Was sind reguläre Ausdrücke in Python und wie kann das RE -Modul für das Musteranpassung verwendet werden?

Die regulären Ausdrücke von Python bieten leistungsstarke Textverarbeitungsfunktionen über das RE -Modul, mit dem Zeichenfolgen übereinstimmen, extrahieren und ersetzen können. 1. verwenden Sie Re.Search (), um festzustellen, ob in der Zeichenfolge ein bestimmtes Muster vorhanden ist. 2. Re.Match () stimmt nur vom Beginn der Zeichenfolge überein, re.Fullmatch () muss genau mit der gesamten Zeichenfolge übereinstimmen. 3.. Re.Findall () gibt eine Liste aller nicht überlappenden Übereinstimmungen zurück; 4. Spezielle Symbole wie \ d repräsentieren eine Zahl, \ w ein Wortzeichen repräsentiert, \ s ein leeres Zeichen *,,? repräsentiert eine Wiederholung von 0 oder mehrmals, 1 oder mehrmals, 0 bzw. 1 Zeit; 5. Verwenden Sie Klammern, um eine Erfassungsgruppe zu erstellen, um Informationen zu extrahieren, z. B. den Benutzernamen und den Domainnamen von E -Mails zu trennen. 6. Die Code -Lesbarkeit kann durch Benennungsgruppen verbessert werden. 7. re.sub () wird verwendet, um den passenden Inhalt zu ersetzen, und unterstützt Referenzerfassungsgruppen und kann auch die Anzahl der Ersatzstellen begrenzen. Sobald Sie reguläre Ausdrücke beherrschen, wird es zu einem Schlüsselwerkzeug zum effizienten Verarbeiten von Text.

Regelmäßige Ausdrücke in Python sind leistungsstarke Werkzeuge für die Arbeit mit Text. Sie lassen Sie Muster definieren, um Teile der Zeichenfolgen zu suchen, zu extrahieren oder zu ersetzen. Das re Modul ist Pythons integrierter Weg, um diese Aufgaben zu erledigen.

Wenn Sie jemals in einem Textblock nach etwas Spezifisch gesucht haben - wie Telefonnummern, E -Mail -Adressen oder bestimmte Wortkombinationen -, haben Sie wahrscheinlich Regex verwendet, ohne es zu merken. In Python gibt Ihnen das re -Modul die gleiche Leistung über Code.

Passende Muster mit re

Die grundlegendste Verwendung regulärer Ausdrücke besteht darin, zu überprüfen, ob ein Muster in einer Zeichenfolge vorhanden ist. Sie können dies mit re.search() tun.

Zum Beispiel:

 Import Re

text = "Der schnelle braune Fuchs springt über den faulen Hund"
match = re.Search (r'fox ', Text)

Wenn Match:
    print ("gefunden:", match.group ())

Dies überprüft, ob das Wort "Fox" irgendwo in der Zeichenfolge erscheint. Wenn es gefunden wird, gibt es ein Match -Objekt zurück. Das r'' Präfix vor dem Muster sagt Python, dass es sich um eine rohe Schnur handelt, die verhindert, dass Fluchtzeichen falsch interpretiert werden.

Einige gemeinsame Funktionen für die grundlegende Übereinstimmung:

• re.match() - Überprüfte nur am Anfang der Zeichenfolge
• re.fullmatch() - passt genau mit der gesamten Zeichenfolge ab
• re.findall() -Findet alle nicht überlappenden Übereinstimmungen und gibt sie als Liste zurück

Gemeinsame Regex -Muster

Sie müssen keine vollständigen Sätze schreiben, um zu beschreiben, wonach Sie suchen. Stattdessen verwendet Regex eine spezielle Syntax, um Arten von Zeichen darzustellen:

• \d - jede Ziffer (0–9)
• \w - Jedes Wortcharakter (Buchstaben, Ziffern und Unterstriche)
• \s - jeder Weißespace (Raum, Registerkarte, Newline)
• . - Jeder Charakter außer Newline
• * , , ? - Quantifizieren Sie, wie oft etwas erscheinen sollte
  • * bedeutet Null oder mehr
  • bedeutet einen oder mehrere
  • ? bedeutet Null oder eins

Angenommen, Sie möchten Telefonnummern in einem Text wie (123) 456-7890 finden. Ein Muster könnte so aussehen:

 muster = r '$ \ d {3} $ \ d {3}-\ d {4}'

Hier bedeutet \d{3} genau drei Ziffern, und die Eltern sind mit Backslashes entkommen, weil sie in Regex eine besondere Bedeutung haben.

Informationen mit Gruppen extrahieren

Bei Regex geht es nicht nur darum, Spiele zu finden - es ist auch großartig, um bestimmte Informationen herauszuziehen. Sie können Teile eines Spiels erfassen, indem Sie sie in Eltern, genannt Gruppen , einwickeln.

Beispiel:

 text = "maile mir me unter alice@example.com oder ruf 555-1234 an"
match = re.Search (r '(\ w)@(\ w \. \ W)', Text), Text)

Wenn Match:
    print ("Full Match:", match.group (0)) # alice@example.com
    print ("Benutzername:", Match.group (1)) # Alice
    print ("domain:", match.group (2)) # example.com

Dies ist besonders nützlich, wenn strukturierte Daten wie Protokolle, CSV -Zeilen oder Konfigurationsdateien analysiert werden. Jede Gruppe erfasst einen Teil des Spiels, sodass Sie separat damit arbeiten können.

Sie können auch Ihre Gruppen nennen:

 match = re.Search (r &#39;(? P <Bername> \ w)@(?
print (match.group (&#39;domain&#39;)) # Leichter zu beziehen mit Namen

Text mit re.sub ersetzen

Eine weitere häufige Aufgabe ist das Ersetzen des übereinstimmenden Textes durch etwas anderes. Hier ist re.sub() nützlich.

Angenommen, Sie möchten E -Mails in einem Dokument anonymisieren:

 text = "Kontaktieren Sie uns unter support@example.org oder help@domain.co.uk"
Cleaned = re.sub (r '\ w @(\ W \. \ W)', '[E -Mail] @\\ 1', Text)
drucken (gereinigt)
# Ausgabe: Kontaktieren Sie uns unter [E -Mail]@Beispiel.org oder [E -Mail]@domain.co.uk

In der Ersatzzeichenfolge bezieht sich \\1 auf die erste erfasste Gruppe - in diesem Fall die Domäne.

Sie können auch die Anzahl der Ersetzungen einschränken:

 Re.Sub (Muster, Ersatz, Text, Graf = 2)

So funktioniert Regex in Python mit dem re -Modul. Es mag sich zunächst komplex anfühlen, aber sobald Sie den Dreh raus der Syntax erhalten, wird es zu einem wesentlichen Werkzeug, um Text effizient zu behandeln.

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