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前言：

在python中使用的是re模块对正则表达式提供支持，下面我来讲解一些日常中比较常用的几种正则表达式的方法，希望对各位日常的工作中有帮助。

常见的正则表达式的操作：
\d
匹配任何十进制数字，相当于[0-9]。

示例：\d+ 匹配一个或多个连续的数字。

\D
匹配任何非数字字符，相当于[^0-9]。

\w
匹配任何字母数字字符，包括下划线，相当于[A-Za-z0-9_]。

示例：\w+ 匹配一个或多个字母数字字符或下划线。

\W
匹配任何非字母数字字符，不包括下划线，相当于[^A-Za-z0-9_]。

\s
匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等，相当于[ \t\n\r\f\v]。

\S
匹配任何非空白字符，相当于[^ \t\n\r\f\v]。

. (点)
匹配除换行符以外的任何单个字符。

[…]
匹配方括号内的任何单个字符。例如，[abc] 会匹配"a"、“b"或"c”。

[^…]
匹配不在方括号内的任何单个字符。例如，[^abc] 会匹配任何不是"a"、"b"或"c"的字符。

| (竖线)
A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配"Python"或"python"。

^
匹配字符串的开始。在多行模式中，它还可以匹配每一行的开头。

$
匹配字符串的结尾。在多行模式中，它还可以匹配每一行的结尾。
*

匹配前面的子表达式零次或多次。例如，bo* 可以匹配 “b”、“bo” 或 “booo”。
+
匹配前面的子表达式一次或多次。例如，bo+ 可以匹配 “bo” 或 “booo”，但不会匹配 “b”。

?
匹配前面的子表达式零次或一次。例如，bo? 可以匹配 “b” 或 “bo”。

{n}
精确匹配 n 次前面的子表达式。例如，o{2} 不能匹配 “Bob” 中的 “o”，但能匹配 “food” 中的两个 o。

{n,}
匹配前面的子表达式至少 n 次。

{n,m}
匹配前面的子表达式至少 n 次，但不超过 m 次。
有需要详细了解的可以看re的官方文档：
re正则表达式操作

1.re.serach

该方法会根据传入的正则去扫描整个字符串，若能找到对应的子字符串，则返回该Match对象，否则返回None。这里返回的Match对象保存的是从左到右匹配到的第一个子字符串的信息。

re.search(pattern, string, flags=0)

1.1例子：

import re
result = re.search(r'\d+', 'abc123def')
if result:print(result.group())  # 输出: 123

注意：下图显示 re.serach 这里他只会匹配从左到右第一个连续的数字，第二个不会匹配到

2.re.match

这个方法从字符串的开始处进行匹配，如果匹配成功，返回一个匹配对象；失败则返回None。

re.match(pattern, string, flags=0)

pattern 表示传进来的正则表达式
string 表示被匹配的字符串
flags 正则表达式匹配的模式

2.1示例1：

import re
result = re.match(r'\d+', '123abc')
if result:print(result.group())  # 输出: 123

2.2 示例2：

import re
result = re.match(r'\d+', 'abc123')
print(result)
if result:print(result.group())  # 输出: None

Match对象是一个包含关于搜索和结果的信息的特殊类型的对象。为了获取实际匹配的字符串，你需要调用Match对象的.group()方法。.group()方法返回模式匹配的子串。
Match对象的.group()方法可以接受一个或多个参数（称为group numbers）。如果没有提供参数，.group()方法默认返回第0组，即整个匹配的字符串。

示例：

import repattern = r"(\d+).(\d+)"
match = re.match(pattern, "123.456")if match:# 获取整个匹配的字符串print(match.group())  # 输出: "123.456"# 获取第一个括号内匹配的分组（组1）print(match.group(1))  # 输出: "123"# 获取第二个括号内匹配的分组（组2）print(match.group(2))  # 输出: "456"

在上面的例子中，我们使用了两组括号来创建两个分组：
(\d+) 第一个分组匹配一个或多个数字。
(\d+) 第二个分组再次匹配一个或多个数字。
当我们调用.group()方法时：
.group() 或 .group(0) 返回整个匹配的字符串，即"123.456"。
.group(1) 返回第一个分组匹配的字符串，即"123"。
.group(2) 返回第二个分组匹配的字符串，即"456"。

3.re.findall

找到字符串中所有非重叠匹配的列表。意思就是
pattern 没有捕获组的话，该方法会返回所有匹配结果的list
pattern 包含一个或多个捕获组的话，list保存的结果是这些捕获组的匹配结果，且list里面的各项都是一个tuples

re.findall(pattern, string, flags=0)

3.1 示例

import re
result=re.findall(r"[a-z]+\d+","abc11kk22k34")
print(result) 
# 匹配一个或多个小写字母 [a-z]+ 后面跟一个或多个数字 \d+。
# 输出: ['abc11', 'kk22', 'k34'] 因为它匹配了连续的字母和数字的组合。
result=re.findall(r"[a-z]+(\d+)","abc11kk22k34")
print(result)
#这个模式类似于第一个，但是这次数字部分被括号 (\d+) 包围，这意味着使用括号的分组功能。
# 在 findall 方法中，当模式包含分组时，只有分组内的内容会被返回。
# 输出: ['11', '22', '34'] 这是因为只有分组中的数字被返回。result=re.findall(r"([a-z]+)(\d+)","abc11kk22k34")
print(result)
# 这个模式有两个分组 ([a-z]+) 和 (\d+)，分别匹配一系列字母和数字。
# 由于有两个分组，findall 会返回包含每个分组匹配的元组列表。
# 输出: [('abc', '11'), ('kk', '22'), ('k', '34')] 每对括号内的匹配分别作为元组的元素。result=re.findall(r"([a-z]+)(\d+)()()()","abc11kk22k34")
print(result)
# 这个模式现在包含两个有效的分组 ([a-z]+) 和 (\d+)，以及三个空的分组 ()()()。
# 空的分组不会捕获任何内容，但它们仍然作为结果的一部分出现。
# 输出: [('abc', '11', '', '', ''), ('kk', '22', '', '', ''), ('k', '34', '', '', '')] 
# 每个匹配现在都返回一个包含两个有效匹配和三个空字符串的元组。

4.re.fullmatch

该方法需要整个字符串跟正则完全匹配才会返回一个Match对象，否则返回None

4.1 示例1：

这里需要完全匹配字符串是数字

import re
result=re.fullmatch(r"\d+","123abc")
print(result)

4.2 示例2:

import re
result=re.fullmatch(r"\d+", "123")
print(result)
print(result.group())

5.re.split

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0）

pattern: 这是用于分割字符串的正则表达式模式。字符串会在匹配这个模式的所有地方被分割。
string: 这是需要被分割的输入字符串。
maxsplit (可选): 这个参数指定了分割的最大次数。默认值为0，表示不限制分割次数，即分割可以在每次匹配到模式时发生。如果maxsplit被设置为一个正整数n，那么分割会在前n次匹配到模式之后停止，剩余的字符串会作为列表的最后一个元素返回。
flags (可选): 这个参数允许你指定正则表达式的一些额外选项，如忽略大小写(re.IGNORECASE)、多行模式(re.MULTILINE)等。默认值为0，表示没有特殊标志。
如果pattern没有捕获组的话，则按照正则分割后，返回一个list结果集；如果pattern里面包含捕获组的话，list结果集里面包含捕获组获取到的内容

5.1 示例1:

import re
result = re.split(r'\d+', 'abc123def456ghi')
print(result)  # 输出: ['abc', 'def', 'ghi']

5.2 示例2：

不带 maxsplit:

import reresult = re.split(r'\d+', 'one1two2three3four4')
print(result)

输出：

5.3 示例3：

带有 maxsplit:
import re

result = re.split(r’\d+', ‘one1two2three3four4’, maxsplit=2)
print(result)
输出：

在这个例子中，由于maxsplit被设置为2，所以分割只在前两次匹配到数字时发生，剩余的字符串（‘three3four4’）作为列表的最后一个元素返回。

6.re.sub

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

pattern: 一个字符串或者一个预编译的正则表达式对象（通过 re.compile 创建）。这是你想要在原始字符串中查找的正则表达式模式。
repl: 替换匹配项的字符串或者一个函数。如果是一个字符串，任何正则表达式中的分组引用（如 \1, \2 等）都会被匹配项中对应的分组替换。如果是一个函数，它应该接受一个匹配对象作为参数，并返回一个用来替换的字符串。
string: 要进行搜索和替换操作的原始字符串。
count (可选): 一个表示替换次数的整数，默认为0，表示替换所有匹配项。如果指定了这个参数，则最多替换 count 次匹配。
flags (可选): 正则表达式标志，例如 re.IGNORECASE、re.MULTILINE 等。这些标志用于修改正则表达式的行为。默认为0，表示没有标志被设置。
这个方法的作用是字符串替换，其中，rep1可以是字符串，也可以是一个方法。

6.1 示例：

import re# 替换所有数字为 #
result = re.sub(r'\d+', '#', "12 apples, 34 oranges, 56 bananas")
print(result)  # 输出: "# apples, # oranges, # bananas"# 使用函数来替换匹配项
def to_upper(match):return match.group().upper()result = re.sub(r'[a-z]+', to_upper, "hello world")
print(result)  # 输出: "HELLO WORLD"# 替换前两个匹配项
result = re.sub(r'\d+', '#', "12 apples, 34 oranges, 56 bananas", count=2)
print(result)  # 输出: "# apples, # oranges, 56 bananas"# 使用标志忽略大小写
result = re.sub(r'[a-z]+', 'X', "Hello World", flags=re.IGNORECASE)
print(result)  # 输出: "X X"

输出结果：

7.re.compile

编译正则，返回一个Pattern对象。 这样做的目的是可以重复使用该正则模式对象

pattern: 正则表达式字符串，即你希望编译的模式。
flags (可选): 正则表达式标志，可以改变正则表达式的行为。常见的标志包括：
re.IGNORECASE 或 re.I: 使匹配对大小写不敏感。
re.MULTILINE 或 re.M: 影响 ^ 和 $ 的行为。^ 匹配每一行的开始，$ 匹配每一行的结束，而不仅是整个字符串的开始和结束。
re.DOTALL 或 re.S: 使.（点）特殊字符匹配任何字符，包括换行符。
re.UNICODE 或 re.U: 根据Unicode字符属性数据库使 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s 和 \S 起作用。
re.ASCII 或 re.A: 使 \w, \W, \b, \B, \d, \D, \s 和 \S 只匹配ASCII字符。
re.LOCALE 或 re.L: 使 \w, \W, \b, \B, \s 和 \S 受当前区域设置的影响（不推荐使用，因为re.UNICODE通常是更好的选择）。
re.VERBOSE 或 re.X: 允许你通过忽略空白和添加注释来编写更易读的正则表达式。

7.1 示例：

import re# 编译一个正则表达式对象
pattern = re.compile(r'\d+', flags=re.IGNORECASE)# 使用编译后的对象进行匹配操作
match = pattern.match("123abc")if match:print(match.group())  # 输出: 123# 使用编译后的对象进行搜索操作
search = pattern.search("abc123def")if search:print(search.group())  # 输出: 123# 使用编译后的对象进行查找所有匹配项的操作
findall = pattern.findall("123abc456def")print(findall)  # 输出: ['123', '456']

输出

8 总结

re.search, re.match, 和 re.findall 是Python中用于正则表达式匹配的三个不同的函数，它们有着不同的用途和行为。下面是每个函数的作用、相似之处和不同之处：
re.search(pattern, string, flags=0)
作用: 在字符串中查找第一个匹配正则表达式pattern的位置。
返回: 如果找到匹配，返回一个Match对象；如果没有找到匹配，则返回None。
行为: re.search会扫描整个字符串，直到找到一个匹配项。
re.match(pattern, string, flags=0)
作用: 从字符串的开始处检查是否有匹配正则表达式pattern的内容。
返回: 如果字符串开始的字符匹配正则表达式，返回一个Match对象；如果不匹配或匹配不是在字符串的开始处，返回None。
行为: re.match仅在字符串的开始处进行匹配检查。
re.findall(pattern, string, flags=0)
作用: 查找字符串中所有匹配正则表达式pattern的非重叠匹配项。
返回: 返回一个列表，包含所有匹配项的字符串。如果正则表达式中包含了一个或多个捕获组，将返回一个元组列表。
行为: re.findall会扫描整个字符串，并返回所有匹配的完整列表。
相同点
它们都是re模块提供的函数，用于执行正则表达式匹配。
它们都可以接受flags参数，该参数可以改变正则表达式的行为（如忽略大小写等）。
它们都从左到右扫描字符串进行匹配。
不同点
re.match只在字符串的起始处检查匹配，而re.search在整个字符串中搜索第一个匹配项。
re.findall返回的是一个列表，包含所有的匹配项，而re.match和re.search返回的是Match对象。
如果正则表达式包含捕获组，re.match和re.search返回的Match对象可以通过.group()方法访问各个捕获组，而re.findall将直接返回一个包含捕获组内容的元组列表。