正则表达式提取数据

正则表达式

1. 正则表达式概念

正则表达式就是记录文本规则的代码

2. 正则表达式的样子

0\d{2}-\d{8} 这个就是一个正则表达式，表达的意思是匹配的是座机号码

3. 正则表达式的特点

正则表达式的语法很令人头疼，可读性差
正则表达式通用行很强，能够适用于很多编程语言

1. re模块的使用过程

在Python中需要通过正则表达式对字符串进行匹配的时候，可以使用一个模块，名字为re

    # 导入re模块
    import re

    # 使用match方法进行匹配操作
    result = re.match(正则表达式,要匹配的字符串)

    # 如果上一步匹配到数据的话，可以使用group方法来提取数据
    result.group()

2. re模块示例

    #coding=utf-8

    import re

    result = re.match("hello","hello.cn")

    result.group()

运行结果为：

hello

定义

用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个规则字符串，这个规则字符串用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

常见语法

字符

语法	说明	表达式案例	完整匹配字符串
一般字符	匹配自身	abc	abc
.	匹配任意除换行符`\n`外的字符。在DOTALL模式中也能匹配换行符	a.c	abc
\	转义字符，使后一个字符表示字符本身。	a.c	a.c
[...]	选取字符范围	a[bcd]e	abe 或 ace 或 ade

预定义字符集（可以写在字符集[...]中）

语法	说明	表达式案例	完整匹配字符串
\d	数字:[0-9]	a\dc	a1c
\D	非数字:^0-9	a\Dc	abc
\s	空白字符:[<空格>\t\r\n\f\v]	a\sc	a c
\S	非空白字符:^{<空格>\t\r\n\f\v}	a\Sc	abc
\w	单词字符:[A-Za-z0-9_]	a\wc	abc
\W	非单词字符:^A-Za-z0-9_	a\Wc	a c

数量词（用在字符或(...)之后）

语法	说明	表达式案例	完整匹配字符串
*	匹配前一个字符0次或无限次。	abc*	abccc
+	匹配前一个字符1次或无限次。	abc+	abccc
?	匹配前一个字符0次或1次。	abc?	abc 或 ab
{m}	匹配前一个字符m次。	ab{2}c	abbc

匹配单个字符

示例1：

#coding=utf-8

import re

ret = re.match(".","M")
print(ret.group())

ret = re.match("t.o","too")
print(ret.group())

ret = re.match("t.o","two")
print(ret.group())

运行结果：

M
too
two

示例2：[]

import re

# 如果hello的首字符小写，那么正则表达式需要小写的h
ret = re.match("h","hello Python") 
print(ret.group())


# 如果hello的首字符大写，那么正则表达式需要大写的H
ret = re.match("H","Hello Python") 
print(ret.group())

# 大小写h都可以的情况
ret = re.match("[hH]","hello Python")
print(ret.group())
ret = re.match("[hH]","Hello Python")
print(ret.group())
ret = re.match("[hH]ello Python","Hello Python")
print(ret.group())

# 匹配0到9第一种写法
ret = re.match("[0123456789]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())

# 匹配0到9第二种写法
ret = re.match("[0-9]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())

ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","7Hello Python")
print(ret.group())

# 下面这个正则不能够匹配到数字4，因此ret为None
ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","4Hello Python")
# print(ret.group())

运行结果：

h
H
h
H
Hello Python
7Hello Python
7Hello Python
7Hello Python

示例3：\d

import re

# 普通的匹配方式
ret = re.match("嫦娥1号","嫦娥1号发射成功") 
print(ret.group())

ret = re.match("嫦娥2号","嫦娥2号发射成功") 
print(ret.group())

ret = re.match("嫦娥3号","嫦娥3号发射成功") 
print(ret.group())

# 使用\d进行匹配
ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥1号发射成功") 
print(ret.group())

ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥2号发射成功") 
print(ret.group())

ret = re.match("嫦娥\d号","嫦娥3号发射成功") 
print(ret.group())

运行结果：

嫦娥1号
嫦娥2号
嫦娥3号
嫦娥1号
嫦娥2号
嫦娥3号

示例4：\D

import re

match_obj = re.match("\D", "f")
if match_obj:
    # 获取匹配结果
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

运行结果:

示例5：\s

import re

# 空格属于空白字符
match_obj = re.match("hello\sworld", "hello world")
if match_obj:
    result = match_obj.group()
    print(result)
else:
    print("匹配失败")



# \t 属于空白字符
match_obj = re.match("hello\sworld", "hello\tworld")
if match_obj:
    result = match_obj.group()
    print(result)
else:
    print("匹配失败")

运行结果:

hello world
hello world

示例6：\S

import re

match_obj = re.match("hello\Sworld", "hello&world")
if match_obj:
    result = match_obj.group()
    print(result)
else:
    print("匹配失败")



match_obj = re.match("hello\Sworld", "hello$world")
if match_obj:
    result = match_obj.group()
    print(result)
else:
    print("匹配失败")

运行结果:

hello&world  
hello$world

示例7：\w

import re

# 匹配非特殊字符中的一位
match_obj = re.match("\w", "A")
if match_obj:
    # 获取匹配结果
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

执行结果:

示例8：\W

# 匹配特殊字符中的一位
match_obj = re.match("\W", "&")
if match_obj:
    # 获取匹配结果
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

执行结果:

思考

匹配密码中的其中一位，密码是由字母、数字、下划线组成，请列举的方式匹配?

匹配多个字符

示例1：*

需求：匹配出一个字符串第一个字母为大小字符，后面都是小写字母并且这些小写字母可有可无

import re

ret = re.match("[A-Z][a-z]*","M")
print(ret.group())

ret = re.match("[A-Z][a-z]*","MnnM")
print(ret.group())

ret = re.match("[A-Z][a-z]*","Aabcdef")
print(ret.group())

运行结果：

M
Mnn
Aabcdef

示例2：+

需求：匹配一个字符串，第一个字符是t,最后一个字符串是o,中间至少有一个字符

import re


match_obj = re.match("t.+o", "two")
if match_obj:
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

运行结果：

two

示例3：?

需求：匹配出这样的数据，但是https 这个s可能有，也可能是http 这个s没有

import re

match_obj = re.match("https?", "http")
if match_obj:
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

运行结果：

https

示例4：{m}、{m,n}

需求：匹配出，8到20位的密码，可以是大小写英文字母、数字、下划线

import re


ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{6}","12a3g45678")
print(ret.group())

ret = re.match("[a-zA-Z0-9_]{8,20}","1ad12f23s34455ff66")
print(ret.group())

运行结果：

12a3g4
1ad12f23s34455ff66

思考

如何使用正则表达式把qq:10567这样的数据匹配处理?

匹配开头和结尾

1. 匹配开头和结尾的正则表达式

代码	功能
^	匹配字符串开头
$	匹配字符串结尾

示例1：^

需求：匹配以数字开头的数据

import re

# 匹配以数字开头的数据
match_obj = re.match("^\d.*", "3hello")
if match_obj:
    # 获取匹配结果
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

运行结果:

3hello

示例2：$

需求: 匹配以数字结尾的数据

import re
# 匹配以数字结尾的数据
match_obj = re.match(".*\d$", "hello5")
if match_obj:
    # 获取匹配结果
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

运行结果：

hello5

示例3：^ 和 $

需求: 匹配以数字开头中间内容不管以数字结尾

match_obj = re.match("^\d.*\d$", "4hello4")
if match_obj:
    # 获取匹配结果
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

运行结果:

4hello4

2.除了指定字符以外都匹配

^指定字符: 表示除了指定字符都匹配

需求: 第一个字符除了aeiou的字符都匹配

import re


match_obj = re.match("[^aeiou]", "h")
if match_obj:
    # 获取匹配结果
    print(match_obj.group())
else:
    print("匹配失败")

执行结果

思考

1.匹配以数字开头中间内容不管以数字结尾, 结尾不要4或者7
2.匹配出163的邮箱地址，且@符号之前有4到20位，例如hello@163.com
3.匹配出11位手机号码
4.匹配出微博中的话题, 比如: #幸福是奋斗出来的#

高级匹配

compile 方法

作用

对正则表达式进行编译构建对象，后续不需要重新构建正则表达式上下文环境，从而提高效率

使用方式

# 构建表达式对象
pattern = re.compile(r'表达式')
# 通过表达式对象对数据进行操作
pattern.findall(string)

贪婪模式和非贪婪模式区别

贪婪模式

(.*) 尽可能多的匹配

非贪婪模式

(.*?) 一旦匹配到就结束

DOTALL模式

.符号匹配所有的字符包括换行符

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import re

string = '''
    abcd
    abcd
'''

# 相当于
# 1. 编译正则表达式
# (.*)      贪婪匹配，尽可能多匹配直到无法匹配
# (.*?)     非贪婪匹配，只要匹配到就返回
#  . 符号默认不包含换行符，DOTALL模式表示让 . 符号匹配任何字符包括换行符
# re.DOTALL == re.S == re.RegexFlag.DOTALL == re.RegexFlag.S
pattern = re.compile(r'a(.*)d',re.RegexFlag.S)

# 2. 提取数据
result = pattern.findall(string)
print(result)

忽略大小写模式

正则匹配时忽略大小写

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import re


string = '''
    abcD
    abcD
'''

# 相当于
# 1. 编译正则表达式
# (.*)      贪婪匹配，尽可能多匹配直到无法匹配
# (.*?)     非贪婪匹配，只要匹配到就返回
#  . 符号默认不包含换行符，DOTALL模式表示让 . 符号匹配任何字符包括换行符
# re.DOTALL == re.S == re.RegexFlag.DOTALL == re.RegexFlag.S
# 忽略大小写
# re.IGNORECASE == re.I == re.RegexFlag.IGNORECASE == re.RegexFlag.I
# 忽略大小写并且支持 DOTALL模式 使用 |
pattern = re.compile(r'a(.*)d',re.RegexFlag.IGNORECASE | re.DOTALL)

# 2. 提取数据
result = pattern.findall(string)
print(result)

原始字符串 r 的用法

让字符串内部的转义字符没有任何意义。

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

string = r"abc\nd"
print(string)

四大检索方法

match 开头匹配，只匹配一次
search 全局匹配，只匹配一次
findall 匹配所有符号条件的数据，返回是结果列表
finditer 迭代对象，迭代 Match 对象

match 和 seach 区别

match 开头匹配，只匹配一次

search 全局匹配，只匹配一次

findall 和 finditer 区别

findall 优点：使用简单，缺点：必须把所有数据搜索返回再返回

finditer 优点：找到就返回，可以边找边返回

如果数据量小使用 findall

如果数据量大使用 finditer

代码实现

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import re

string = "123abc123"

# match 开头匹配，只匹配一次
pattern = re.compile('\d+')
# result = pattern.match(string)

# search 全局匹配，只匹配一次
# result = pattern.search(string)

'''
findall 优点：使用简单，缺点：必须把所有数据搜索返回再返回
finditer 优点：找到就返回，可以边找边返回
如果数据量小 使用 findall

如果数据量大 使用 finditer

'''
# findall 匹配所有符号条件的数据，返回是 结果列表
# result = pattern.findall(string)

# finditer 迭代对象，迭代 Match 对象
results = pattern.finditer(string)
for result in results:
    print(result)

print(results)

分组与替换方法

分组

通过给定字符串进行对数据进行分组

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import re
string = "a;dj jkl,jj; j;sd"
# split 分组
pattern = re.compile(r'[; ,]+')
result = pattern.split(string)
print(result)

替换

通过给定的正则表达式和替换字符进行替换

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import re

# sub 交换
string = "hello world;sjd;ssdjkls;sdjk;crise lyj"
# 带 空格的词组替换成 #
pattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')

# 把 空格的词组 进行交换
result = pattern.sub(r"\2 \1",string)

print(result)

常见提取方式

使用流程

拷贝原有字符串内容
把所要提取的数据使用 (.*) 或 (.*?) 进行替换
使用 findall 或 finditer 进行数据提取

代码实现

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import re

string = '<input type="submit" id="su" value="百度一下" class="bg s_btn">'

pattern = re.compile(r'<input type="submit" id="(.*?)" value="(.*?)" class="bg s_btn">')

result = pattern.findall(string)
print(result)

正则表达式 提取数据

正则表达式

1. 正则表达式概念

正则表达式就是记录文本规则的代码

2. 正则表达式的样子

3. 正则表达式的特点

1. re模块的使用过程

2. re模块示例

定义

常见语法

匹配单个字符

示例1：

示例2：[]

示例3：\d

示例4：\D

示例5：\s

示例6：\S

示例7：\w

示例8：\W

思考

匹配多个字符

示例1：*

示例2：+

示例3：?

示例4：{m}、{m,n}

思考

匹配开头和结尾

1. 匹配开头和结尾的正则表达式

示例1：^

示例2：$

示例3：^ 和 $

2.除了指定字符以外都匹配

指定字符: 表示除了指定字符都匹配

思考

高级匹配

compile 方法

作用

使用方式

贪婪模式和非贪婪模式区别

贪婪模式

非贪婪模式

DOTALL模式

忽略大小写模式

原始字符串 r 的用法

四大检索方法

match 和 seach 区别

findall 和 finditer 区别

代码实现

分组与替换方法

分组

替换

常见提取方式

使用流程

代码实现

正则表达式提取数据

^指定字符: 表示除了指定字符都匹配