1、正則表
\d匹配乙個數字\w
匹配乙個字母或數字\s
可以匹配乙個空格（也包括tab等空白符）
.匹配任意乙個字元
*表示重複前面的乙個字元
0次或多次（包括
0個）例如：
ab* will match 『a』, 『ab』, 『
abbbbb...』？
表示0個或1
個字元表示n個字元
表示n-m個字元
\轉義字元，
\\ 表示對
\本身轉義
表範圍，如[0-9a-za-z]
如[a-za-z\_][0-9a-za-z\_]*：前面的
匹配開頭，後面的
* 匹配任意個字元
{}如[a-za-z\_][0-9a-za-z\_]：精確地限制了變數的長度是1-20個字元（前面1個字元+後面最多19個字元）
|表或，如a|b可以匹配a或b，(p|p)ython可以匹配'python'或者'python'
^匹配開頭
$匹配結尾
注意：py也可以匹配'python'，但是加上^py$就變成了整行匹配，就只能匹配'py'了。類似於grep 和 grep -w的區別2、
re模組
python提供re模組，包含所有正規表示式的功能。下面做一些練習
1）普通寫法
>>> s = 'abc\\-001'
>>> print(s)
abc\-001
2）字首寫法
>>> s = r'abc\-001'# 用
r字首，不用考慮轉義的問題。類似於
shell
裡的egrep
，sed -r
>>> print(s)
abc\-001
3）判斷正規表示式是否匹配
>>> import re
# match()方法判斷是否匹配。匹配成功，返回match物件，匹配不成功，無顯示。這裡對-用了轉義符，不用也行
>>>
re.match
(r'^\d\-\d$', '010-12345')
<_sre.sre_match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
4）match()方法的if 判斷
test = '使用者輸入的字串'
if re.match(r'正規表示式', test):
print('ok')
else:
print('failed')
5）用正則切分字串
>>> 'a b c'.split(' ')
# 正常的**無法識別連續的空格
['a', 'b', '', '', 'c']
>>>
re.split
(r'\s+', 'a b c')
# 正則可以
['a', 'b', 'c']
6）分組
除了簡單地判斷是否匹配之外，正規表示式還有提取子串的強大功能。用()表示的就是要提取的分組（group）
>>> m = re.match(r'^(\d)-(\d)$', '010-12345')
#()裡面的正則匹配的字元換就是乙個組
>>> m
<_sre.sre_match object; span=(0, 9), match='010-12345'>
>>> m.group(0)
# group(0)
，表示整個字串
'010-12345'
>>> m.group(1)
# 表示第一組字串
'010'
>>> m.group(2)
# 表示第二組字串
'12345'
>>> t = '19:05:30'
# 匹配時，分，秒。注意
()裡的
| >>> m = re.match(r'^(0[0-9]|1[0-9]|2[0-3]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])\:(0[0-9]|1[0-9]|2[0-9]|3[0-9]|4[0-9]|5[0-9]|[0-9])$', t)
>>> m.groups()
('19', '05', '30')
7）貪婪匹配
正則匹配預設是貪婪匹配，也就是匹配盡可能多的字元。
# (\d+)表示匹配多個數字，直接把數字匹配完了，沒有給(0*)$匹配的機會
>>> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups()
('102300', '')
8）非貪婪匹配
讓\d+採用非貪婪匹配（也就是盡可能少匹配），才能把後面的0匹配出來，加個?就可以讓\d+採用非貪婪匹配
# ^(\d+?)，盡可能少的匹配，給後面的(0*)$留下了匹配的空間
>>> re.match(r'^(\d+?)(0*)$', '102300').groups()
('1023', '00')
2.1、編譯
當我們在python中使用正規表示式時，re模組內部會幹兩件事情：
編譯正規表示式，如果正規表示式的字串本身不合法，會報錯；
用編譯後的正規表示式去匹配字串。
如果乙個正規表示式要重複使用幾千次，出於效率的考慮，我們可以預編譯該正規表示式，接下來重複使用時就不需要編譯這個步驟了，直接匹配：
>>> import re
# 編譯:
編譯出的物件是類
>>>
re_telephone =
re.compile
(r'^(\d)-(\d)$')
# 使用：使用了類的match()方法
# 編譯後生成regular expression物件，由於該物件自己包含了正規表示式，所以呼叫對應的方法時不用給出正則字串。
>>>
re_telephone.match
('010-12345').groups()
# 注意這個
groups()
，是顯示整個字串，前面用的是
group()
，group(1)
('010', '12345')
>>> re_telephone.match('010-8086').groups()
('010', '8086')
3、例題
1、寫乙個驗證
位址的正規表示式。版本一應該可以驗證出類似的
email：
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
def is_valid_email(addr):
if re.match(r'^[a-za-z.]+@[a-za-z.]+$',addr):#不寫
^ 和$ 也沒影響
return true
else:
return false
# 測試:
assert is_valid_email('[email protected]')
assert is_valid_email('[email protected]')
assert not is_valid_email('bob#example.com')
assert not is_valid_email('[email protected]')
print('ok')
2、版本二可以提取出帶名字的
[email protected] => tom paris
[email protected] => bob
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
def name_of_email(addr):
# <?([a-za-z\s]+)>?，可以把名字匹配出來，注意裡面的()。
# \s?[a-za-z]*?，對
tom而言，後面還需要匹配，而
bob不需要，所以用的是[a-za-z]*?，
* 表0個或多個字元。?讓
*別把後面的也匹配了
str = re.match(r'^<?([a-za-z\s]+)>?
\s?[a-za-z]*?(@[a-za-z.]+)$',addr)
return str.group(1)
# 測試:
assert name_of_email('[email protected]') == 'tom paris'
assert name_of_email('[email protected]') == 'tom'
print('ok')
Python 學習筆記（11）
1.arange arange 類似於python中的 range 函式，只不過返回的不是列表，而是陣列 arange start,stop none,step 1,dtype none 產生乙個在區間 start,stop 之間，以 step 為間隔的陣列，如果只輸入乙個引數，則預設從 0 開始，...
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Python學習筆記11 函式
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