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产生方式：通过
re.compile(pattern，[flags])回 match( string[, pos[, endpos]]) ；返回string[pos,endpos]匹配 pattern的MatchObject
Python代码
split( string[, maxsplit = 0]) findall( string[, pos[, endpos]]) sub( repl, string[, count = 0])
这几个函数和re模块内的相同，只不过是调用形式有点差别
re.几个函数和 正则表达式对象的几个函数，功能相同，但同一程序如果
多次用的这些函数功能，正则表达式对象的几个函数效率高些
matchobject
通过 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回
该对象有如下方法和属性：
方法：
group( [group1, ...]) groups( [default]) groupdict( [default]) start( [group]) end( [group])
说明这几个函数的***方法，就是举个例子
matchObj = re.compile(r”(?P\d+)\.(\d*)”) m = matchObj.match(’3.14sss’) #m = re.match(r”(?P\d+)\.(\d*)”, ‘3.14sss’) print m.group() print m.group(0) print m.group(1) print m.group(2) print m.group(1,2) print m.group(0,1,2) print m.groups() print m.groupdict() print m.start(2) print m.string
输出如下：
3.14 3.14 3 14 (’3′, ‘14′) (’3.14′, ‘3′, ‘14′) (’3′, ‘14′) {’int’: ‘3′} 2 3.14sss所以group() 和group(0)返回，匹配的整个表达式的字符串，另外group(i) 就是正则表达式中用第i个“（）” 括起来的匹配内容 (’3.14′, ‘3′, ‘14′)最能说明问题了。
到此，相信大家对“Python正则表达式对象怎么解决相关问题”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！