECASE 可以简写成 re.I,这样就方便多了。
以下是常用编译参数:
参数简写说明IGNORECASEI忽略大小写ASCIIA使几个转义(w、b、s和d)匹配仅与具有相应特征属性的 ASCII 字符匹配DOTALLS使 . 匹配任何字符,包括换行符LOCALEL进行区域设置感知匹配MULTILINEM多行匹配,影响 ^ 和 $VERBOSEX忽略正则字符串中的空格,除非空格位于字符类中或前面带有未转义的反斜杠,可以组织和缩进,还可以写注释
大部分都容易理解,只是最后一个参数 VERBOSE 可能不太容易理解,这里给大家个官方的例子看下就理解了。
test = re.compile(r"""
&[#] # 数字开始部分
(
0[0-7]+ # 八进制
| [0-9]+ # 小数形式
| x[0-9a-fA-F]+ # 十六进制
)
; # 结束分号
""", re.VERBOSE)
其实上面说的编译都只是在做准备,准备接下来要介绍的,正则表达式最重要的查询匹配。
常用匹配方法:
上面这些方法,如果匹配成功,会返回一个对象实例,其中包含匹配相关的信息:起始和终结位置、匹配的子串以及其它信息。
// 示例代码
import re
ret = re.compile('[0-9]+')
ret.match("apple") // 返回 None
ret.match("12189") // 返回 <re.Match object; span=(0, 5), match='12189'>
ret.match("121ab") // 返回 <re.Match object; span=(0, 3), match='121'>
好了,今天我们简单介绍了下正则表达式,以及在 Python 中如何使用正则表达式,其实以上这些只是基础,后续还会为大家介绍更多。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06