正则表达式（Regular Expression，简称 regex 或 regexp）是用于处理复杂字符串操作的强大工具。Python 通过 `re` 模块提供了对正则表达式的全面支持，使得模式匹配、文本替换等任务变得简单而高效。以下是对几种常见正则表达式操作的详细说明，并附有相应的 Python 代码示例。1. 匹配字符串：`re.match()`
正则表达式(Regular Expression,简称Regex或RegExp)是一种用于文本匹配和搜索的强大工具,它由字符和特殊字符组成,用于描述文本模式。正则表达式可以用于以下任务: 文本搜索与匹配 字符串替换 输入验证 数据提取 文本处理和解析 Python中的re模块提供了正则表达式的支持,允许你创建、编译和使用正则表达式来完成上述任务。 2....
importretext="Ti Yong <TiYong@example.com>"match=re.match(r'^(.+) <(.+)>$',text)print("姓名:",match.group(1))print("邮箱地址:",match.group(2)) 输出如下: 姓名:TiYong邮箱地址:TiYong@example.com (2)贪婪模式与非贪婪模式 贪婪模式是正则表达式的默认模式。它会尽可能匹配更长的字符串。
text = "This is an example text." # Find all occurrences of 'a' in the text matches = re.finditer(pattern, text) # Output the matches for match in matches: print(f"Match found at index {match.start()}: {match.group()}") 输出 输出显示文本中模式“a”的索引。 re.sub() re.sub(...
Alias No match An abacus No matchPython has a module named re to work with RegEx. Here's an example:import re pattern = '^a...s$' test_string = 'abyss' result = re.match(pattern, test_string) if result: print("Search successful.") else: print("Search unsuccessful.") Run Code...
val_email(email="elon@example.c") #无效的邮件地址!! 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 在这个例子中,我们使用 Python 中的 re 模块来编译一个匹配有效电子邮件格式的正则表达式模式。然后,我们使用它的 match() 函数来检查 email 变量是否与模式匹配。
Example pattern:one or more digits importreifre.match('\d+','123foo'):# match because the string starts with '123'else:# no match Whole string matches regex In this case, there is only a match if the stringfullymatches the given pattern. ...
match(pattern, email) is not None email = "user@example.com" if is_valid_email(email): print("邮箱地址有效") else: print("邮箱地址无效") 10.2 HTML标签提取 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import re def extract_html_tags(html): pattern = r"<[^>]+>" return re....
importretext ="Contact: coder@example.com"pattern =r"(\w+)@(\w+\.\w+)"match= re.search(pattern, text)ifmatch:print("Username:",match.group(1))print("Domain:",match.group(2)) 6. 提取话题标签 可以从推文中提取所有话题标签:
ps=re.search(pattern, elem)ifps:printps.group(1)if__name__=="__main__": example=RegexExample() example.get_string()print"#"*40example.get_last() 执行结果: 结论: get_last()函数使用的pattern=”.*?(\d-\d-\d)”执行的是惰性匹配,其中(\d-\d-\d)为分组...