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
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 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 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21