匹配分组
| 符号 | 功能 |
|---|---|
| | | 匹配左右任意一个表达式 |
| (ab) | 将括号中字符当作一个分组 |
| \num | 引用分组num匹配到的字符 |
| (?P<别名>) | 分组起别名 |
| (?P=name) | 引用别名为name分组匹配到的字符串 |
#注意p大写
#示例1：|
import re
ret = re.match("[1-9]?\d","8")
ret.group()
ret = re.match("[1-9]?\d","78")
ret.group()
# 不正确的情况
ret = re.match("[1-9]?\d","08")
ret.group()
# 修正之后的
ret = re.match("[1-9]?\d$","08")
ret.group()
# 添加|
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","8")
ret.group()
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","78")
ret.group()
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","08")
ret.group()
ret = re.match("[1-9]?\d$|100","100")
ret.group()
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#示例2：（）
import re
ret = re.match("\w{4,20}@163\.com", "[email protected]")
ret.group()
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "[email protected]")
ret.group()
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "[email protected]")
ret.group()
ret = re.match("\w{4,20}@(163|126|qq)\.com", "[email protected]")
ret.group()
#示例3：\
import re
# 能够完成对正确的字符串的匹配
ret = re.match("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>", "<html>hh</html>")
ret.group()
# 如果遇到非正常的html格式字符串，匹配出错
ret = re.match("<[a-zA-Z]*>\w*</[a-zA-Z]*>", "<html>hh</htmlbalabala>")
ret.group()
# 正确的理解思路：如果在第一对<>中是什么，按理说在后面的那对<>中就应该是什么
# 通过引用分组中匹配到的数据即可，但是要注意是元字符串，即类似 r""这种格式
ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>hh</html>")
ret.group()
# 因为2对<>中的数据不一致，所以没有匹配出来
ret = re.match(r"<([a-zA-Z]*)>\w*</\1>", "<html>hh</htmlbalabala>")
ret.group()
#示例4：\number
import re
ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", "<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>")
ret.group()
ret = re.match(r"<(\w*)><(\w*)>.*</\2></\1>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>")
ret.group()
#示例5：(?P<别名>) (?P=name)
import re
ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.itcast.cn</h1></html>")
ret.group()
ret = re.match(r"<(?P<name1>\w*)><(?P<name2>\w*)>.*</(?P=name2)></(?P=name1)>", "<html><h1>www.itcast.cn</h2></html>")
ret.group()
re模块的其他用法
1：search
需求：匹配出文章阅读的次数
import re
ret = re.search(r"\d+", "阅读次数为 9999")
ret.group()
>>>'9999'
2:findall
需求：统计出python、c、c++相应文章阅读的次数
import re
ret = re.findall(r"\d+", "python = 9999, c = 7890, c++ = 12345")
print(ret)
>>>['9999','7890','12345']
3:sub --将匹配到的数据进行替换
import re
ret = re.sub(r"\d+", '999', "python = 997")
print(ret)
>>>python = 999
4:split-- 根据匹配进行切割字符串，并返回一个列表
需求：切割字符串“info:xiaoZhang 33 shandong”
import re
ret = re.split(r":| ","info:magengxu 23 henan")
print(ret)
>>>['info','magengxu','23','henan']
认识Python中的贪婪与非贪婪
Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；
非贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。
在"*","?","+","{m,n}"后面加上？，使贪婪变成非贪婪。
>>> s="This is a number 234-235-22-423"
>>> r=re.match(".+(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)
>>> r.group(1)
'4-235-22-423'
>>> r=re.match(".+?(\d+-\d+-\d+-\d+)",s)
>>> r.group(1)
'234-235-22-423'
正则表达式模式中使用到通配字，那它在从左到右的顺序求值时，会尽量“抓取”满足匹配最长字符串，在我们上面的例子里面，“.+”会从字符串的启始处抓取满足模式的最长字符，其中包括我们想得到的第一个整型字段的中的大部分，“\d+”只需一位字符就可以匹配，所以它匹配了数字“4”，而“.+”则匹配了从字符串起始到这个第一位数字4之前的所有字符。
解决方式：非贪婪操作符“？”，这个操作符可以用在"*","+","?"的后面，要求正则匹配的越少越好。
>>> re.match(r"aa(\d+)","aa2343ddd").group(1)
'2343'
>>> re.match(r"aa(\d+?)","aa2343ddd").group(1)
'2'
>>> re.match(r"aa(\d+)ddd","aa2343ddd").group(1)
'2343'
>>> re.match(r"aa(\d+?)ddd","aa2343ddd").group(1)
'2343'