python正则表达式匹配数字？python匹配字符串

各位老铁们好，相信很多人对python正则表达式匹配数字都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于python正则表达式匹配数字以及python匹配字符串的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

如何用正则表达式匹配指定字符串后跟数字

若要用正则表达式匹配指定字符串后跟数字的情况，可根据具体需求选择以下正则表达式方案，并分情况详细说明：

核心正则表达式方案基础版（严格匹配指定字符串后直接跟数字）^指定字符串d+$

^：匹配字符串开头。

指定字符串：需替换为实际目标字符串（如abc）。

d：匹配单个数字（0-9）。

+：表示前面的d可重复1次或多次（即至少一个数字）。

$：匹配字符串结尾。示例：

匹配：abc1、abc123、abc0

不匹配：abc（无数字）、abc1a（数字后跟其他字符）、1abc（数字在前）

灵活版（允许指定字符串后跟数字及后续任意字符）^指定字符串d.*$

.*：匹配任意数量的任意字符（包括无字符）。示例：

匹配：abc1、abc123xyz、abc0-

不匹配：bcd1（字符串不匹配）、abc（无数字）

关键符号解析锚点符号^：确保匹配从字符串开头开始，避免部分匹配（如1abc1中的abc1）。

$：确保匹配到字符串结尾，避免部分匹配（如abc123abc中的abc123）。

字符类d：等价于[0-9]，仅匹配数字。

若需匹配非数字，可用D（等价于[^0-9]）。

量词+：匹配1次或多次（至少一个数字）。

*：匹配0次或多次（数字可不存在）。

{n}：精确匹配n次（如d{3}匹配3位数字）。

{n,}：匹配至少n次（如d{2,}匹配至少2位数字）。

{n,m}：匹配n到m次（如d{2,4}匹配2到4位数字）。

常见需求扩展匹配指定字符串后跟特定位数数字^指定字符串d{3}$仅匹配如abc123、xyz456等3位数字的情况。

匹配指定字符串后跟数字或特定字符^指定字符串[dA-Za-z]+$[dA-Za-z]：匹配数字或大小写字母，+表示至少一个。

忽略大小写匹配在正则表达式前添加修饰符i（如/^abcd+$/i），可匹配ABC123、aBc0等变体。多行模式匹配若需匹配多行文本中每行的开头/结尾，添加修饰符m（如/^abcd+$/gm），g表示全局匹配。示例验证匹配abc后跟数字正则：^abcd+$

匹配：abc1、abc987

不匹配：abc、ab1c、ABC1（若未启用忽略大小写）

匹配order后跟数字及后续字符正则：^orderd.*$

匹配：order123、order1-item

不匹配：order、1order

注意事项转义特殊字符：若指定字符串包含正则元字符（如.、*、?等），需用转义。例如匹配a.b后跟数字，正则应为^a.bd+$。性能优化：避免过度使用.*，尤其在长文本中可能导致回溯问题。若需匹配特定模式，优先使用更精确的字符类（如w、[a-z]）。语言差异：不同编程语言对正则表达式的支持可能略有差异（如Python需使用r'^abcd+$'声明原始字符串），需参考具体语言文档。通过灵活组合上述符号和量词，可精准匹配各类“指定字符串后跟数字”的场景。

python的正则表达式

1,正则表达式的一些内容

正则表达式主要是用来匹配文本中需要查找的内容,例如在一片文章中找出电话号码,就中国的来说11位纯数字(不说座机),则使用"\d{11}"意味匹配数字11次,就能准确的查找出文本中的电话号码.还有就是在编写网络爬虫的时候需要提取很多超链接再次进行爬取,使用正则表达式就很方便.直接匹配http开头就行,当然也可以使用beautifulsoup的select方法.

看下面的程序看看正则表达提取文本中的邮箱:

\w匹配字母,数字,下划线

+匹配1次或者多次

re是正则表达式的工具包,工具包出错的话在anaconda的命令行输入"pip install re"安装,其他的工具包也是如此.

re.compile()中的r示意\不是转义字符,也就是保持后面字符串原样,findall返回一个列表.下面还有一个版本的程序略有不同.

compile的另一个参数re.IGONORECASE(忽略大小写),还可以是re.DORALL,多行模式,具体功能也是模糊不清,不过在使用通配符.匹配的时候加上re.DOTALL参数能够匹配换行.如果希望忽略大小写和多行模式都开启可以使用re.compile(r'....',re.IGNORECASE|re.DOTALL).

表达式使用(),对匹配到的内容分为3组也就是(\w+)出现字母,数字,下划线一次或多次,这个分组就是下面使用match对象的grou()方法的时候的参数.不给参数和参数0都是得到整个匹配到的内容,参数1得到第一个括号匹配到的内容,以此类推参数2和3,如果没有括号分组的话使用参数会出现错误.

search()查找和正则式匹配的内容,只匹一次后面的那个找不到.返回一个match对象

\w匹配字母,数字,下划线

\W匹配字母,数字.下划线之外的所有字符

\d匹配数字

\D匹配非数字

\s匹配空格,制表符,换行符

\S匹配除空格制表符,换行符之外的其他字符

[.... ]定义自己的匹配,如[aeiouAEIOU ]匹配所有的元音字母,注意不是匹配单词.

{最少次数,最多次数},例如{3,9}匹配3-9次,{,10}匹配0-10次.默认为匹配最多次数(贪心匹配),非贪心模式在后面加上问号

?可选 0次或者1次吧

+匹配1次或多次

*匹配0次或者多次

^判断开头 ^\d如果待匹配串是数字开头则返回第一个数字

$判断结尾 \d$如果待匹配串是数字结尾则返回最后一个数字

.通配符,匹配除换行之外的所有字符

\d{11}匹配数字11次

.*匹配所有字符除换行

[a-zA-Z0-9._%+-]小写和大写字母、数字、句点、下划线、百分号、加号或短横

[a-zA-Z]{2,4}匹配字母 2- 4次

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，^_^

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