这篇文章主要讲解了“Python正则表达式的使用方法是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python正则表达式的使用方法是什么”吧！
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简而言之，正则表达式(regex)用于探索给定字符串中的固定模式。
我们想找到的模式可以是任何东西。
可以创建类似于查找电子邮件或手机号码的模式。还可以创建查找以a开头、以z结尾的字符串的模式。
在上面的例子中:
import re pattern = r'[,;.,–]' print(len(re.findall(pattern,string)))
我们想找出的模式是 r’[,;.,–]’。这个模式可找出想要的4个字符中的任何一个。regex101是一个用于测试模式的工具。将模式应用到目标字符串时，呈现出以下界面。
如图所示，可以在目标字符串中根据需要找到,;.,–。
每当需要测试正则表达式时，都会用到上面的工具。这比一次又一次运行python要快得多，调试也容易得多。
现在我们已经可以在目标字符串中找到这些模式，那么如何真正创建这些模式呢?
使用正则表达式时，首先需要学习的是如何创建模式。
接下来将对一些最常用的模式进行逐一介绍。
可以想到最简单的模式是一个简单的字符串。
pattern = r'times' string = "It was the best of times, it was the worst of times." print(len(re.findall(pattern,string)))
但这并不是很有用。为了帮助创建复杂的模式，正则表达式提供了特殊的字符/操作符。下面来逐个看看这些操作符。请等待gif加载。
1.[]操作符
这在第一个例子中使用过，可用于找到符合这些方括号中条件的一个字符。
[abc]-将查找文本中出现的所有a、b或c
[a-z]-将查找文本中出现的所有从a到z的字母
[a-z0–9A-Z]-将查找文本中出现的所有从A到Z的大写字母、从a到z的小写字母和从0到9的数字。
可以很容易地在Python中运行下列代码：
pattern = r'[a-zA-Z]' string = "It was the best of times, it was the worst of times." print(len(re.findall(pattern,string)))
除了.findall，正则表达式还有很多其他功能，稍后会涉及到。
2.点算符
点运算符(.) 用于匹配除换行符以外的任何字符。
运算符最大的优点是，它们可以结合使用。
例如，想在字符串中找出以小d或大写D开头，以字母e结尾，包含6个字母的子字符串。
3.一些元序列
在使用正则表达式时，一些模式会经常被用到。因此正则表达式为这些模式创建了一些快捷方式。最常用的快捷方式如下：
\w，匹配任何字母、数字或下划线。相当于[a-zA-Z0–9_]
\W，匹配除字母、数字或下划线以外的任何内容。
\d，匹配任何十进制数字。相当于[0–9]。
\D，匹配除十进制数字以外的任何数字。
4.加号和星形运算符
点算符只是用于获取任何字符的单个实例。如果想找出更多实例要怎么做呢?
加号+用于表示最左边字符的一个或多个实例。
星号*用于表示最左边字符的0个或多个实例。
例如，如果想找出所有以d开头，以e结尾的子字符串，d和e之间可以没有也可以有多个字符。我们可以用：d\w*e
如果想找出所有以d开头，以e结尾的子字符串，在d和e之间至少有一个字符，我们可以用：d\w+e
还可以使用更为通用的方法：用{}
\w{n} - 重复\w 正好n次。
\w{n,} - 重复\w至少n次，或者更多次。
\w{n1, n2} - 重复 \w 至少n1次，但不超过n2次。
5.^插入符号和$美元符号。
^插入符号匹配字符串的开始，而$美元符号则匹配字符串的结尾。
6.单词边界
这是一个重要的概念。
有没有注意到，在上面的例子中，总是匹配子字符串，而不是匹配单词?
如果想找出所有以d开头的单词呢?
可以使用d\w*模式吗?下面用网络工具来试一试吧。
正则表达式函数
目前为止，只使用了 re包中的findall 函数，其实还有很多其他函数。下面来逐个介绍。
1. findall
上面已经使用了 findall。这是我最常使用的一个。下面来正式认识一下这个函数吧。
输入：模式和测试字符串
输出：字符串列表。
#USAGE: pattern = r'[iI]t' string = "It was the best of times, it was the worst of times." matches = re.findall(pattern,string) for match in matches: print(match)------------------------------------------------------------ It it
2.搜索
输入：模式和测试字符串
输出：首次匹配的位置对象。
#USAGE: pattern = r'[iI]t' string = "It was the best of times, it was the worst of times." location = re.search(pattern,string) print(location) ------------------------------------------------------------ <_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='It'>
可以使用下面编程获取该位置对象的数据：
print(location.group()) ------------------------------------------------------------ 'It'
3.替换
这个功能也很重要。当使用自然语言处理程序时，有时需要用X替换整数，或者可能需要编辑一些文件。任何文本编辑器中的查找和替换都可以做到。
输入：搜索模式、替换模式和目标字符串
输出：替换字符串
string = "It was the best of times, it was the worst of times."
string = re.sub(r'times', r'life', string)
print(string)
------------------------------------------------------------
It was the best of life, it was the worst of life.
正则表达式在许多需要验证的情况下都会用到。我们可能会在网站上看到类似这样的提示：“这不是有效的电子邮件地址”。虽然可以使用多个if和else条件来编写这样的提示，但正则表达式可能更具优势。
1.PAN编号
在美国，SSN(社会安全号码)是用于税务识别的号码，而在印度，税务识别用的则是 PAN号码。PAN的基本验证标准是：上面所有的字母都必须大写，字符的顺序如下:
那么问题是：
“ABcDE1234L”是有效的PAN号码吗?
如果没有正则表达式，该如何回答这个问题呢?可能会编写一个for循环，并进行遍历搜索。但如果用正则表达式，那就像下面这样简单：
match=re.search(r’[A-Z]{5}[0–9]{4}[A-Z]’,'ABcDE1234L') if match: print(True) else: print(False) ----------------------------------------------------------------- False2.查找域名
有时我们必须从一个庞大的文本文档中找出电话号码、电子邮件地址或域名等。
例如，假设有以下文本：