Python 正则表达式|re.match,re.search

发表时间:2020-01-11

re.match 函数

语法:

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

re.match 尝试从字符串的起始位置匹配一个模式,如果不是起始位置匹配成功的话,match() 就返回 none。

re.search 函数

语法:

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

re.search 扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配。

re.match 和 re.search 的参数,基本一致的,具体描述如下:

参数描述
pattern匹配的正则表达式
string要匹配的字符串
flags标志位,用于控制正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写

那么它们之间有什么区别呢?

re.match 只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回 None;而 re.search 匹配整个字符串,直到找到一个匹配。这就是它们之间的区别了。

re.match 和 re.search 在网上有很多详细的介绍了,可是再个人的使用中,还是喜欢使用 re.findall

看下下面的实例,可以对比下 re.search 和 re.findall 的区别,还有多分组的使用。具体看下注释,对比一下输出的结果:

示例:


#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

# 提取图片的地址

import re

a = '<img src="https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg">'

# 使用 re.search
search = re.search('<img src="(.*)">', a)
# group(0) 是一个完整的分组
print(search.group(0))
print(search.group(1))

# 使用 re.findall
findall = re.findall('<img src="(.*)">', a)
print(findall)

# 多个分组的使用(比如我们需要提取 img 字段和图片地址字段)
re_search = re.search('<(.*) src="(.*)">', a)
# 打印 img
print(re_search.group(1))
# 打印图片地址
print(re_search.group(2))
# 打印 img 和图片地址,以元祖的形式
print(re_search.group(1, 2))
# 或者使用 groups
print(re_search.groups())

输出的结果:

<img src="https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg">
https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg
['https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg']
img
https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg
('img', 'https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg')
('img', 'https://s-media-cache-ak0.pinimg.com/originals/a8/c4/9e/a8c49ef606e0e1f3ee39a7b219b5c05e.jpg')

最后,正则表达式是非常厉害的工具,通常可以用来解决字符串内置函数无法解决的问题,而且正则表达式大部分语言都是有的。python 的用途很多,但在爬虫和数据分析这连个模块中都是离不开正则表达式的。所以正则表达式对于学习 Python 来说,真的很重要。

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