A. python中正则表达式的常用元字符有哪些呢
Python 中常用的正则表达式元字符包括：
.：匹配任意一个字符（除了换行符 ）。
^：匹配字符串的开头。
$：匹配字符串的结尾。
*：匹配前面的字符 0 次或多次。
+：匹配前面的字符 1 次或多次。
?：匹配前面的字符 0 次或 1 次。
{n}：匹配前面的字符恰好 n 次。
{m,n}：匹配前面的字符至少 m 次，至多 n 次。
[]：匹配方括号内的任意一个字符。
()：标记一个子表达式的开始和结束位置。
|：表示或，匹配符号左右两边的任意一个表达式。
：用来转义元字符或者表示特殊字符。
这些耐散元字符在正则表达式晌亩握中经常使用，可以组合成各种复杂的宴庆正则表达式，用于字符串的匹配和替换等操作。
B. python 正则表达式，怎样匹配以某个字符串开头，以某个字符串结尾的情况
匹配以某个字符串开头，以某个字符串结尾的情况的正则表达式:^abc.*?qwe$
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()
C. 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])
D. 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
E. Python中正则表达式的匹配规则总结
其他关于Python的总结文章请访问： https://www.jianshu.com/nb/47435944
正则表达式用来匹配字符串，在python中可以使用 re 模块来完成，本篇做一个对正则表达式的匹配规则的总结
在上述的精确匹配后可以跟上一些符号来进行模糊的匹配：
可以使用中括号的形式进行范围匹配，中括号表达式后边可以跟上上述模糊匹配的符号来表示数量
多个条件可以 紧跟着写在同一个中括号中 ，比如：
[a-zA-Z] ：匹配一个大、小写字母