python正则开头

Ⅰ python正则表达式（二）

上节我们说到 Python 正则表达式的基本字符，以及这些字符的用法

今天，我们继续讲讲 Python 中一些扩展标记法，以及一些特殊序列

(?...) : 这种扩展标记法以括号内 ? 开头，其后第一个字符决定了采用什么样的语法。

在 ? 后面添加( 'a', 'i', 'L', 'm', 's', 'u', 'x' 中的一个或多个)，然后加上匹配规则。

这些字符对正则表达式设置以下标记，免去设置 flag 参数

注意 ： 'a', 'L', 'u' 作为内联标记是相互排斥的，它们不能结合在一起

括号分组的非捕获版本，该分组所匹配的子字符串 不能 在执行匹配后被获取或是在之后的模式中被引用

可以配合 | 和 {m} 使用

为分组再指定一个组合名

每个组合名只能用一个正则表达式定义，只能定义一次

反向引用一个命名组合

匹配前面那个名字叫 name 的命名组中匹配到的字符串

注释信息，里面的内容会被忽略。

哈哈，是不是没看懂，没事，举个栗子

看看，是不是一下子就明了了。

哈哈，这个又看不懂？

思考一下，既然有根据后面字符断言的，那么根据前面字符来断言，也是很合理的，

如果给定的 id 或 name 存在，将会尝试匹配 yes-pattern ，否则就尝试匹配 no-pattern ， no-pattern 可选，也可以被忽略。

是不是有点像 if else 三目运算，其中 id 和 name 是分组 id 、和指定的分组名 name

照旧，举个栗子吧

看了栗子是不是有点糊涂呢，我们来解析一下这个正则表达式

其结果匹配的就是 <[email protected]> 和 [email protected] 。

而不会匹配 <[email protected] ' 和 <[email protected]

但是上面的第三个结果为啥不一样呢？

因为 findall 允许返回空匹配的，在有 ? 的情况下，所以它会分两种情况去匹配

今天讲了一些扩展标记法，其实没那么难，多看看例子，多练习练习。

下节将介绍 re 模块各函数的用法，敬请期待......

Ⅱ python 正则表达式，怎样匹配以某个字符串开头

码如下： # -*- coding: cp936 -*-import restring = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx entry '某某内容' for aaaaaaaaaaaaaaaaaa"result = re.findall(".*entry(.*)for.*",string)for x in result: print x# '某某内容'正则表达式的用法如下：

Ⅲ python正则表达式，匹配开头和结尾获取字符串

importre

A='''/22Q1006NOSIG=<BR/>/23Q1007NOSIG=<BR/>/22Q1006NOSIG=<BR/>'''

reg=re.findall(r'(?:METAR|SPECI)+[^=]+=',A)
print(reg[0])

Ⅳ python正则表达式是什么

正则表达式(regex)用于探索给定字符串中的固定模式。我们想找到的模式可以是任何东西。可以创建类似于查找电子邮件或手机号码的模式。还可以创建查找以a开头、以z结尾的字符串的模式。

创建模式：

使用正则表达式时，首先需要学习的是如何创建模式。接下来将对一些最常用的模式进行逐一介绍。可以想到最简单的模式是一个简单的字符串。

pattern = r'times'

string = "It was the best of times, it was the worst of times."

print(len(re.findall(pattern,string)))

注意：

“正则表达式，又称规则表达式（英语：Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或re），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”，那使用正则表达式的目的是什么呢？网络中只写了两句话：

1. 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑（称作“匹配”）。

2. 可以通过正则表达式，从字符串中获取我们想要的特定部分。

大家可以简单的理解为两点：search和match。OK，了解了正则表达式的概念和作用，我们赶紧进入Python的学习吧！正则表达式不是Python独有的武器，但Python中的正则表达式无疑是最简单却又最强大的。

Ⅳ Python正则表达式之re.match()

我们在面对生物数据，比如序列信息（比如碱基序列、氨基酸序列等）的时候， 会时常要问，这其中是否包含着且含有多少某种已知的模式，一段DNA中是否包含转录起始特征TATA box、一段RNA中是否包含某种lncRNA、一段肽链中是否包含锌指结构等等；另一方面，我们在操作数据时，会时常遇到诸如把某个字符（对象）换成另一种字符（对象）的替换操作，而其本质还是如何搜索符合某种（替换）模式的对象。

在这些几乎天天都可以碰到的 模式匹配/搜索问题中，正则表达式就是一把解决问题的利剑！
在Python的re模块中，常用的有四个方法(match、search、findall、finditer)都可以用于匹配字符串，今天我们先来了解一下re.match()。

re.match()必须从字符串开头匹配！ match方法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。主要参数如下：

举个栗子来理解一下它的用法：

运行结果：

从例子中我们可以看出，re.match()方法返回一个匹配的对象，而不是匹配的内容。通过调用span()可以获得匹配结果的位置。而如果从起始位置开始没有匹配成功，即便其他部分包含需要匹配的内容，re.match()也会返回None。

一般一个小括号括起来就是一个捕获组。我们可以使用group()来提取每组匹配到的字符串。
group()会返回一个包含所有小组字符串的元组，从 0 到 所含的小组号。

直接调用groups()则直接返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。
再举一个栗子：

运行结果：

Ⅵ python正则表达式以数字3开头的

匹配以数字开头和结尾的字符串例如：3py3.33py3.33-3在最荒唐的年华里遇见对的你，终究是一个没有后来的结局。
正则表达式是：^[0-9].*[0-9]$后来回忆起的，不是获得的荣誉，赢取的掌声，而是忙到快崩溃还咬牙坚持的日子。
^表示文本开始；$表示文本结束；^a.*b$匹配a开头，b结束的文本正则表达式，又称规则表达式。

Ⅶ python 正则表达式，怎样匹配以某个字符串开头，以某个字符串结尾的情况

python正则匹配以xx开头以xx结尾的单词的步骤：

1、假设需要匹配的字符串为：site sea sue sweet see case sse ssee loses需要匹配的为以s开头以e结尾的单词。正确的正则式为：sS*?e

2、使用python中re.findall函数表示匹配字符串中所有的可能选项，re是python里的正则表达式模块。findall是其中一个方法，用来按照提供的正则表达式，去匹配文本中的所有符合条件的字符串。

3、代码和结果如下：

text ='site sea sue sweet see case sse ssee loses'

re.findall(r'sS*?e',text)

结果为：['site', 'sue', 'see', 'sse', 'ssee']

(7)python正则开头扩展阅读：

python正则匹配,以某某开头某某结尾的最长子串匹配

代码如下：

regVersions = re.search(r'(V|v)[0-9].*[0-9]', filename)

if regVersions:

print regVersions.group()

Ⅷ 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

Ⅸ python 正则表达式，怎样匹配以某个字符串开头，以某个字符串结尾的情况

匹配以某个字符串开头，以某个字符串结尾的情况的正则表达式:^abc.*?qwe$

Python正则表达式的几种匹配用法：

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
ifre.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
ifre.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)
ifmatch:
# 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)
ifmatch:
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)
ifmatch:
result=match.group(1)
else:
result=""

6. 获取有名组所匹配的子串(Get the part of a string matched by a named group)

regex=ur"" #正则表达式
match = re.search(regex, subject)
if match:
result = match.group"groupname")
else:
result = ""

7. 将字符串中所有匹配的子串放入数组中(Get an array of all regex matches in a string)

result=re.findall(regex,subject)

8.遍历所有匹配的子串(Iterate over all matches in a string)

formatchinre.finditer(r"<(.*?)/s*.*?//1>",subject)
# match start:match.start()
# match end(exclusive):atch.end()
# matched text:match.group()

9.通过正则表达式字符串创建一个正则表达式对象(Create an object to use the same regex for many operations)

reobj=re.compile(regex)

10.用法1的正则表达式对象版本（use regex object for if/else branch whether (part of) a string can be matched）

reobj=re.compile(regex)
ifreobj.search(subject):
do_something()
else:
do_anotherthing()

11.用法2的正则表达式对象版本（use regex object for if/else branch whether a string can be matched entirely）

reobj=re.compile(r"/Z")＃正则表达式末尾以/Z 结束
ifreobj.match(subject):
do_something()
else:
do_anotherthing()

12.创建一个正则表达式对象，然后通过该对象获得匹配细节（Create an object with details about how the regex object matches (part of) a string）

reobj=re.compile(regex)
match=reobj.search(subject)
ifmatch:
# match start:match.start()
# match end(exclusive):atch.end()
# matched text:match.group()
do_something()
else:
do_anotherthing()

13.用正则表达式对象获取匹配子串（Use regex object to get the part of a string matched by the regex）

reobj=re.compile(regex)
match=reobj.search(subject)
ifmatch:
result=match.group()
else:
result=""

14.用正则表达式对象获取捕获组所匹配的子串（Use regex object to get the part of a string matched by a capturing group）

reobj=re.compile(regex)
match=reobj.search(subject)
ifmatch:
result=match.group(1)
else:
result=""

15.用正则表达式对象获取有名组所匹配的子串（Use regex object to get the part of a string matched by a named group）

reobj=re.compile(regex)
match=reobj.search(subject)
ifmatch:
result=match.group("groupname")
else:
result=""

16.用正则表达式对象获取所有匹配子串并放入数组（Use regex object to get an array of all regex matches in a string）

reobj=re.compile(regex)
result=reobj.findall(subject)

17.通过正则表达式对象遍历所有匹配子串（Use regex object to iterate over all matches in a string）

reobj=re.compile(regex)
formatchinreobj.finditer(subject):
# match start:match.start()
# match end(exclusive):match.end()
# matched text:match.group()