正则表达式详解(正则表达式∧含义)
正则表达式？
简答：把原先的
^(.*?)=
的最后的 等于号= 变成
(?=xxx): (positive) look ahead (assertion)=正向肯定断言
即可。
详解：
完整的正则是：
^(.*?)(?==)
即可，只匹配到
key1
具体解释：
(?=xxx)
表示，匹配（后面的字符串符合） xxx的情况，但是不包含在匹配的结果中
所以此处就是，匹配
key1=
中的 =，但结果中不包含 =
就变成你要的：结果中只包含 key1 了。
对应python的演示代码：
? python
Python 3.8.0 (default, Jan ?6 2020, 10:33:50)
[Clang 10.0.1 (clang-1001.0.46.4)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
import re
inputStr = "key1=abckey2=bcdkey3=efg"
foundKey1 = re.search("^(.*?)(?==)", inputStr)
print(foundKey1)
re.Match object; span=(0, 4), match='key1'
key1Str = foundKey1.group(1)
print(key1Str)
key1
引申：
正向肯定断言 属于?环视断言
具体详见我的教程：
环视断言 · 应用广泛的超强搜索：正则表达式
^([1-9]{0,1}[0-9]{0,4})$ 这个正则表达式表示什么意思?
匹配0~99999的数字，包括类似001这样的数字。
其中：
^：匹配输入字行首
[a-z]：字符范围，匹配指定范围内的任意字符。
{n,m}：m和n均为非负整数，其中n=m，最少匹配n次且最多匹配m次。
$ ：匹配输入行尾
故：
^([1-9]{0,1}[0-9]{0,4})$ ：表示1到9的数字，出现0次或1次；1到9的数字，出现0次或4次。简单来说就是0~99999的数字。
扩展资料：
正则表达式的特点是：
1. 灵活性、逻辑性和功能性非常强；
2. 可以迅速地用极简单的方式达到字符串的复杂控制。
3. 对于刚接触的人来说，比较晦涩难懂。
由于正则表达式主要应用对象是文本，因此它在各种文本编辑器场合都有应用，小到著名编辑器EditPlus，大到Microsoft Word、Visual Studio等大型编辑器，都可以使用正则表达式来处理文本内容。
参考资料：百度百科-正则表达式
求正则表达式详解 谢谢 就这么点分了
独立表达式(?pattern) 不管后面的是否匹配成功，独立表达式内部不进行回退。
(?R) 引用整个表达式。
分析下\(((?[^()]+)|(?R))*\)的匹配过程，由于存在递归，初始的正则式称为正则式一，第一次递归称为正则式二…
首先，字符串前面的C11:匹配不到，然后\(匹配到(，(?[^()]+)匹配到C111:接下来的(匹配失败，执行多选分支后一项(?R)且不回退，于是从C111:的:后面的位置开始调用正则式二。
正则式二中\(匹配到(，(?[^()]+)匹配到C1111:A1111，\)匹配到)，正则式二匹配结束，继续回到正则式一，式子执行到了* 前面括号内容重复一次 (?[^()]+)匹配到;C112;A112，\)匹配到)，整个正则表达式匹配完成。
本例中，只用到一次递归，展开后就相当于
\((?[^()]+)\((?[^()]+)\)(?[^()]+)\)
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！