正則表達式這個術語通常被簡稱為正則表達式。正則表達式是定義搜索模式的字符序列，主要用于在搜索引擎和文本處理器中執行查找和替換操作。
Python 通過作為標準庫的一部分捆綁的re模塊提供正則表達式功能。
原始字符串
Python re 模塊中的不同函數使用原始字符串作為參數。當前綴為“R”或“R”時，普通的字符串成為原始字符串。
Example: Raw String
>>> rawstr = r'Hello! How are you?'
>>> print(rawstr)
Hello! How are you? 正常字符串和原始字符串的區別在于 print() 函數中的正常字符串翻譯轉義字符(如\n、\t等)。)的值，而原始字符串中的值則不是。
Example: String vs Raw String
str1 = "Hello!\nHow are you?"
print("normal string:", str1)
str2 = r"Hello!\nHow are you?"
print("raw string:",str2) Output
normal string: Hello!
How are you?
raw string: Hello!\nHow are you? 在上面的例子中，str1(正常字符串)中的\n被翻譯為下一行中正在打印的換行符。 但是，它在str2中被印成了\n——一根生弦。
元字符
當某些字符作為部分模式匹配字符串出現時，它們具有特殊的含義。在 Windows 或 Linux DOS 命令中，我們使用*和？-它們類似于元角色。Python 的 re 模塊使用以下字符作為元字符:
*。^ $ + ?[ ] \ | ( )**
當一組字母數字字符放在方括號[]內時，目標字符串與這些字符匹配。 方括號中可以列出一系列字符或單個字符。例如:
| 模式 | 描述 |
|---|---|
| [abc] | 匹配任意字符 a、b 或 c |
| [a-c] | 它使用一個范圍來表示同一組字符。 |
| [a-z] | 僅匹配小寫字母。 |
| [0-9] | 只匹配數字。 |
下列特定的字符帶有特定的含義。
| 模式 | 描述 |
|---|---|
| \d | 匹配任何十進制數字；這相當于類[0-9]。 |
| \D | 匹配任何非數字字符 |
| \s | 匹配任何空白字符 |
| \S | 匹配任何非空白字符 |
| \w | 匹配任何字母數字字符 |
| \W | 匹配任何非字母數字字符。 |
| 。 | 匹配除換行符“\n”以外的任何單個字符。 |
| ？ | 將模式的 0 或 1 匹配到它的左邊 |
| + | 在其左側出現一個或多個圖案 |
| * | 該模式在其左側出現 0 次或更多次 |
| \b | 詞與非詞的界限。/b 與/B 相反 |
| [..] | 匹配方括號中的任何單個字符 |
| \ | 它用于特殊含義的字符，如。匹配加號的句點或+。 |
| {n，m} | 匹配前面的至少 n 次和最多 m 次出現 |
| a| b | 匹配 a 或 b |
re.match()函數
re模塊中的這個函數試圖找出指定的模式是否出現在給定字符串的開頭。
re.match(pattern, string)如果給定的模式不在開頭，則函數返回無，如果找到匹配的對象，則返回匹配的對象。
Example: re.match()
from re import match
mystr = "Welcome to TutorialsTeacher"
obj1 = match("We", mystr)
print(obj1)
obj2 = match("teacher", mystr)
print(obj2) Output
<re.Match object; span=(0, 2), match='We'>
None 匹配對象具有start和end屬性。
Example:
>>> print("start:", obj.start(), "end:", obj.end()) Output
start: 0 end: 2 下面的示例演示了如何使用字符范圍來確定一個字符串是否以“W”開頭，后跟一個字母。
Example: match()
from re import match
strings=["Welcome to TutorialsTeacher", "weather forecast","Winston Churchill", "W.G.Grace","Wonders of India", "Water park"]
for string in strings:
obj = match("W[a-z]",string)
print(obj) Output
<re.Match object; span=(0, 2), match='We'>
None
<re.Match object; span=(0, 2), match='Wi'>
None
<re.Match object; span=(0, 2), match='Wo'>
<re.Match object; span=(0, 2), match='Wa'> re.search()函數
re.search()函數在給定字符串的任意位置搜索指定的模式，并在第一次出現時停止搜索。
Example: re.search()
from re import search
string = "Try to earn while you learn"
obj = search("earn", string)
print(obj)
print(obj.start(), obj.end(), obj.group())
7 11 earn Output
<re.Match object; span=(7, 11), match='earn'> 該函數還返回具有開始和結束屬性的Match對象。它還給出了一組字符，該模式是其中的一部分。
re.findall()函數
與search()功能相反，findall()繼續搜索模式，直到目標字符串用盡。對象返回所有匹配項的列表。
Example: re.findall()
from re import findall
string = "Try to earn while you learn"
obj = findall("earn", string)
print(obj) Output
['earn', 'earn'] 這個函數可以用來獲取一個句子中的單詞列表。為此，我們將使用\W*模式。我們還會檢查哪些單詞沒有元音。
Example: re.findall()
obj = findall(r"\w*", "Fly in the sky.")
print(obj)
for word in obj:
obj= search(r"[aeiou]",word)
if word!='' and obj==None:
print(word) Output
['Fly', '', 'in', '', 'the', '', 'sky', '', '']
Fly
sky re.finditer()函數
re.finditer()函數返回目標字符串中所有匹配項的迭代器對象。對于每個匹配的組，可以通過 span()屬性獲得開始和結束位置。
Example: re.finditer()
from re import finditer
string = "Try to earn while you learn"
it = finditer("earn", string)
for match in it:
print(match.span()) Output
(7, 11)
(23, 27) re.split()函數
re.split()功能的工作原理類似于 Python 中str對象的 split() 方法。 每次發現空白時，它都會拆分給定的字符串。在上面的findall()獲取所有單詞的例子中，列表還包含作為單詞的每個空格。 被re模塊中的split()功能取消。
Example: re.split()
from re import split
string = "Flat is better than nested. Sparse is better than dense."
words = split(r' ', string)
print(words) Output
['Flat', 'is', 'better', 'than', 'nested.', 'Sparse', 'is', 'better', 'than', 'dense.'] 重新編譯()函數
re.compile()函數返回一個模式對象，可以在不同的正則表達式函數中重復使用。在下面的例子中，一個字符串“is”被編譯以獲得一個模式對象，并接受search()方法。
Example: re.compile()
from re import *
pattern = compile(r'[aeiou]')
string = "Flat is better than nested. Sparse is better than dense."
words = split(r' ', string)
for word in words:
print(word, pattern.match(word)) Output
Flat None
is <re.Match object; span=(0, 1), match='i'>
better None
than None
nested. None
Sparse None
is <re.Match object; span=(0, 1), match='i'>
better None
than None
dense. None 相同的模式對象可以在搜索帶有元音的單詞時重復使用，如下所示。
Example: search()
for word in words:
print(word, pattern.search(word)) Output
Flat <re.Match object; span=(2, 3), match='a'>
is <re.Match object; span=(0, 1), match='i'>
better <re.Match object; span=(1, 2), match='e'>
than <re.Match object; span=(2, 3), match='a'>
nested. <re.Match object; span=(1, 2), match='e'>
Sparse <re.Match object; span=(2, 3), match='a'>
is <re.Match object; span=(0, 1), match='i'>
better <re.Match object; span=(1, 2), match='e'>
than <re.Match object; span=(2, 3), match='a'>
dense. <re.Match object; span=(1, 2), match='e'>