关于Python中re模块的详细使用说明

# 关于Python中re模块使用import re'''re模块对正则表达式的使用步骤一般有三步:    1、re.compile(正则表达式) 将正则表达式字符串编译为Pattern实例    2、用pattern实例去处理文本并获得匹配结果（比如一个Match实例）    3、然后用Match实例去获得信息'''#   这里先介绍几个常用的Pattern对象常用的方法：pattern = re.compile(r'dsa')mat = pattern.match('dsafwew2223')mat2 = pattern.match('jjfdsafee')mat3 = pattern.match('jjfdsafee',3)#   1、注意这里的match(str,pos,endpos)这里pos和endpos代表匹配字符串的开头和结尾，默认是0和len(str)res = mat.group()print(mat)  #   <_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='dsa'>print(res)  #   dsaprint(mat2) #   None 这里要注意match方法只能匹配开头print(mat3) #   <_sre.SRE_Match object; span=(3, 6), match='dsa'> dsa在子串的开头是可以匹配到的#=================================================================ser = pattern.search('erweadsafdsae')#   2、search(str,pos,endpos)是查找整个字符串匹配找到的第一个print(ser)  #   <_sre.SRE_Match object; span=(5, 8), match='dsa'>print(ser.group())  #   dsa#====================================================================pattern2 = re.compile(r'\d+')lst = pattern2.findall("abc1def2rst3xyz")#   3、findall(str,pos,endpos)这个方法是返回所有的子串并返回一个listprint(lst)  #   ['1', '2', '3']#======================================================pattern3 = re.compile(r'\d+')p = pattern3.finditer('abc1def2rst3xyz')print(p)    #<callable_iterator object at 0x0000000002C5E780>是迭代器for i in p:    print(i)#<_sre.SRE_Match object; span=(3, 4), match='1'>#<_sre.SRE_Match object; span=(7, 8), match='2'>#<_sre.SRE_Match object; span=(11, 12), match='3'>#   4、finditer(str,pos,endpos)找到所有匹配的子串，并返回由这些匹配结果（match object）组成的迭代器。#====================================================================#关于match object有几个常用的方法：#   1、match.group（）：返回 match object 中的字符串。pattern4 = re.compile(r"(\w+) (\w+)")m = pattern4.match("Kobe Bryant, Lakers")print(m)               # <_sre.SRE_Match object; span=(0, 11), match='Kobe Bryant'>print(m.group())       # Kobe Bryantprint(m.group(1))      # Kobeprint(m.group(2))      # Bryantprint(m.group(1, 2))   # ('Kobe', 'Bryant')#=============================================================#   2、match.groups()： 返回由所有分组匹配到的字符串组成的 tuple。m2 = re.match(r"(\d+)\.(\d+)", "24.1632")print(m2.groups())   #   ('24', '1632')#================================================================#   3、match.start()：没有参数时，返回匹配到的字符串的起始位置。指定参数（整数）时，返回该分组匹配到的字符串的起始位置。print(m.start())       # 0print(m.start(2))      # 5#======================================================#   4、match.end()：返回结束位置print(m.end())       # 11print(m.end(1))      # 4#=============================================================#   5、match.span([group])：返回一个二元 tuple 表示匹配到的字符串的范围，即 (start, end)。print(m.span())     # (0, 11)print(m.span(2))    # (5, 11)#==========================================================#上面所说到的一些都是对象的函数，然而还有一些模块可以直接调用的函数#   1、compile（）:上面介绍过了#   2、match()print(re.match('\w+','hehakhe_hdsfas').group()) #   hehakhe_hdsfas#   3、search（）print(re.search(r"(\w+) (\w+)","Kobe Bryant, Lakers").group())  #   Kobe Bryant#   4、findall()print(re.findall('\d+','hafu3uhaher432'))   #   ['3', '432']#   5、finditer()k = re.finditer('\d+','hfasui23ihw54552i')  # k:<callable_iterator object at 0x0000000002B84A58>for i in k:    print(i.group())   #    23  54552#======================================================'''    关于re.compile() 函数：        它还接受可选的第二个参数，用以设置匹配模式。        可选的匹配模式有：    re.IGNORECASE：忽略大小写，同 re.I。    re.MULTILINE：多行模式，改变^和$的行为，同 re.M。    re.DOTALL：点任意匹配模式，让'.'可以匹配包括'\n'在内的任意字符，同 re.S。    re.LOCALE：使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定， 同 re.L。    re.ASCII：使 \w \W \b \B \s \S 只匹配 ASCII 字符，而不是 Unicode 字符，同 re.A。    re.VERBOSE：详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。    主要是为了让正则表达式更易读，同re.X。例如，以下两个正则表达式是等价的：    a = re.compile(r"""\d +  # the integral part                       \.    # the decimal point                       \d *  # some fractional digits""", re.X)        b = re.compile(r"\d+\.\d*")'''#==============================================================#   re模块除了能搜索匹配字符串以外还可以修改字符串#   1、split（）:一种是用re模块直接调用，一种是pattern对象调用pattern = re.compile(r"[A-Z]+")g = pattern.split("abcDefgHijkLmnoPqrs")print(g)    #   ['abc', 'efg', 'ijk', 'mno', 'qrs']print(re.split(r"[A-Z]+","abcDefgHijkLmnoPqrs"))#   ['abc', 'efg', 'ijk', 'mno', 'qrs']#   2、sub()和subn():与上面一样，一种是用re模块直接调用，一种是pattern对象调用#   sub和subn的区别在于subn返回的是一个二元tuple(返回值，替换次数)#   pattern.sub(repl, string, count=0)：count代表替换次数#   用 repl 替换 string 中每一个匹配的子串，返回替换后的字符串。若找不到匹配，则返回原字符串。def fun(m):    return m.group().upper()pattern = re.compile(r"liKE", re.I)s1 = pattern.sub(r"love", "I like you, do you like me?")s2 = pattern.sub(fun, "I like you, do you like me?")s3 = pattern.subn(r"love", "I like you, do you like me?")s4 = pattern.subn(fun, "I like you, do you like me?",1)print(s1)   #   I love you, do you love me?print(s2)   #   I LIKE you, do you LIKE me?print(s3)   #   ('I love you, do you love me?', 2)print(s4)   #   ('I LIKE you, do you like me?', 1)#   re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)：flags代表匹配模式print(re.sub(r'liKE',r"love", "I like you, do you like me?",1,re.I))#   I love you, do you like me?print(re.subn(r'likE',r'love','I like you, do you like me?',3,re.I))#   ('I love you, do you love me?', 2） 

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