一.实例 import re NameRe = re.compile(r'\d{3}-\d{3}-\d{4}') #创建匹配对象，r为原始字符 name = NameRe.search("asdasdsadasd") #匹配失败返回None，成功返回Match对象，就一个 print(name.group()) #返回匹配到的内容 #直接过滤 result = re.match('You', 'Young Frankenstein') youpattern = re.compile('You') resul
import urllib.request as request import http.cookiejar as cookiejar import re import os import smtplib from email.mime.text import MIMEText import time user = '' #登陆邮箱 pwd = ''#邮箱密码 to = [''] #发送的邮箱 with op
在使用正则表达式时，我们可以直接调用re模块的match、search、findall等方法，并传入指定的正则表达式进行匹配。另外，我们还可以使用re.compile方法生成一个正则表达式对象，然后调用这个对象的相关方法来实现匹配操作。
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re模块下的函数 compile(pattern)：创建模式对象 import re pat=re.compile('A') m=pat.search('CBA') #等价于 re.search('A','CBA') print m <_sre.SRE_Match object at 0x9d690c8> #匹配到了，返回MatchObject（True） m=pat.search('CBD') print m None #没有匹配到，返回None（False） search(pattern,s
re模块下的函数 compile(pattern)：创建模式对象 import re pat=re.compile('A') m=pat.search('CBA') #等价于 re.search('A','CBA') print m <_sre.SRE_Match object at 0x9d690c8> #匹配到了，返回MatchObject（True） m=pat.search('CBD') print m None #没有匹配到，返回None（False） search(pattern,str
import urllib.request as request import http.cookiejar as cookiejar import re import os import smtplib from email.mime.text import MIMEText import time user = '' #登陆邮箱 pwd = ''#邮箱密码 to = [''] #发送的邮箱 with o
搜了一天，竟然没找到一段合适的代码来获取机器中所有网卡的ip，掩码和广播地址，大部分都是用socket，但是socket通常返回的要不就是内网地址，要不就是公网地址，不能够找到所有地址，真的太忧桑了，决定自己通过ifconfig或ipconfig的返回信息，一步步地过滤了。这次的代码主要用到了正则表达式和subprocess模块，而且为了兼容所有平台（win，linux和mac），也用到了platform来判断系统类型，不说太多，代码如下： ---- import subprocess import re
各位读者大大们大家好，今天学习python的re正则表达式模块，并记录学习过程欢迎大家一起交流分享。
来源：chichao segmentfault.com/a/1190000011578899 re模块下的函数 compile(pattern)：创建模式对象 1import re 2pat=re.compile( A ) 3m=pat.search( CBA ) #等价于 re.search( A , CBA ) 4print m 5<_sre.SRE_Match object at 0x9d690c8> #匹配到了，返回MatchObject（True） 6m=
如果大家在网上搜索 Python正则表达式，你将会看到大量的垃圾文章会这样写代码：
#! /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- ''' Created on 2013-12-18 @author: Java ''' import re from HTMLParser import HTMLParser class FilterTag(): def __init__(self): pass def filterHtmlTag(self,htmlStr): ''' 过滤html中的标签
知乎用户@Manjusaka在阅读了我的文章《Python正则表达式，请不要再用re.compile了！！！》以后，写了一篇驳文《驳 Python正则表达式，请不要再用re.compile了！！！》
import re # 贪婪模式 从开头匹配到结尾 默认 # 非贪婪 one = 'mdfsdsfffdsn12345656n' two = "a\d" pattern = re.compile(
很多时候网页中采用正则或者xpath提取数据内容的方式是很好的，但是对于不确定网页内容结构，可以采用xpath提取更大范围的div，然后去除一切标签来提取数据。
前几天在Python铂金交流群【Jethro Shen】问了一个Python自动化办公的问题，提问截图如下：
前不久，小编刷到这样一条短视频，“1.7亿的90后仅有约1000万对结婚，结婚率不到10%”，当然我们也无法查实当中数据的来源以及真实性，不过小编倒是总能听说身边的朋友在抱怨脱单难、找不到合适的对象。
为了解答大家学习Python时遇到各种常见问题，小灯塔特地整理了一系列从零开始的入门到熟练的系列连载，每周五准时推出，欢迎大家学积极学习转载~
前言： re模块是爬虫的基础，文章主要从符号和用法来介绍它的基础用法 符号 各个符号及用法如下： 符号 含义 . 表示匹配除了换行符外的任何字符 \ 转义字符 [] 字符集，匹配所包含的任意一个字符脱字符 ^ 如果出现在首位则表示匹配不包含其中的任意字符 、 预定义字符（可以写在[‘’‘’]里面） \d 匹配一个数字 \w 单子字符，字母或者数字 \s 空白字符 数量词：用在字符或者（'''''）后面 * 匹配前面的子表达式零次或多次，等价于 {0,
regex_lst = [ ('字符组',), ('非打印字符',), ('特殊字符',), ('定位符',), ('限定符',), ('re模块',), ('分组命名',), ('或匹配',), ('贪婪匹配与惰性匹配',), ] 字符组 [0-9] [a-z] [A-Z] [^a] 非打印字符 \w 匹配字母，数字，下划线 word \s 匹配空字符 space \d 匹配数字
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
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)
pat=re.compile(r"Python",re.I) #模式修正符：忽略大小写
正则表达式是用来在文本中提取指定格式的字符串的一种语法，这种语法能够帮助我们减少程序中为了匹配特定格式的字符串而写出很多if-else语句。
[...]如果匹配的是个范围，可以这个写[0-9a-zA-B]表示0到9并a到z并A到B
方法区别在于，当多次使用相同的匹配规则时，方法2由于compile已经缓存了匹配规则，所以执行多次的效率高于方法1.
爬取百度贴吧帖子的内容，可以选择是否只爬取楼主内容以及是否写入楼层信息。 import urllib2 import urllib import re import os #处理页面标签类 cl
在Python里，没有与scanf（）直接等同的功能函数，因此需要格式化输入，就需要使用正则表达式的功能来实现，并且正则表达式的功能比scanf（）更加灵活，功能更加强大，下面就来列出一些等同的表达：
前几天在Python最强王者交流群有个叫【杰】的粉丝问了一个关于Python正则表达式的问题，其中涉及到Python正则表达式中的贪婪模式和非贪婪模式，讨论十分火热，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
[0-9]代表的含意与\d就是完全一致的：一位数字；同理[a-z0-9A-Z_]也完全等同于\w
本文是【统计师的Python日记】第9天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 第7天开始学习数据清洗，着手学会了重复值删除、异常值处理、替换、创建哑变量等技能。 第8天接着学习数据清洗，一些常见的数据处理技巧，如分列、去除空白等被我一一攻破 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Pyt
1.找到要下载的小说首页,打开网页源代码进行分析(例:https://www.kanunu8.com/files/old/2011/2447.html)
import re #正则表达式 #compile函数，--将正则表达式转变为内部函数，提高执行效率 strr = "python123456" pattern = "Python" res = re.compile(pattern) #当忽略匹配大小写时 res2 = re.compile(pattern,re.I) #print(res2.search(strr)) #match函数只能匹配开头 #search函数 匹配任意位置 #这两个函数都是一次匹配，匹配到一次后就不再往后匹配了 strr
类型转换函数，操作系统相关的调用，系统相关的信息模块 ，操作系统相关的调用和操作 import os，操作举例，用os.path编写平台无关的程序，文件操作，regular expression 正则表达式 import re
#!/usr/bin/env python #-*- coding:UTF-8 -*- ##################################################### # Author: sunfx xingrhce@163.com # Last modified: 2014/11/18 # Filename: re.py # Q Q 群: 236147801 #####################################################
正则表达式语法实际上是独立于任何语言的，在大多数编程语言都可以使用相同的语法。常见正则表达式语法请参考Python使用正则表达式处理字符串 正则表达式使用圆括号“()”表示一个子模式，圆括号内的内容作
正则表达式（RegularExpression, re） 是一个计算机科学的概念 用于使用单个字符串来描述，匹配符合某个规则的字符串 常常用来检索，替换某些模式的文本 正则的写法 .(点号): 表示任意一个字符，除了\n，比如查找所有的一个字符 . []: 匹配中括号中列举的任意字符，比如L,Y,0, LLY, Y0, LIU \d: 任意一个数字 \D: 除了数字都可以 \s: 表示空格，tab键 \S: 除了空白符号 \w: 单词字符，就是a-z, A-Z, 0-9, _ \W: 除了“\w”表示的都可
我们每天还会识别各种其他文本模式：电子邮件地址中间有@符号，美国社会保障号码有九位数字和两个连字符，网站 URL 通常有句点和正斜杠，新闻标题使用标题大小写，社交媒体标签以#开头且不包含空格，等等。
Python爬虫之验证码识别 #识别车牌号 from aip import AipOcr import re APP_ID = '15469265' API_KEY = 'rAGFtOChXtO7mnRPiwXg1Frf' SECRET_KEY = 'Ailvoijh4X7lQIAoZ58UsGPlaDCmLIt7' client = AipOcr(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) """ 读取图片 """ def get_file_content(filePath):
Python的re模块（正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作。在绝大多数情况下能够有效地实现对复杂字符串的分析并取出相关信息。在讲解如何实际应用正则表达式之前，先教大家学习并掌握正则表达式的基本语法（匹配规则）。
[表格] import re # 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，无法匹配时则返回None match = pattern.match('hello world!') if match: # 使用match获得分组信息 print(match.group()) hello 同义简写： import re m = re.match(r'hello','hello world!
正则表达式，简称regex，是文本模式的描述方法。你可以在google上搜索regex或者regexp获得非常多的学习资料。这篇短文介绍在python脚本中使用正则表达式的步骤：
这个问题很典型的出现在当你用点(.)去匹配任意字符的时候，忘记了点(.)不能匹配换行符的事实。比如，假设你想试着去匹配C语言分割的注释：
正则表达式 re匹配中文：[u4e00-u9fa5] 是一个计算机科学的概念 用于使用单个字符串来描述，匹配符合某个规则的字符串 常常用来检索，替换某些模式的文本 正则的语法 .(点号)表示任意一个字
Python中所有正则表达式的函数都在re模块中，向re.compile()传入一个字符串值，表示正则表达式，它将返回一个regex模式对象。
近日有工作上的需求，需要梳理数据元目录中的多个数据项，数据项条目可能达到1000多个，可以说这个工作量非常巨大，源文件是 word 版本的，无法进行筛选和标记（即使用颜色或者字体去标记之后，每次也需要肉眼去看某一项到底有没有梳理过），如果是 excel 版本就不一样了，已梳理和未梳理的可以很简单的完成分类，并且和其他文件进行比对，用以核实是否已经梳理过。
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