Python3正则匹配re.split，re.finditer及re.findall函数用法详解

　　本文实例讲述了Python3正则匹配re.split，re.finditer及re.findall函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

　　re.split re.finditer re.findall

　　@(python3)

　　官方 re 模块说明文档

　　编译正则表达式模式，返回一个对象。可以把常用的正则表达式编译成正则表达式对象，方便后续调用及提高效率。

　　re 模块最离不开的就是pile 函数。其他函数都依赖于 compile 创建的 正则表达式对象

　　re.compile(pattern, flags=0)

　　 pattern 指定编译时的表达式字符串 flags 编译标志位，用来修改正则表达式的匹配方式。支持 re.Lre.M 同时匹配

　　flags 标志位参数

　　re.I(re.IGNORECASE)
使匹配对大小写不敏感

　　re.L(re.LOCAL)
做本地化识别（locale-aware）匹配

　　re.M(re.MULTILINE)
多行匹配，影响 ^ 和 $

　　re.S(re.DOTALL)
使 . 匹配包括换行在内的所有字符

　　re.U(re.UNICODE)
根据Unicode字符集解析字符。这个标志影响 \w, \W, \b, \B.

　　re.X(re.VERBOSE)
该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。

　　示例：

　　 import re content = Citizen wang , always fall in love with neighbour，WANG rr = re.compile(rwan\w, re.I) # 不区分大小写 print(type(rr)) a = rr.findall(content) print(type(a)) print(a)

　　findall 返回的是一个 list 对象

　　<class _sre.SRE_Pattern>
<class list>
[wang, WANG]

　　re.split 函数

　　按照指定的 pattern 格式，分割 string 字符串，返回一个分割后的列表。

　　re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

　　 pattern compile 生成的正则表达式对象，或者自定义也可 string 要匹配的字符串 maxsplit 指定最大分割次数，不指定将全部分割 import re str = say hello world! hello python str_nm = one1two2three3four4 pattern = re.compile(r(?P<space>\s)) # 创建一个匹配空格的正则表达式对象 pattern_nm = re.compile(r(?P<space>\d+)) # 创建一个匹配空格的正则表达式对象 match = re.split(pattern, str) match_nm = re.split(pattern_nm, str_nm, maxsplit=1) print(match) print(match_nm)

　　结果：

　　[say, , hello, , world!, , hello, , python]
[one, 1, two2three3four4]

　　re.findall() 方法

　　返回一个包含所有匹配到的字符串的列表。

　　 pattern 匹配模式，由 re.compile 获得 string 需要匹配的字符串 import re str = say hello world! hello python pattern = re.compile(r(?P<first>h\w)(?P<symbol>l+)(?P<last>o\s)) # 分组，0 组是整个 world!, 1组 or，2组 ld! match = re.findall(pattern, str) print(match)

　　结果

　　[(he, ll, o ), (he, ll, o )]

　　re.finditer 、re.findall

　　re.finditer(pattern, string[, flags=0])
re.findall(pattern, string[, flags=0])

　　 pattern compile 生成的正则表达式对象，或者自定义也可 string 要匹配的字符串

　　findall 返回一个包含所有匹配到的字符的列表，列表类以元组的形式存在。

　　finditer 返回一个可迭代对象。

　　示例一：

　　 pattern = re.compile(r\d+@\w+.com) #通过 re.compile 获得一个正则表达式对象 result_finditer = re.finditer(pattern, content) print(type(result_finditer)) print(result_finditer) # finditer 得到的结果是个可迭代对象 for i in result_finditer: # i 本身也是可迭代对象，所以下面要使用 i.group() print(i.group()) result_findall = re.findall(pattern, content) print(type(result_findall)) # findall 得到的是一个列表 print(result_findall) for p in result_finditer: print(p)

　　输出结果：

　　<class callable_iterator>
<callable_iterator object at 0x10545ec88>
123456@163.com
234567@163.com
345678@163.com
<class list>
[123456@163.com, 234567@163.com, 345678@163.com]

　　由结果可知：finditer 得到的是可迭代对象，finfdall 得到的是一个列表。

　　示例二：

　　 import re content = email:123456@163.com email:234567@163.com email:345678@163.com pattern = re.compile(r(?P<number>\d+)@(?P<mail_type>\w+).com) result_finditer = re.finditer(pattern, content) print(type(result_finditer)) print(result_finditer) iter_dict = {} # 把最后得到的结果 for i in result_finditer: print(邮箱号码是：, i.group(1),邮箱类型是：,i.group(2)) number = i.group(1) mail_type = i.group(2) iter_dict.setdefault(number, mail_type) # 使用 dict.setdefault 创建了一个字典 print(iter_dict) print(+++++++++++++++++++++++++++++++) result_findall = re.findall(pattern, content) print(result_findall) print(type(result_findall))

　　输出结果：

　　<class callable_iterator>
<callable_iterator object at 0x104c5cbe0>
邮箱号码是： 123456 邮箱类型是： 163
邮箱号码是： 234567 邮箱类型是： 163
邮箱号码是： 345678 邮箱类型是： 163
{123456: 163, 234567: 163, 345678: 163}
+++++++++++++++++++++++++++++++
[(123456, 163), (234567, 163), (345678, 163)]
<class list>

　　finditer 得到的可迭代对象 i，也可以使用 lastindex，lastgroup 方法。

　　print(lastgroup 最后一个被捕获的分组的名字tgroup)

　　findall 当正则没有分组，返回就是正则匹配。

　　 re.findall(r\d+@\w+.com, content) [2345678@163.com, 2345678@163.com, 345678@163.com]

　　有一个分组返回的是分组的匹配

　　 re.findall(r(\d+)@\w+.com, content) [2345678, 2345678, 345678]

　　多个分组时，将结果作为 元组，一并存入到 列表中。

　　 re.findall(r(\d+)@(\w+).com, content) [(2345678, 163), (2345678, 163), (345678, 163)]

　　PS：这里再为大家提供2款非常方便的正则表达式工具供大家参考使用：

　　JavaScript正则表达式在线测试工具：

　　正则表达式在线生成工具：

　　更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python正则表达式用法总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

　　希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。