python正则表达式查找替换

A. 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：

B. python如何用正则表达式匹配两个字符串之间的字符串中的某个字符并进行替换

你好，匹配和替换是两个操作，你可以分两步来做。
第一步匹配：
hit=re.search(“(\<question\>\<img.*?question_id=“100”\>)”,inputstr)
第二步替换
result=re.sub（‘”’，‘\”’，inputstr）

C. python 正则表达式re.sub函数替换内容的一个比较基础的问题

正则表达式一个比较常见的用途是找到所有模式匹配的字符串并用不同的字符串来替换它们。sub方法提供一个替换值，可以是字符串或函数，和一个要被处理的字符串。

1、这里的sub方法，是被编译成‘RegexObject’实例后的实例的方法

Sub(replacement,string[,count =0 ])

1）返回的字符串是在字符串中用RE最左边不重复的匹配来替换。如果模式没有被发现，字符将没有被改变的返回。
2）可选参数count是模式匹配后替换的最大次数；count必须是非负整数。缺省值是0表示替换所有的匹配。
例子：

2、模块级函数：sub方法

注：这些函数（包括sub函数）使用RE字符串作为第一个参数，而后面的参数与相应的“RegexObject”方法的参数相同，返回要么是None，要么是一个‘MatchObject’实例。
（实际sub返回的是字符串,,两者说法不一致，以实际为准）
Re.sub的作用在于：使用给定的替换内容将匹配模式的子字符串（最左端并且非重叠的子字符串）替换掉

3、作为替换的组号
在2的例子中，只是把一个字符串用其他的内容替换掉了。用replace这个字符串方法能轻松达到同样的效果。而正则表达式允许以更灵活的方式进行搜索，同时它们也允许进行功能更强大的替换。
见证re.sub强大功能的最简单方式就是在替换字符串中使用组号。在替换内容中以‘\\n’型式出现的任何转义序列都会被模式中与组n匹配的字符串替换掉。例如，假设要把‘*something*’用‘<em>someting</em>’替换掉，前者是在普通文本文档（比如Email）中进行强调的常用方法，而后者则是相应的HTML代码（用于网页）

这里把所有的* *含的字符串都替换掉了。刚开始我以为只替换*world*。记一笔。

D. 学Python正则表达式，这一篇就够了

正则表达式是一个特殊的字符序列，可以帮助您使用模式中保留的专门语法来匹配或查找其他字符串或字符串集。 正则表达式在UNIX世界中被广泛使用。

注：很多开发人员觉得正则表达式比较难以理解，主要原因是缺少使用或不愿意在这上面花时间。

re模块在Python中提供对Perl类正则表达式的完全支持。如果在编译或使用正则表达式时发生错误，则re模块会引发异常re.error。

在这篇文章中，将介绍两个重要的功能，用来处理正则表达式。 然而，首先是一件小事：有各种各样的字符，这些字符在正则表达式中使用时会有特殊的意义。 为了在处理正则表达式时避免混淆，我们将使用：r'expression'原始字符串。

匹配单个字符的基本模式

编译标志可以修改正则表达式的某些方面。标志在re模块中有两个名称：一个很长的名称，如IGNORECASE，和一个简短的单字母形式，如。

1.match函数

此函数尝试将RE模式与可选标志的字符串进行匹配。

下面是函数的语法 ：

这里是参数的描述 ：

pattern ： 这是要匹配的正则表达式。

string ： 这是字符串，它将被搜索用于匹配字符串开头的模式。 |

flags ： 可以使用按位OR(|)指定不同的标志。 这些是修饰符，如下表所列。

re.match函数在成功时返回匹配对象，失败时返回None。使用match(num)或groups()函数匹配对象来获取匹配的表达式。

示例

当执行上述代码时，会产生以下结果 ：

2.search函数

此函数尝试将RE模式与可选标志的字符串进行匹配。

下面是这个函数的语法 ：

这里是参数的描述 ：

pattern ： 这是要匹配的正则表达式。

string ： 这是字符串，它将被搜索用于匹配字符串开头的模式。 |

flags ： 可以使用按位OR(|)指定不同的标志。 这些是修饰符，如下表所列。

re.search函数在成功时返回匹配对象，否则返回None。使用match对象的group(num)或groups()函数来获取匹配的表达式。

示例

当执行上述代码时，会产生以下结果 ：

3.匹配与搜索

Python提供基于正则表达式的两种不同的原始操作：match检查仅匹配字符串的开头，而search检查字符串中任何位置的匹配(这是Perl默认情况下的匹配)。

示例

当执行上述代码时，会产生以下结果 ：

4.搜索和替换

使用正则表达式re模块中的最重要的之一是sub。

模块

此方法使用repl替换所有出现在RE模式的字符串，替换所有出现，除非提供max。此方法返回修改的字符串。

示例

当执行上述代码时，会产生以下结果 ：

5.正则表达式修饰符：选项标志

正则表达式文字可能包含一个可选修饰符，用于控制匹配的各个方面。 修饰符被指定为可选标志。可以使用异或(|)提供多个修饰符，如前所示，可以由以下之一表示 ：

6.正则表达模式

除了控制字符(+ ? . * ^ $ ( ) [ ] { } | )，所有字符都与其自身匹配。 可以通过使用反斜杠将其转换为控制字符。

7.正则表达式示例

字符常量

字符类

特殊字符类

重复匹配

非贪婪重复

这匹配最小的重复次数 ：

用圆括号分组

反向引用

这与以前匹配的组再次匹配 ：

备择方案

python|perl ： 匹配“python”或“perl”

rub(y|le) ： 匹配 “ruby” 或 “ruble”

Python(!+|?) ： “Python”后跟一个或多个! 还是一个?

锚点

这需要指定匹配位置。

带括号的特殊语法

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E. python正则表达式是什么

python正则表达式是使用单个字符串来描述、匹配某个句法规则的字符串，常被用来检索、替换那些符合某个模式（规则）的文本。最初的正则表达式出现于理论计算机科学的自动控制理论和形式化语言理论中。

1950 年，数学家斯蒂芬·科尔·克莱尼利用称之为“正则集合”的数学符号来描述此模型。肯·汤普逊将此符号系统引入编辑器 QED，随后是 UNIX 上的编辑器 ed，并最终引入 grep。自此以后，正则表达式被广泛地应用于各种 UNIX 或类 UNIX 系统的工具中。目前，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。

正则表达式常用的特殊字符：

：将下一个字符标记为一个特殊字符、一个原义字符(Identity Escape,有 "^" "$" "(" ")" "*" "+" "{" "|" 共计12个)、一个向后引用(backreferences)或一个八进制转义符。例如“n”匹配字符“n”，“ ”匹配一个换行符，“\”匹配“”，“(”则匹配“(”。

^：匹配输入字符串的开始位置。如果设置了正则表达式的多行属性，“^”也可以匹配“ ”或“ ”之 后的位置。

[a-z]：字符范围，匹配指定范围内的任意字符。例如“[a-z]”可以匹配“a”到“z”范围内的任意小写字母字符。

s：匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等，等效于“[f v]”。注意 Unicode 正则表达式 会匹配全角空格符。

F. python3 正则表达式如何实现中文模糊匹配替换并输出

要使用正则表达式实现中文模型李糊匹配替换并输出，你可以使用 Python 的 re 模块。以下是一个示例代码，读取一个名为 input.txt 的文件，将其中的 "竹某婵" 或 "竹婵某" 替换为 "竹婵婵"，然后将结果保存到一个名为 output.txt 的新文件中：

import re

# 定义一个函数来实现替换操作
def replace_pattern(match_obj):
return "竹婵婵"

# 读取文件内容
with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
content = file.read()

# 使用正则表达式进行模糊匹配替换
pattern = r"竹(?:某|婵)(?:婵|某)"
replaced_content = re.sub(pattern, replace_pattern, content)

# 将替换后的内容写入新的文件
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
file.write(replaced_content)

在这个例子中，正则表达式 r"竹(?:某|婵)(?:婵|某)" 用于匹配 "竹某婵" 或 "竹婵某"。(?:...) 是一个非捕获组，它表示匹配其中的任意一个字符，但不会捕获该组。这里的组分别包含 "某" 和 "婵"，因此可以匹配 "竹某婵" 或 "竹婵某"。接下来，re.sub 函数用于替换匹配到的字符串。这里我们提供了一个替换函行缓数 replace_pattern，它直接返回 "竹婵婵"。最后，将替换后的内容写入一个名为 output.txt 的新文件。

…………

回复：

如果要实现匹配任意特定中文字符，可以使用 Unicode 的中文字符卜带迟范围。以下是修改后的示例代码，可以将 "竹某婵" 或 "竹婵某" 替换为 "竹婵婵"，其中 "某" 为任意中文字符：

import re

# 定义一个函数来实现替换操作
def replace_pattern(match_obj):
return "竹婵婵"

# 读取文件内容
with open("input.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
content = file.read()

# 使用正则表达式进行模糊匹配替换
pattern = r"竹[u4e00-u9fa5]婵|竹婵[u4e00-u9fa5]"
replaced_content = re.sub(pattern, replace_pattern, content)

# 将替换后的内容写入新的文件
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
file.write(replaced_content)

在这个例子中，正则表达式 r"竹[u4e00-u9fa5]婵|竹婵[u4e00-u9fa5]" 用于匹配 "竹某婵" 或 "竹婵某"，其中 "某" 为任意中文字符。[u4e00-u9fa5] 用于匹配任意一个中文字符。接下来，re.sub 函数用于替换匹配到的字符串。这里我们提供了一个替换函数 replace_pattern，它直接返回 "竹婵婵"。最后，将替换后的内容写入一个名为 output.txt 的新文件。

G. Python正则表达式：match()和search()函数全面解读

在Python中，正则表达式是强大的工具，能够用于文本匹配、搜索和替换。re模块提供了许多函数来处理正则表达式，其中match()和search()是两个常用的函数。本文将深入探讨这两个函数的用法、区别和示例，帮助你更好地理解它们的功能。

match()函数尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果在字符串的起始位置匹配到模式，就返回一个匹配对象；如果没有找到匹配，就返回None。下面是一个简单的示例：

在这个示例中，pattern是要匹配的模式，text是要搜索的文本。re.match()函数从文本的起始位置开始匹配模式"hello"，如果成功匹配，则打印出匹配到的内容；否则输出"No match"。

search()函数在整个字符串中搜索匹配模式，返回第一个匹配到的对象。与match()不同的是，search()并不要求模式从字符串的起始位置开始匹配。以下是search()函数的示例代码：

在这个示例中，re.search()在文本中搜索模式"world"，即使它不在字符串的起始位置，只要找到第一个匹配，就会返回匹配对象。

match()和search()的比较：

match()和search()函数之间的主要区别在于它们匹配模式的位置要求。match()要求模式从字符串的起始位置开始匹配，而search()在整个字符串中搜索匹配。下面的例子将更清晰地展示两者之间的区别：

在这个例子中，由于"hello"不是在字符串的起始位置，re.match()未能找到匹配，而re.search()找到了"hello"，因此返回了匹配对象。

更多高级用法和技巧：

除了简单的字符串匹配外，正则表达式还支持一系列高级功能，如使用元字符、捕获组、量词等。下面是一些更复杂的示例，展示了正则表达式的高级功能：

使用元字符：

在这个示例中，re.findall()使用了一个更复杂的正则表达式模式来匹配电子邮件地址。

使用捕获组：

这个例子展示了如何使用捕获组提取日期中的年、月和日。

总结：

Python中的match()和search()函数是处理正则表达式的关键工具。match()从字符串起始位置开始匹配模式，而search()在整个字符串中搜索匹配。这两个函数提供了灵活的方法来处理文本数据，尤其在模式匹配和信息提取方面非常有用。

通过本文的示例代码，了解了它们的基本用法和区别。match()要求模式从字符串开头匹配，适合用于确定字符串是否以特定模式开头。相反，search()用于在字符串中查找模式的任何位置，更适合于发现字符串中的模式出现。

除了基础功能外，正则表达式还支持元字符、捕获组等高级功能，例如用于匹配复杂模式、提取特定信息等。这些功能使得正则表达式在处理文本时更加强大和灵活。

掌握match()和search()函数以及正则表达式的高级功能，可以更有效地处理文本数据，执行模式匹配、信息提取等任务。在实际应用中，需要注意正则表达式的复杂性和性能问题，避免过度复杂的模式和提高匹配效率。

总而言之，match()和search()是Python中强大的正则表达式函数，通过灵活运用它们，可以更好地处理文本数据，实现各种模式匹配和信息提取的需求。