正则表达式

本文主要是介绍正则表达式，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

什么是正则表达式？

不属于Python，是独立于任何编程语言之外的工具

例如markdown 是写博客、笔记的工具

正则简单来说，就是我们按照一定的规则去处理字符串的工具，我们把这个规则叫正则表达式

如何在Python中使用正则表达式？

第一步：导入正则re库

第二步：定义正则的规则，以及需要匹配的字符串

第三步：进行校验，得到结果

# 第一步：导入正则re库
import re

# 第二步：定义正则的规则，以及需要匹配的字符串
str = "lili is beautiful lady in the world."

# 第三步：定义一个正则规则：提取字符串中的 lili
pattern = "lili"

# 第四步：使用正则匹配
result = re.match(pattern,str)

# 第五步：获取结果
print(result.group())
"""
输出结果：
lili
注：result得出的是一个对象
<re.Match object; span=(0, 4), match='lili'>
"""

re.match(正则规则，匹配的字符串)
    1、方法从左往右进行匹配，如果符合规则，就返回对象，如果不符合规则，则返回 None，
    2、group()是将匹配到的内容提取出来（从左往右，获取第一次匹配到的内容）

# 查看对象都有什么内容
print(dir(result))
"""
输出结果:
['__class__', '__class_getitem__', '__copy__', '__deepcopy__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'end', 'endpos', 'expand', 'group', 'groupdict', 'groups', 'lastgroup', 'lastindex', 'pos', 're', 'regs', 'span', 'start', 'string']
这就是这个对象可以使用的方法
"""

正则表示字符

# 导入re库
import re

# 使用 . 匹配任意一个字符（除了\n）
print(re.match(".","\neg"))
# 输出结果：None
print(re.match("...","\neg"))
# 输出结果：None
print(re.match("...","liliall"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 3), match='lil'>  匹配了三个字符
print(re.match("....","liliall"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 4), match='lili'>  匹配了四个字符

# 使用 \d 匹配数字，即0—9
print(re.match("\d","oeihjgo68456"))
# 输出结果：None
print(re.match("\d\d\d","5982"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 3), match='598'>

# 使用 \D 匹配非数字，即不是数字
print(re.match("\D","845pweg6"))
# 输出结果：None
print(re.match("\D\D","oeihjgo68456"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 2), match='oe'>

# 使用 \s 匹配空白，即空格
print(re.match("\s","\t845pweg6"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 1), match='\t'>
print(re.match("\s","   5pweg6"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 1), match=' '>

# 使用 \S 匹配非空白
print(re.match("\S","845pweg6"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 1), match='8'>

# 使用 \w 匹配单词字符，即a—z，A—Z，0—9，_
print(re.match("\w","\t845pweg6"))
# 输出结果：None
print(re.match("\w","desgfv e"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 1), match='d'>

# 使用 \W 匹配非单词字符
print(re.match("\W","desgfv e"))
# 输出结果：None
print(re.match("\W","\t845pweg6"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 1), match='\t'>

用正则匹配手机号

# 导入re库
import re
# 用正则匹配手机号
print(re.match("\d\d\d\d\d\d\d\d\d\d\d","93569875256"))
"""
输出结果：
<re.Match object; span=(0, 11), match='93569875256'>
只能验证是否11个数字
"""
# 使用 [] 匹配[  ]中列举的字符
print(re.match("1[3-9]\d\d\d\d\d\d\d\d\d","16669875256"))

\d 可以用[0-9]表示
\D 可以用[^0-9]表示
\w 可以用[a—zA—Z0—9_]表示
\W 可以用[^a—zA—Z0—9_]表示

正则表示数量

# 导入re库
import re

# 用 * 匹配前一个字符出现0次或者无限次，则可有可无
print(re.match("\d*","e;lgk;;"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 0), match=''>
print(re.match("\d*","0564【prekgh"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 4), match='0564'>

# 用 + 匹配前一个字符出现1次或者无限次，即至少有1次
print(re.match("\d+","e;lgk;;"))
# 输出结果：None
print(re.match("\d+","0564【prekgh"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 4), match='0564'>

# 用 ？ 匹配前一个字符出现1次或者0次，即要么有1次，要么没有，即无限次
print(re.match("\d?","oiujoi"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 0), match=''>
print(re.match("\d?","0564prekgh"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 1), match='0'>

# 混合使用
print(re.match("\d?[a-z]","648oiujoi"))
# 输出结果：None
print(re.match("\d+[a-z]","648piujoi"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 4), match='648p'>
print(re.match("\d*[a-z]","648piujoi"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 4), match='648p'>
print(re.match("\d*[a-z]+","648piujoi"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 9), match='648piujoi'>
print(re.match("\d*[a-z]+","648*piujoi"))
# 输出结果：None

# 用 {m，} 匹配前一个字符至少出现m次
print(re.match("\d{3,}","12356987654659"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 14), match='12356987654659'>
print(re.match("\d{3,5}","12356987654659"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 5), match='12356'>
print(re.match("\d{,}","12356987654659"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 14), match='12356987654659'>
print(re.match("\d{,}[a-z]","sgwew"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 1), match='s'>

* 可以用{,}表示
+ 可以用{1,}表示
？可以用{0,1}表示

升级版：手机号查询

# 导入re库
import re
# 手机号
print(re.match("1[3-9]\d{9}","15687986564616"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 11), match='15687986564'>

正则表示边界

注：^在[ ] 里面表示取反，^在[ ] 外面表示以什么开头

# 导入re库
import re

# 用 $ 匹配字符串结尾
print(re.match("1[3-9]\d{9}$","13956987269"))
"""
输出结果：
<re.Match object; span=(0, 11), match='13956987269'>
\d{9}$表示从字符串后面数起9位都必须是数字，即以9个数字结尾
"""

# 用 ^ 匹配字符串开头
print(re.match("^1[3-9]\d{9}$","13956987269"))
"""
输出结果：
<re.Match object; span=(0, 11), match='13956987269'>
^1 表示以1开头
"""

# 用 \b 匹配一个单词的边界
print(re.match("^\w+an\b","zhangsan"))
"""
输出结果：
None
^\w+ 表示要以至少有一个单词开头,这时候已经把整个单词匹配完了
"""
print(re.match("^\w+an\b","zhangsan an"))
"""
输出结果：
None
空格没人匹配
"""
print(re.match("^\w+\s\\ban\\b","zhangsan an"))
print(re.match(r"^\w+\s\ban\b","zhangsan an"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 11), match='zhangsan an'>
print(re.match(r"^.+","zhang san an"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 11), match='zhang san an'>

# 用 \B 匹配非单词边界
print(re.match(r"^\w+\san\B","zhangsan anweljigo635456"))
# 输出结果：<re.Match object; span=(0, 11), match='zhangsan an'>

正则的匹配分组

# 导入re库
import re
# 需求匹配 0 - 100 之间的数字
# 1 - 99
print(re.match(r"[1-9][1-9]","88"))
print(re.match(r"[1-9]\d?","10"))
# 0 和 100
print(re.match(r"[1-9]\d?|0$|100$","100"))
print(re.match(r"[1-9]?\d?|100$","100"))

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