| 匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。 | |
| D | 匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。 |
| s | 匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ ]。 |
| S | 匹配任何非空白字符。等价于 [^ ]。 |
| w | 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。 |
| W | 匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。 |
日期: 2022-09-21 03:26:41 浏览数:4

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| 匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。 | |
| D | 匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。 |
| s | 匹配任何空白字符,包括空格、制表符、换页符等等。等价于 [ ]。 |
| S | 匹配任何非空白字符。等价于 [^ ]。 |
| w | 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于'[A-Za-z0-9_]'。 |
| W | 匹配任何非单词字符。等价于 '[^A-Za-z0-9_]'。 |
matchObj.group() 等同于 matchObj.group(0),表示匹配到的完整文本字符
matchObj.group(1) 得到第一组匹配结果,也就是(.*)匹配到的
matchObj.group(2) 得到第二组匹配结果,也就是(.*?)匹配到的
因为只有匹配结果中只有两组,所以如果填 3 时会报错。
jim
jim
264***7522@qq.com
5年前 (2017-04-24)
CrazyDemo
444***899@qq.com
496
'(?P...)' 分组匹配
例:身份证 1102231990xxxxxxxx
import re
s = '1102231990xxxxxxxx'
res = re.search('(?P<province>d{3})(?P<city>d{3})(?P<born_year>d{4})',s)
print(res.groupdict())
此分组取出结果为:
{'province': '110', 'city': '223', 'born_year': '1990'}
直接将匹配结果直接转为字典模式,方便使用。
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jim
264***7522@qq.com
正则表达式实例:
正则表达式:
解析:
首先,这是一个字符串,前面的一个 r 表示字符串为非转义的原始字符串,让编译器忽略反斜杠,也就是忽略转义字符。但是这个字符串里没有反斜杠,所以这个 r 可有可无。
matchObj.group() 等同于 matchObj.group(0),表示匹配到的完整文本字符
matchObj.group(1) 得到第一组匹配结果,也就是(.*)匹配到的
matchObj.group(2) 得到第二组匹配结果,也就是(.*?)匹配到的
因为只有匹配结果中只有两组,所以如果填 3 时会报错。
jim
264***7522@qq.com
(.*) 第一个匹配分组,.* 代表匹配除换行符之外的所有字符。
(.*?) 第二个匹配分组,.*? 后面多个问号,代表非贪婪模式,也就是说只匹配符合条件的最少字符
后面的一个 .* 没有括号包围,所以不是分组,匹配效果和第一个一样,但是不计入匹配结果中。
CrazyDemo
444***899@qq.com
'(?P...)' 分组匹配
例:身份证 1102231990xxxxxxxx
import re s = '1102231990xxxxxxxx'res = re.search('(?P<province>d{3})(?P<city>d{3})(?P<born_year>d{4})',s)print(res.groupdict())