下划线、数字或下划线

1.正则和re模块的联系

正则表达式是一种通用的用来简洁表达一组字符串的表达式，利用正则表达式可以方便快捷的匹配和筛选字符串

举个例子：在一堆数据中进行电话号码的寻找，我们需要根据电话号码的特征在这一堆数据进行电话的寻找，电话是11位数的，全是数字，基于特征进行寻找

正则的一些方法都是放在re模块的

re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。

所以我们如果想使用正则表达式的话，我们是先进行将正则表达式导入re的操作

正则在爬虫里面很常见的，在大量的字符串里面进行数据的寻找

对于正则表达式来说，我们需要描述我们的需求，我们怎么写

对什么样的数字进行一系列的操作

比如说我们需要进行电话号码的匹配

11位，并且是数字

'\d{11}'

'1[3-9]\d{9}'----第一个数字只能是1，第二个数字是3-9之间的，后面的就是\d了，然后总长度限制为9

2.re模块的一些方法

re.match--从字符串开头进行匹配---匹配一次

re.match()必须从字符串开头匹配,match方法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。这里的正则表达式模式是 've\b'。下划线、数字或下划线。'''#贪婪r=re.match('aaa.+','aaa1212bbb')print(r.group())#aaa1212bbb#非贪婪r=re.match('aaa.+?','aaa1212bbb')print(r.group())#aaa1#至少匹配1次并且是非贪婪的，那么尽可能少，

正则表达式'aaa.'将会匹配字符串'aaa1212bbb'中的'aaa'

后面紧跟着的第一个字符，也就是数字'1'。

只会匹配一次数据

从字符串开头进行匹配

如果匹配失败的话那么就返回None

如果成功的话就会返回匹配的范围区间

必须从头进行匹配，不然是不成功的

从第一个字符一一开始进行比对

import rer=re.match('test','testabcdfgsdtest')print(r)#<re.Match object; span=(0, 4), match='test'>r=re.match('test','Testabcdfgsdtest')print(r)#None

通过group将匹配的数据拿出来

#如果我们想将匹配的内容拿出来的话，我们可以使用下面的方法import rer=re.match('test','testabcdfgsdtest')print(r)print(r.group())#test

获取到匹配数据的位置

通过span获取匹配到的数据的下标位置

import rer=re.match('test','testabcdfgsdtest')print(r)print(r.span())#(0, 4)

这里的（0,4）是一个左闭右开的内容

re.search---在字符串任意位置都能进行查找---匹配一次

re.search()方法只在目标字符串中匹配一次满足条件的正则表达式,返回的是查找的字符在字符串中的位置。

所以，re.match('ve\b', 've2test')这个调用会检查字符串 "ve2test" 是否从开始就符合 "ve" 后面紧跟一个单词边界的模式。

如果你想匹配 "ve" 后面是单词边界的情况，你可以使用如下的正则表达式：

import reprint(re.match('ve\b', 've test'))

这将会输出一个匹配对象，因为 "ve" 后面是一个空格，它是一个单词边界。'''

\d的匹配操作

将字符串中的数字提取出来

import reprint(re.findall('\d','abd6c123'))#['6', '1', '2', '3']

\D的匹配操作

将字符串中的非数字匹配提取出来

import reprint(re.findall('\D','abd6c123'))#['a', 'b', 'd', 'c']

\s的匹配操作

匹配空白字符

import reprint(re.findall('\s','ted \t anfdsa sd '))#[' ', '\t', ' ', ' ', ' ']

\S的匹配操作

匹配非空白字符

import reprint(re.findall('\S','ted \t anfdsa sd '))#['t', 'e', 'd', 'a', 'n', 'f', 'd', 's', 'a', 's', 'd']

只要不是空白都能提取出来

\w的匹配操作

标点符号啥的都不进行匹配操作

匹配单词字符，如字母数字下划线等

import reprint(re.findall('\w','hi,小明！'))#['h', 'i', '小', '明']

\W的匹配操作

作用与\w相反的

import reprint(re.findall('\W','hi,小明！'))#['h', 'i', '小', '明']#[',', '！']

[ ] 匹配[ ]列举的任意字符

我们上面的方法里面没有单独将字母进行分离出来的字符

import reprint(re.findall('[a-z]','hi,小明!123'))#['h', 'i']

括号里面是字母的范围，只要字符串里面有满足这个条件的都会进行剥离出来的

只会匹配括号内列举出来的，一次匹配一个

import reprint(re.findall('[a-z,A-Z]','hi,小明DFS!123'))#['h', 'i', ',', 'D', 'F', 'S']

在这个例子中，我们在括号内列举了a-z和A-Z，然后中间有个逗号

都算进了寻找的范围

那么如果我们想单单寻找小写和大写的字母的话，这么写

import reprint(re.findall('[a-zA-Z]','hi,小明DFS!123'))#['h', 'i', 'D', 'F', 'S']

这么写就没有其他多余的元素了

我们想寻找什么东西就把这个写在[ ]内就行了

匹配数字

import reprint(re.findall('[0-9]','hi,小明DFS!123'))#['1', '2', '3']

在括号内输入寻找数字的范围就行了

匹配数字，但不包含4

import reprint(re.findall('[0-35-9]','hi,小明DFS!124653'))#['1', '2', '6', '5', '3']

输入范围0-3 5-9

4.匹配多个字符

匹配多个字符是基于单个字符的

*的匹配使用

import reprint(re.findall('\S*','hi,my name is xiaoming'))#['hi,my', '', 'name', '', 'is', '', 'xiaoming', '']

*允许匹配0次，返回一个空白字符，所以会算上这个空格的

+的匹配使用

import reprint(re.findall('\S+','hi,my name is xiaoming'))#['hi,my', 'name', 'is', 'xiaoming']

至少匹配1次，所以我们是不会算上空格的

所以说在空格之前都算上匹配中的

*和+的比较

通过比较我们能发现这个用*的话多了很多的空格

因为*允许匹配0次，返回一个空白字符

设置匹配的长度---{m}--匹配长度为m

import reprint(re.findall('\d{3}','1233456'))#['123', '345']

我们使用{}进行长度的限制，长度至少是3才能进行匹配的操作

至少匹配次数---{m,}

import reprint(re.findall('\S{4,}','hi,my name is xiaoming'))#['hi,my', 'name', 'xiaoming']

这里我们至少匹配4次才会算数的

这里的is就没有算进去，因为长度是不够的，不满足

匹配{m,n}次

至少匹配m次，最多匹配n次

import reprint(re.findall('\S{2,4}','hi,my name is xiaoming'))#['hi,m', 'name', 'is', 'xiao', 'ming']

至少两次，最多4次

在这里我们没有进行y的输出，因为不满足条件了，而且后面有个空格，然后就进行下一组的匹配了

5.贪婪和非贪婪

贪婪：满足匹配的情况下，尽可能匹配多的数据

非贪婪：满足匹配的情况下，尽可能匹配少的数据

默认是贪婪模式

import reprint(re.findall('\S{2,4}','hi,my name is xiaoming'))#['hi,m', 'name', 'is', 'xiao', 'ming']

这拿xiaoming 来举例子

我们xiao里面拿两个（xi）也能进行匹配，四个（xiao）也能进行匹配

但是我们这里选择了4个

所以我们这里是贪婪的

贪婪模如何修改为非贪婪模式呢？在匹配多个的后面加上问号?

import reprint(re.findall('\S{2,4}?','hi,my name is xiaoming'))#['hi', ',m', 'na', 'me', 'is', 'xi', 'ao', 'mi', 'ng']

这种就是非贪婪的，满足条件的情况下尽量匹配少的数据

最上面的那种一次匹配4次，尽可能匹配多的数据，这个就是贪婪的情况

r=re.match('aaa.','aaa1212bbb')print(r.group())#aaa1'''正则表达式'aaa.'将会匹配字符串'aaa1212bbb'中的'aaa'后面紧跟着的第一个字符，也就是数字'1'。因此，r.group()将会输出'aaa1'。汉字
.的匹配操作
import re#.匹配任意字符，除了\nprint(re.findall('.','test\tand\n'))#['t', 'e', 's', 't', '\t', 'a', 'n', 'd']#可以将整个字符串进行一个拆分，将每个元素进行一个获取放到列表中存放
可以将整个字符串进行一个拆分，将每个元素进行一个获取放到列表中存放
除了\n都能进行匹配的操作
r=re.match('aaa.','aaa1212bbb')print(r.group())#aaa1'''正则表达式'aaa.'将会匹配字符串'aaa1212bbb'中的'aaa'后面紧跟着的第一个字符，也就是数字'1'。因此，re.match会返回 None，表示没有匹配成功。
aaa.+至少匹配一次
但是后面加个?的话那么就只会匹配一次了，
因为是非贪婪了
6.匹配开头（^）和匹配结尾（$）的设置
^可以进行开头字符的设置
import re#以t开头print(re.findall('^t\w+','testabctest'))#['testabctest']'''^t----设置以t开头\w匹配字母数字下划线+至少匹配一次'''import re#以t开头print(re.findall('^t\w+','Testabctest'))#[]
如果字符串中的开头不是T的话，返回的就是个空列表了
$ 设置匹配的结尾字符
import re#以t结尾print(re.findall('^t\w+t$','testabctest'))#['testabctest']import re#以T结尾print(re.findall('^t\w+T$','testabctest'))#[]
此时我们设置了开头和结尾，那么我们在+后面添加一个问号看看
import re#以T结尾print(re.findall('^t\w+?t$','testabctest'))#['testabctest']#我们设置好了第一个和最后一个#结尾字符指的就是字符串的最后面一个字符#我们必须将中间的匹配完我们才能拿到#我们加上?的话就没啥用，就不存在贪婪和非贪婪的说法了
我们已经将字符串的开头和结尾设置好了，不存在什么贪婪和非贪婪的说法了，中间的必须进行匹配的操作
7. ^[]和[]的区别
^[ ]:匹配 [ ] 中列举的字符开头
[^ ]:匹配的不是 [ ]中列举的内容,就是取反操作，就是里面的我们不匹配，不是里面的我们都匹配
^[]的使用方法：
import re#匹配[]内列举的内容print(re.findall('^[Tt]\w+','Testabctest'))#['Testabctest']
[^]的使用方法：不取括号内的元素吗，其他的都会进行匹配操作
import re#不匹配[]内列举的内容print(re.findall('[^Tt]','Testabctest'))#['e', 's', 'a', 'b', 'c', 'e', 's']
8.（）分组匹配
进行括号的匹配
r=re.match( '<.+>(.*)<.+>','<h1>python<\h1>')print(r.group())#<h1>python<\h1>#获取到标签中间的句子print(r.groups())#('python',)#以元组的形式进行存储#尖括号对尖括号，那么这个圆括号就和python进行匹配上了
使用.*的话会将整个字符串进行匹配操作的
如果findall中使用了(),返回的内容只有()中匹配的数据的，以列表形式返回的
print(re.findall('<.+>(.*)<.+>','<h1>python<\h1>'))#['python']
9.re模块的其他方法
compile---将正则表达式对象化
compile（正则表达式）---将正则表达式转换为对象，用于多次调用的正则表达式
c=re.compile('<.+>(.*)<.+>')print(c) #re.compile('<.+>(.*)<.+>')#通过对象进行方法的调用操作,那么就是省略掉了前面的正则表达式，写后面的字符串就行了print(c.match('<h1>python<\h1>').groups())#('python',)print(c.search('<h1>python<\h1>').groups())#('python',)print(c.findall('<h1>python<\h1>'))#['python']#我们后面都没写正则表达式了，因为我们在前面就将正则表达式转换为对象了#通过对象进行方法的调用，会将对象信息给到方法的
我们后面都没写正则表达式了，因为我们在前面就将正则表达式转换为对象了
我们后面直接用对象进行方法的调用就行了
使用compile将正则表达式转换为对象，使后面的代码更加简洁了
sub()---进行大量数据中数据的替换方法
replace--进行字符串中指定元素的替换操作
s='hello 111word 222'#现在我们想将连续的三个数字替换为666s=s.replace('111','666')print(s)#hello 666word 222s=s.replace('222','666')print(s)#hello 666word 666#如果我们还存在其他的数字的话我们还需要进行替换的操作#这样就会很麻烦的
对于数据小的我们还可以使用字符串中的replace进行替换操作
但是如果是数据比较大的我们就不是很方便进行数据的替换操作了
sub(正则表达式，新数据，修改的字符串，替换次数)
通过正则表达式对字符串进行批量的替换
如果我们后面设置了数字的话，那么就根据我们设置的数字进行替换的次数
s1='hello 111word 222'#我们需要将连续的三个字符进行替换了s2=re.sub('\d{3}','666',s1)print(s2)#hello 666word 666#第一个参数就是替换的字符串的特点#第二个参数是替换的新数据#第三个是需要进行替换的字符串
将字符串中满足特点的条件的字符进行替换操作
split--通过正则进行拆分的操作
split(正则表达式，要拆分的字符串，拆分的次数)
s='huahua1xiaoming2lisi3lala'#拆分出名字l=re.split('\d',s)print(l)#['huahua', 'xiaoming', 'lisi', 'lala']
将字符串中满足条件的数字进行拆分了，以数字进行拆分符号进行拆分
第一个参数是拆分符号的特点，第二个参数是要拆分的字符串
上面是第一种拆分的方法，我们还有第二种方法进行拆分
l=re.split('[123]',s)print(l)#['huahua', 'xiaoming', 'lisi', 'lala']
直接将拆分的数字列举在括号内，然后进行拆分的操作
还可以这么写：
l=re.split('[1-3]',s)print(l)#['huahua', 'xiaoming', 'lisi', 'lala']
10.匹配边界--单词边界
print(re.match('ve\b','ve2test'))#None
在Python中，re.match函数是用来检查字符串是否从开始就符合给定的正则表达式模式。