正则表达式使用实例？正则表达式回车符号是什么
其实正则表达式使用实例的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解正则表达式回车符号是什么，因此呢，今天小编就来为大家分享正则表达式使用实例的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！
python正则表达式使用实例有哪些
具体如下：
1、测试正则表达式是否匹配字符串的全部或部分regex=ur""#正则表达式：if re.search(regex, subject): do_something()else: do_anotherthing()。
2、测试正则表达式是否匹配整个字符串 regex=ur"/Z"#正则表达式末尾以/Z结束：if re.match(regex, subject): do_something()else: do_anotherthing()。
3、创建一个匹配对象，然后通过该对象获得匹配细节(Create an object with details about how the regex matches(part of) a string) regex=ur""#正则表达式：
match= re.search(regex, subject)if match:# match start: match.start()# match end(exclusive): atch.end()# matched text: match.group() do_something()else: do_anotherthing()。
4、获取正则表达式所匹配的子串(Get the part of a string matched by the regex) regex=ur""#正则表达式：match= re.search(regex, subject)if match: result= match.group()else: result=""。
5、获取捕获组所匹配的子串(Get the part of a string matched by a capturing group) regex=ur""#正则表达式：match= re.search(regex, subject)if match: result= match.group(1)else: result=""。
什么是正则表达式
正则表达式，又称规则表达式。是计算机科学的一个概念。
正则表达式通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。例如，在Perl中就内建了一个功能强大的正则表达式引擎。正则表达式这个概念最初是由Unix中的工具软件（例如sed和grep）普及开的。
正则表达式通常缩写成“regex”，单数有regexp、regex，复数有regexps、regexes、regexen。
扩展资料
正则表达式的作用：
1、匹配
检查字符串是否符合正则表达式中的规则，有一次不匹配，则返回false。如：
String str="abc";
String reg="[a-zA-Z]\\d?";//次表达式表示字符串的第一位只能是字母，第二位只能是数字或没有boolean flag=str.matches(reg);//返回结果为true。
2、切割
所谓切割，即是按一定的规则将字符串分割成多个子字符串，如：
String str="zhangsan,lishi,wangwu"。
String reg=",";//表示以逗号作为切割符。
String[] arr=str.split(reg);//返回结果为{“zhangsan”,"lisi","wangwu}。
3、替换
即将字符串中符合规则的字符替换成指定字符，如：
String str="sfhjhfh136hjasdf73466247fsjha8437482jfjsfh746376"。
str.replaceAll("\\d{3,}","#");//表示将连续出现三个或三个以上的数字替换成“#”。
参考资料来源：百度百科-正则表达式
M像这样的数字下标怎么用正则表达式匹配上
1.正则表达式基础
1.1.简单介绍
正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式，只需要简单看一看就可以上手了。
下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：
正则表达式的大致匹配过程是：依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同，但也是很好理解的，看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。
下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：
1.2.数量词的贪婪模式与非贪婪模式
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式"ab*"如果用于查找"abbbc"，将找到"abbb"。而如果使用非贪婪的数量词"ab*?"，将找到"a"。
1.3.反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"\"作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\\\"：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r"\\"表示。同样，匹配一个数字的"\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。
1.4.匹配模式
正则表达式提供了一些可用的匹配模式，比如忽略大小写、多行匹配等，这部分内容将在Pattern类的工厂方法re.compile(pattern[, flags])中一起介绍。
2. re模块
2.1.开始使用re
Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。
123456789101112131415
# encoding: UTF-8importre#将正则表达式编译成Pattern对象pattern=re.compile(r'hello')#使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回Nonematch=pattern.match('hello world!')ifmatch:#使用Match获得分组信息printmatch.group()###输出#### hello
re.compile(strPattern[, flag]):
这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，比如re.I| re.M。另外，你也可以在regex字符串中指定模式，比如re.compile('pattern', re.I| re.M)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。
可选值有：
re.I(re.IGNORECASE):忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
M(MULTILINE):多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
S(DOTALL):点任意匹配模式，改变'.'的行为
L(LOCALE):使预定字符类 \w \W \b \B \s \S取决于当前区域设定
U(UNICODE):使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D取决于unicode定义的字符属性
X(VERBOSE):详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。以下两个正则表达式是等价的：
1234 a=re.compile(r"""\d+# the integral part\.# the decimal point\d*# some fractional digits""", re.X)b=re.compile(r"\d+\.\d*")
re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为：
12 m=re.match(r'hello','hello world!')printm.group()
re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回，在需要大量匹配元字符时有那么一点用。
2.2. Match
Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
属性：
string:匹配时使用的文本。
re:匹配时使用的Pattern对象。
pos:文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
endpos:文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
lastindex:最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
lastgroup:最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。
方法：
group([group1,…]):
获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
groups([default]):
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
groupdict([default]):
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
start([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
end([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
span([group]):
返回(start(group), end(group))。
expand(template):
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'0'，只能使用\g<1>0。
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132 importrem=re.match(r'(\w+)(\w+)(?P<sign>.*)','hello world!')print"m.string:", m.stringprint"m.re:", m.reprint"m.pos:", m.posprint"m.endpos:", m.endposprint"m.lastindex:", m.lastindexprint"m.lastgroup:", m.lastgroupprint"m.group(1,2):", m.group(1, 2)print"m.groups():", m.groups()print"m.groupdict():", m.groupdict()print"m.start(2):", m.start(2)print"m.end(2):", m.end(2)print"m.span(2):", m.span(2)printr"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3')### output#### m.string: hello world!# m.re:<_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38># m.pos: 0# m.endpos: 12# m.lastindex: 3# m.lastgroup: sign# m.group(1,2):('hello','world')# m.groups():('hello','world','!')# m.groupdict():{'sign':'!'}# m.start(2): 6# m.end(2): 11# m.span(2):(6, 11)# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!
2.3. Pattern
Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。
Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。
Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：
pattern:编译时用的表达式字符串。
flags:编译时用的匹配模式。数字形式。
groups:表达式中分组的数量。
groupindex:以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。
12345678910111213 importrep=re.compile(r'(\w+)(\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)print"p.pattern:", p.patternprint"p.flags:", p.flagsprint"p.groups:", p.groupsprint"p.groupindex:", p.groupindex### output#### p.pattern:(\w+)(\w+)(?P<sign>.*)# p.flags: 16# p.groups: 3# p.groupindex:{'sign': 3}
实例方法[| re模块方法]：
match(string[, pos[, endpos]])| re.match(pattern, string[, flags]):
这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
注意：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。
示例参见2.1小节。
search(string[, pos[, endpos]])| re.search(pattern, string[, flags]):
这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
12345678910111213141516# encoding: UTF-8importre#将正则表达式编译成Pattern对象pattern=re.compile(r'world')#使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None#这个例子中使用match()无法成功匹配match=pattern.search('hello world!')ifmatch:#使用Match获得分组信息printmatch.group()###输出#### world
split(string[, maxsplit])| re.split(pattern, string[, maxsplit]):
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
1234567 importrep=re.compile(r'\d+')printp.split('one1two2three3four4')### output#### ['one','two','three','four','']
findall(string[, pos[, endpos]])| re.findall(pattern, string[, flags]):
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。
1234567 importrep=re.compile(r'\d+')printp.findall('one1two2three3four4')### output#### ['1','2','3','4']
finditer(string[, pos[, endpos]])| re.finditer(pattern, string[, flags]):
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。
12345678 importrep=re.compile(r'\d+')form inp.finditer('one1two2three3four4'):printm.group(),### output#### 1 2 3 4
sub(repl, string[, count])| re.sub(pattern, repl, string[, count]):
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
123456789101112131415 importrep=re.compile(r'(\w+)(\w+)')s='i say, hello world!'printp.sub(r'\2 \1', s)deffunc(m):returnm.group(1).title()+''+m.group(2).title()printp.sub(func, s)### output#### say i, world hello!# I Say, Hello World!
subn(repl, string[, count])|re.sub(pattern, repl, string[, count]):
返回(sub(repl, string[, count]),替换次数)。
123456789101112131415 importrep=re.compile(r'(\w+)(\w+)')s='i say, hello world!'printp.subn(r'\2 \1', s)deffunc(m):returnm.group(1).title()+''+m.group(2).title()printp.subn(func, s)### output####('say i, world hello!', 2)#('I Say, Hello World!', 2)
以上就是Python对于正则表达式的支持。熟练掌握正则表达式是每一个程序员必须具备的技能，这年头没有不与字符串打交道的程序了。笔者也处于初级阶段，与君共勉，^_^
另外，图中的特殊构造部分没有举出例子，用到这些的正则表达式是具有一定难度的。有兴趣可以思考一下，如何匹配不是以abc开头的单词，^_^
好了，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！