2024年10月python正则匹配数字（python正则如何匹配两位数，如“123456 8888 36”，如何匹配出“36”这两位数）
⑴python正则匹配数字（python正则如何匹配两位数，如“”，如何匹配出“”这两位数
⑵python正则如何匹配两位数，如“”，如何匹配出“”这两位数
⑶按照你的要求用正则匹配两位数的Python程序如下
⑷regex=r’bd{}b’
⑸temp=re.pile(regex)
⑹print(temp.findall(s))
⑺强烈推荐！Python这个宝藏库re正则匹配
⑻Python的re模块（RegularExpression正则表达式提供各种正则表达式的匹配操作。
⑼在文本解析、复杂字符串分析和信息提取时是一个非常有用的工具，下面总结了re模块的常用方法。
⑽d匹配所有的十进制数字-
⑾D匹配所有的非数字，包含下划线
⑿s匹配所有空白字符（空格、TAB等
⒀S匹配所有非空白字符，包含下划线
⒁w匹配所有字母、汉字、数字a-zA-Z-
⒂W匹配所有非字母、汉字、数字，包含下划线
⒃备注：符号.*贪婪，符号.*?非贪婪
⒄：能匹配其中的单个字符
⒅：能匹配指定范围的字符，可取反（在最前面加入^
⒆{}：用于标记前面的字符出现的频率，有如下情况：
⒇{n，m}：代表前面字符最少出现n次，最多出现m次
⒈{n，}：代表前面字符最少出现n次，最多不受限制
⒉{，m}：代表前面字符最多出现n次，最少不受限制
⒊{n}：前面的字符必须出现n次
⒋字符串中有反斜杠的，需要对反斜杠做转义
⒌()：分组字符，可以为匹配到的内容分组，快速获取到分组中的数据在正则里面“()“代表的是分组的意思，一个括号代表一个分组，你只能匹配到“()“中的内容。
⒍group：用于查看指定分组匹配到的内容
⒎groups：返回一个元组，组内为所有匹配到的内容
⒏groupdict：返回一个字典，包含分组的键值对，需要为分组命名
⒐作用：可以将字符串匹配正则表达式的部分割开并返回一个列表
⒑flags定义包括：
⒒re.I：忽略大小写
⒓re.L：表示特殊字符集w,W,b,B,s,S依赖于当前环境
⒔re.S：’.’并且包括换行符在内的任意字符（注意：’.’不包括换行符
⒕re.U：表示特殊字符集w,W,b,B,d,D,s,S依赖于Unicode字符属性数据库
⒖在Python中使用正则表达式之前，先使用以下命令导入re模块
⒗‘(d)(a)’表示：匹配第一是数字，第二是字符a，第三必须匹配第一个一样的数字重复一次，也就是被引用一次。
⒘如“a”被匹配，但“a”不会被匹配，因为第三位的必须是才可以。
⒙‘(d)(a)’表示：匹配第一个是一个数字，第二个是a，第三个必须是第二组（中匹配一样的。
⒚如“aa”被匹配，但“ab”，“a”不会被匹配，第三位必须是第二组字符的复制版，也是就引用第二组正则的匹配内容。
⒛Python正则表达式匹配数字我想提取出‘$,’中的，显示结果为怎么写正则表达式谢谢
import?restr?=?’$,’str?=?str.replace(’’,’’)
python的正则表达式
,正则表达式的一些内容
正则表达式主要是用来匹配文本中需要查找的内容,例如在一片文章中找出电话号码,就中国的来说位纯数字(不说座机),则使用“d{}“意味匹配数字次,就能准确的查找出文本中的电话号码.还有就是在编写网络爬虫的时候需要提取很多超链接再次进行爬取,使用正则表达式就很方便.直接匹配re是正则表达式的工具包,工具包出错的话在anaconda的命令行输入“pipinstallre“安装,其他的工具包也是如此.
re.pile()中的r示意不是转义字符,也就是保持后面字符串原样,findall返回一个列表.下面还有一个版本的程序略有不同.
pile的另一个参数re.IGONORECASE(忽略大小写),还可以是re.DORALL,多行模式,具体功能也是模糊不清,不过在使用通配符.匹配的时候加上re.DOTALL参数能够匹配换行.如果希望忽略大小写和多行模式都开启可以使用re.pile(r’....’,re.IGNORECASE|re.DOTALL).
表达式使用(),对匹配到的内容分为组也就是(w+)出现字母,数字,下划线一次或多次,这个分组就是下面使用match对象的grou()方法的时候的参数.不给参数和参数都是得到整个匹配到的内容,?参数得到第一个括号匹配到的内容,以此类推参数和,如果没有括号分组的话使用参数会出现错误.search()查找和正则式匹配的内容,只匹一次后面的那个找不到.返回一个match对象
w匹配字母,数字,下划线
W匹配字母,数字.下划线之外的所有字符
s匹配空格,制表符,换行符
S匹配除空格制表符,换行符之外的其他字符
匹配所有的元音字母,注意不是匹配单词.
{最少次数,最多次数},例如{,}匹配-次,{,}匹配-次.默认为匹配最多次数(贪心匹配),非贪心模式在后面加上问号
^判断开头^d如果待匹配串是数字开头则返回第一个数字
$判断结尾?d$?如果待匹配串是数字结尾则返回最后一个数字
.?通配符,匹配除换行之外的所有字符
.*?匹配所有字符除换行
小写和大写字母、数字、句点、下划线、百分号、加号或短横
python正则表达式匹配数字和指定字符串X
Python怎么正则匹配数字和逗号
》》》s=“““《reelStriptype=“BaseGame“rtp=“MAHJ“selection=““》,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,《/reelStrip》“““》》》importre》》》match=re.search(r“(?:d+,)+d+“,s)》》》print(match.group()),,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
python正则表达式指定开始匹配的敌方
简介正则表达式又叫规则表达式，是处理字符串的强大工具。在python中通过调用re模块，可以实现正则匹配，正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由C编写的匹配引擎执行二.python常用字符含义(匹配模式)--.png三.re模块.re.match(pattern,string,flags=)|match(string,)(这个用于编译后返回的正则表达式对象Pattern.match()))作用：尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果起始位置匹配成功，返回一个match对象，否则返回Nonepattern：匹配的正则表达式string：要匹配的字符串flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等)正则表达式可以包含一些可选标志修饰符来控制匹配模式。修饰符被指定为一个可选的标志，多个修饰符可以通过|来指定，如re.I|re.M表示对大小写不敏感和多行匹配--.png)实例importreprint(re.match(’www’,’).span())#在起始位置匹配print(re.match(’’,’))#不在起始位置匹配运行结果为：(,)None为什么第一个起始位置匹配要加span()?span()的作用是：返回一个元组包含匹配(开始,结束)的位置，如果不加span(),我们获得的只是一个matchobj，只有加了span()，我们才能获得匹配对象的位置。不信请看：#在命令行输出print(re.match(’www’,’))《_sre.SRE_Matchobject;span=(,),match=’www’》print(re.match(’’,’))None为什么第二个非起始位置匹配不加span()?不在起始位置匹配，默认返回的None，而None对象是没有span()方法的，这时候就会报错：importreprint(re.match(’’,’).span())Traceback(mostrecentcalllast):File““,line,inprint(re.match(’’,’).span())AttributeError:’Noype’objecthasnoattribute’span’.re.search(pattern,string,flags=)|search(string,)(这个用于编译后返回的正则表达式对象Pattern.search()))作用：在字符串内查找匹配模式，只要找到第一个匹配则返回一个match对象，如果没有找到，则返回Noneimportre#不加span()返回一个match对象print(re.search(’www’,’))《_sre.SRE_Matchobject;span=(,),match=’www’》print(re.search(’www’,’).span())(,)print(re.search(’’,’).span())(,).re.match和re.search一旦匹配成功，就会返回一个matchobject对象，而matchobject对象有以下方法：group(num)num代表组号，表示匹配第num组的字符串，不写时默认是，表示匹配整个表达式的字符串。group()也可以一次输入多个组号，如group(,,)，这种情况下它将返回一个包含那些组所对应的元组groups()返回一个包含所有小组字符串的元组，从到所含的小组号span()返回一个元组包含匹配(开始、结束)的位置start()返回匹配开始的位置end()返回匹配结束的位置)实例importreline=“Catsaresmarterthandogs“searchObj=re.search(r’(.*)are(.*?).*’,line,re.M|re.I)print(searchObj.group())Catsaresmarterthandogsprint(searchObj.group())Catsaresmarterthandogsprint(searchObj.group())Catsprint(searchObj.group())smarterprint(searchObj.group(,))(’Cats’,’smarter’)print(searchObj.groups())(’Cats’,’smarter’)为什么第二组匹配是(.*?)而不是(.*)我们做个试验，尝试一下(.*)importreline=“Catsaresmarterthandogs“searchObj=re.search(r’(.*)are(.*).*’,line,re.M|re.I)print(searchObj.group())Catsaresmarterthandogsprint(searchObj.group())Catsprint(searchObj.group())smarterthanprint(searchObj.group(,))(’Cats’,’smarterthan’)注意到group()的数据是不同的，这个是为什么呢？这就涉及到贪婪匹配和非贪婪匹配贪婪匹配：在整个表达式匹配成功的情况下，尽可能多的匹配。比如上面的.*.表示除换行之外的所有字符，*表示匹配前面的字符次或无数次非贪婪匹配：在整个表达式匹配成功的情况下，尽可能少的匹配。比图上面的.*??表示匹配前面字符次或次注意前面are().*中，()前后是两个空格，而are之后两个空格之间有两种情况，.“smarterthan“，.“smarter“，具体选择哪种是由匹配模式决定的，当()里是贪婪匹配时，.*可以匹配smarter，可以匹配空格，可以匹配than，当()里是非贪婪模式时，.*?只会匹配smarter，因为它最多匹配一次为什么要用前缀r呢？我们知道在python中,表示转义字符，如果需要匹配一个本身呢？我们就要用\，而分别对每个进行转义，就需要用\\注意：如果字符串中有字符*需要匹配，可以使用*或字符集.re.pile(pattern,))作用：用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象(Pattern，这个Pattern不能直接实例化，必须由re.pile()进行构造)，供match()和search()这两个函数使用pattern：一个字符串形式的正则表达式flags：编译标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写、多行匹配等)实例importre#用于匹配至少一个数字pattern=re.pile(r’d+’)#从开始位置匹配m=pattern.match(’owothreefour’)#没有匹配，返回Noneprint(m)None#从““的位置开始匹配m=pattern.match(’owothreefour’,,)#正好匹配返回一个match对象print(m)《_sre.SRE_Matchobject;span=(,),match=’’》print(m.group())print(m.start())print(m.end())print(m.span())(,)实例importre#re.I表示忽略大小写pattern=re.pile(r’(+)’,re.I)m=pattern.match(’HelloWorldWideWeb’)#匹配成功返回一个match对象print(m)《_sre.SRE_Matchobject;span=(,),match=’HelloWorld’》#返回匹配成功的整个子串print(m.group())HelloWorld#返回匹配成功的整个子串的索引print(m.span())(,)#返回第一个分组匹配成功的子串print(m.group())Hello#返回第一个分组匹配成功的子串的索引print(m.span())(,)#返回第二个分组匹配成功的子串print(m.group())World#返回第二个分组匹配成功的子串的索引print(m.span())(,)#等价于(m.group(),m.group(),...)print(m.groups())(’Hello’,’World’)#不存在第三个分组print(m.group())Traceback(mostrecentcalllast):File““,line,inprint(m.group())IndexError:nosuchgroup.re.findall(pattern,string,flags=)|findall(string,))作用：遍历匹配，以列表形式返回所有能匹配的子串，如果没找到匹配的，则返回空列表string：待匹配的字符串pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度)实例importre#查找数字pattern=re.pile(r’d+’)result=pattern.findall(’runoobgoogle’)print(result)result=pattern.findall(’runoobgoogle’,,)print(result).re.finditer(pattern,string,flags=)|finditer(string,))作用：搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果(match对象)的迭代器。找到匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。)实例importrepattern=re.pile(r’d+’)print(pattern.finditer(’owothreefour’))forminpattern.finditer(’owothreefour’):print(m)print(m.group())《_sre.SRE_Matchobject;span=(,),match=’’》《_sre.SRE_Matchobject;span=(,),match=’’》《_sre.SRE_Matchobject;span=(,),match=’’》《_sre.SRE_Matchobject;span=(,),match=’’》.re.split(pattern,string,))作用：按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表pattern：匹配的正则表达式string：要匹配的字符串maxsplit：分割次数，maxsplit=分割一次，默认为，不限制次数flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写、多行匹配等)实例importrepattern=re.pile(r’d+’)print(pattern.split(’owothreefour’))#注意后面没有内容，是一个’’字符实例importre#匹配W+表示非单词字符一次或无数次pattern=re.pile(r’W+’)#用非单词字符分割print(pattern.split(’hello,world’))使用带括号的正则表达式则可以将正则表达式匹配的内容也添加到列表内importre#带括号的正则表达式则可以将正则表达式匹配的内容也添加到列表内pattern=re.pile(r’(W+)’)print(pattern.split(’hello,world’))
python正则表达式以数字开头的
匹配以数字开头和结尾的字符串例如：py.py.-在最荒唐的年华里遇见对的你，终究是一个没有后来的结局。正则表达式是：^$后来回忆起的，不是获得的荣誉，赢取的掌声，而是忙到快崩溃还咬牙坚持的日子。^表示文本开始；$表示文本结束；^a.*b$匹配a开头，b结束的文本正则表达式，又称规则表达式。
python正则表达式怎么匹配多个数字
首先p.search(s)只会找第一个匹配的字符串.其次p.findall(s)会记录匹配的组，而(|)代表一个组，应该改成(?:|)以下代码可以满足你的要求：#-*-coding:utf--*-from__future__importprint_function,divisionimportres=’ID:SEX:MDOB:--Status:Active’p=re.pile(r’(?:|)d{}’)#s=’ID:SEX:MDOB:--Status:Active’all_items=re.findall(p,s)map(print,all_items)print(all_items)
Python常用的正则表达式处理函数详解
正则表达式是一个特殊的字符序列，用于简洁表达一组字符串特征，检查一个字符串是否与某种模式匹配，使用起来十分方便。
在Python中，我们通过调用re库来使用re模块：
下面介绍Python常用的正则表达式处理函数。
re.match函数
re.match函数从字符串的起始位置匹配正则表达式，返回match对象，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回None。
re.match(pattern,string,flags=)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。具体参数为：
re.I：忽略大小写。
re.L：表示特殊字符集w,W,b,B,s,S依赖于当前环境。
re.M：多行模式。
re.S：即.，并且包括换行符在内的任意字符（.不包括换行符。
re.U：表示特殊字符集w,W,b,B,d,D,s,S依赖于Unicode字符属性数据库。
re.X：为了增加可读性，忽略空格和#后面的注释。import?re#从起始位置匹配r=re.match(’abc’,’abcdefghi’)print(r)#不从起始位置匹配r=re.match(’def’,’abcdefghi’)print(r)
其中，span表示匹配成功的整个子串的索引。
使用group(num)或groups()匹配对象函数来获取匹配表达式。
group(num)：匹配的整个表达式的字符串，group()可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从到所含的小组号。import?res=’This?is?a?demo’r=re.match(r’(.*)?is?(.*)’,s)r=re.match(r’(.*)?is?(.*?)’,s)print(r.group())print(r.group())print(r.group())print(r.groups())print()print(r.group())print(r.group())print(r.group())print(r.groups())
上述代码中的(.*)和(.*?)表示正则表达式的贪婪匹配与非贪婪匹配。
re.search函数
re.search函数扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配，如果匹配成功则返回match对象，否则返回None。
re.search(pattern,string,flags=)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。import?re#从起始位置匹配r=re.search(’abc’,’abcdefghi’)print(r)#不从起始位置匹配r=re.search(’def’,’abcdefghi’)print(r)
使用group(num)或groups()匹配对象函数来获取匹配表达式。
group(num=)：匹配的整个表达式的字符串，group()可以一次输入多个组号，这时它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()：返回一个包含所有小组字符串的元组，从到所含的小组号。import?res=’This?is?a?demo’r=re.search(r’(.*)?is?(.*)’,s)r=re.search(r’(.*)?is?(.*?)’,s)print(r.group())print(r.group())print(r.group())print(r.groups())print()print(r.group())print(r.group())print(r.group())print(r.groups())
从上面不难发现re.match与re.search的区别：re.match只匹配字符串的起始位置，只要起始位置不符合正则表达式就匹配失败，而re.search是匹配整个字符串，直到找到一个匹配为止。
re.pile函数
pile函数用于编译正则表达式，生成一个正则表达式对象，供match()和search()这两个函数使用。
re.pile(pattern)
pattern：一个字符串形式的正则表达式。
flags：可选，表示匹配模式，比如忽略大小写，多行模式等。import?re#匹配数字r=re.pile(r’d+’)?r=r.match(’This?is?a?demo’)r=r.match(’This?is??and?That?is?’,,)r=r.match(’This?is??and?That?is?’,,)?print(r)print(r)print(r)
搜索字符串，以列表形式返回正则表达式匹配的所有子串，如果没有找到匹配的，则返回空列表。
需要注意的是，match和search是匹配一次，而findall匹配所有。
findall(string)
string：待匹配的字符串。
pos：可选参数，指定字符串的起始位置，默认为。
endpos：可选参数，指定字符串的结束位置，默认为字符串的长度。import?re#匹配数字r=re.pile(r’d+’)?r=r.findall(’This?is?a?demo’)r=r.findall(’This?is??and?That?is?’,,)r=r.findall(’This?is??and?That?is?’,,)?print(r)print(r)print(r)
re.finditer函数
和findall类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
re.finditer(pattern,string,flags=)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如是否区分大小写，多行匹配等。import?re?r=re.finditer(r’d+’,’This?is??and?That?is?’)for?i?in?r:??print?(i.group())
re.split函数
将一个字符串按照正则表达式匹配的子串进行分割后，以列表形式返回。
re.split(pattern,string)
pattern：匹配的正则表达式。
string：待匹配的字符串。
maxsplit：分割次数，maxsplit=分割一次，默认为，不限次数。
flags：标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。import?re?r=re.split(’W+’,’This?is??and?That?is?’)?r=re.split(’W+’,’This?is??and?That?is?’,maxsplit=)?r=re.split(’d+’,’This?is??and?That?is?’)?r=re.split(’d+’,’This?is??and?That?is?’,maxsplit=)?print(r)print(r)print(r)print(r)
re.sub函数用于替换字符串中的匹配项。
re.sub(pattern,repl,string,count=,flags=)
pattern：正则中的模式字符串。
repl：替换的字符串，也可为一个函数。
string：要被查找替换的原始字符串。
count：模式匹配后替换的最大次数，默认表示替换所有的匹配。import?re?r=’This?is??and?That?is?’#?删除字符串中的数字r=re.sub(r’d+’,’’,r)print(r)#?删除非数字的字符串?r=re.sub(r’D’,’’,r)print(r)
到此这篇关于Python常用的正则表达式处理函数详解的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！