京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python正则表达式之基础篇
正则表达式是用于处理字符串的强大工具,它并不是Python的一部分。
其他编程语言中也有正则表达式的概念,区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同。
它拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,在提供了正则表达式的语言里,正则表达式的语法都是一样的。
下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程:
1.1介绍
正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具,拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎,效率上可能不如str自带的方法,但功能十分强大。得益于这一点,在提供了正则表达式的语言里,正则表达式的语法都是一样的,区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同;但不用担心,不被支持的语法通常是不常用的部分。
正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式。re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。
1.2要知道的各种用法
模式字符串使用特殊的语法来表示一个正则表达式:
字母和数字表示他们自身。一个正则表达式模式中的字母和数字匹配同样的字符串。多数字母和数字前加一个反斜杠时会拥有不同的含义。标点符号只有被转义时才匹配自身,否则它们表示特殊的含义。反斜杠本身需要使用反斜杠转义。
由于正则表达式通常都包含反斜杠,所以你最好使用原始字符串来表示它们。模式元素(如 r'/t',等价于'//t')匹配相应的特殊字符。
下表列出了正则表达式模式语法中的特殊元素。如果你使用模式的同时提供了可选的标志参数,某些模式元素的含义会改变。
当然这些用法很多,待会会给出经常使用到的用法,多试试就能理解了。
模式
字符类
特殊字符类
1.3re.match函数
re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,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 正则表达式
string 匹配的字符串
flags 标志位,用来控制匹配方式,下文会讲
直接上程序:
import string,re
r = "abc" #正则表达式
if re.match(r,"abc"): #匹配
print 'done'
else:
print 'defeat'
结果:
done
可以根据上面各表给出的用法,多练练:
import string,re
r = "a.c" #正则表达式 . 匹配任意字符,除了换行符,当re.DOTALL标记被指定时,则可以匹配包括换行符的任意字符。
if re.match(r,"abc"):
print re.match(r,"abc")
print 'done'
else:
print 'defeat'
结果:
<_sre.SRE_Match object at 0x01dd6158>
done
注意这里不是显示匹配成功的字符串,re.match() 返回的是一个对象,不成功返回的是none.
我们可以通过group(num)或groups()匹配对象函数来获取匹配表达式。
程序:
import string,re
r = "a.c"
if re.match(r,"abc"):
line = re.match(r,"abc")
print line.group()
else:
print 'defeat'
结果:
abc
1.3re.search函数
re.search() 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配
re.search(pattern, string, flags=0)
pattern 正则表达式
string 匹配的字符串
flags 标志位,用于控制匹配方式
和re.match()一样,匹配成功re.search方法返回一个匹配的对象,否则返回None。
直接上程序:
import string,re
r = "abc"
s = 'aacawcabc'
if re.search(r,s):
line = re.search(r,s)
print line.group()
结果:
abc
注意:
re.match()和re.search()的区别:
re.match只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回None;而re.search匹配整个字符串,直到找到一个匹配。
1.4re.sub函数
re.sub()函数用于替换匹配项。
re.sub(pattern,repl,string,max = 0)
pattern 正则表达式
repl 替换 项
string 匹配的字符串
count 替换的最大次数 缺省值是0 表示替换所有的匹配
返回的字符串是在字符串中用 RE 最左边不重复的匹配来替换。如果模式没有发现,字符将被没有改变地返回。
程序:
import string,re
pattern = '\d'
repl = "!"
s = 'abcdefg'
line = re.sub(pattern,repl,s)
print line
结果:
!!!!!!!!!abcdefg
1.5正则表达式修饰符 - 可选标志
我们来说说什么是标志位:
正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配的模式。修饰符被指定为一个可选的标志。多个标志可以通过按位 OR(|) 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志:
程序:
import string,re
pattern = '[Aa][Bb][Cc][Dd]'
s = 'AbCd'
if re.match(pattern,s):
line = re.match(pattern,s)
print line.group()
结果:
AbCd
上面程序可以通过选择标志位来实现:
import string,re
pattern = 'abcd'
s = 'AbCd'
if re.match(pattern,s,re.I):
line = re.match(pattern,s,re.I)
print line.group()
结果;
AbCd
1.6re.compile函数
使用re的一般步骤是先使用re.compile()函数,将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例,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。
程序:
import string,re
pattern = re.compile('\d+')
s = 'aabbccdd'
if pattern.match(s):
line = pattern.match(s)
print line.group()
结果:
11223344
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28