search('me',string) Out[6]: <_sre.SRE_Match object; span=(2, 4), match='me'> re.search('le',string) re.findall('me',string) Out[8]: ['me'] re.findall('le',string) Out[9]: [] search 如果匹配上返回一个对象,没有匹配上,啥也不返回。 findall 返回一个list,匹配上的都...
某元素在列表中出现的次数:list.count("元素") del 列表名[要删除的数据的下标],列表名.pop()删除列表最后一个数据,括号里也可以指定要删除的数据的下标,列表名.remove(“数据”)删除括号里的内容,只删除一次。 冒泡排序: list1 = [8, 1, 56, 23, 67, 12, 24, 45] # 循环比较的次数 for i in r...
foundAllPicGroups = re.findall(singlePicUrlP_namedGroup, searchVsFindallStr); #则也是可以去查找所有的匹配到的字符串的 #然后返回的是列表的值 print "type(foundAllPicGroups)=" , type (foundAllPicGroups); #type(foundAllPicGroups)= <type 'list'> #只不过,列表中每个值,都是对应的,各个...
import re content = 'Hello, I am Jerry, from Chongqing, a montain city, nice to meet you……' regex = re.compile('\w*o\w*') x = regex.findall(content) print(type(x)) print(x) 执行结果: <class 'list'> ['Hello', 'from', 'Chongqing', 'montain', 'to', 'you'] (2)compi...
re.search(pattern,string,flags=0) 参数说明: pattern:正则表达式 string:目标字符串 3. flags功能标志位 功能标志位的作用是扩展正则表达的匹配功能。常用的 flag 如下所示: flag功能标志位 注意:可以同时使用福多个功能标志位,比如 flags=re.I|re.S。
importre # 将正则表达式编译成 Pattern 对象 pattern=re.compile(r'\d+')# 使用search()查找匹配的子串,不存在匹配的子串时将返回 None # 这里使用match()无法成功匹配 m=pattern.search('hello 123456 789')ifm:# 使用 Match 获得分组信息 print('matching string:',m.group()) ...
findall():返回的就是所有groups的数组,就是group组成的元组的数组,母串中的这一撮组成一个元组,那一措组成一个元组,这些元组共同构成一个list,就是findall()的返回结果。另,如果groups是只有一个元素的元组,findall的返回结果是子串的list,而不是元组的list了...
res = re.search('\Aabc', 'vivianabc') res1 = re.search('^abc', 'abcvivian') res2 = re.match('abc', 'abcvivian') print(res) print(res1) print(res2) ''' None ''' '\Z' 匹配字符结尾,同$ res = re.search('ac\Z', 'abcacac') ...
str=re.sub(pattern,replacement,string)# 在string中利用正则变换pattern进行搜索,对于搜索到的字符串,用另一字符串replacement替换。返回替换后的字符串。 此外,常用的正则表达式函数还有 re.split() # 根据正则表达式分割字符串, 将分割后的所有子字符串放在一个表(list)中返回 ...
在Python中进行列表模糊匹配的常用方法包括使用列表推导式、filter()函数以及使用正则表达式。 使用列表推导式:可以使用列表推导式来筛选满足特定条件的元素。例如,以下代码将筛选出列表中以特定字符串开头的元素: my_list = ['apple', 'banana', 'orange', 'avocado'] search_term = 'a' matched_items = [...