import re #引入正则表达式

#pattern 为要校验的规则
#str 为要进行校验的字符串
result = re.match(pattern, str) 
 
#如果result不为None,则group方法则对result进行数据提取

字符 功能
.  匹配任意1个字符(除了\n)
[]  匹配[]中列举的字符
\d  匹配数字,也就是0-9
\D  匹配非数字,也就是匹配不是数字的字符
\s  匹配空白符,也就是 空格\tab
\S  匹配非空白符,\s取反
\w  陪陪单词字符, a-z, A-Z, 0-9, _
\W  匹配非单词字符, \w取反

字符 功能
*  匹配前一个字符出现0次多次或者无限次,可有可无,可多可少
+  匹配前一个字符出现1次多次或则无限次,直到出现一次
?  匹配前一个字符出现1次或者0次,要么有1次,要么没有
{m}  匹配前一个字符出现m次
{m,} 匹配前一个字符至少出现m次
{m,n} 匹配前一个字符出现m到n次
 

#首先清楚手机号的规则
#1.都是数字 2.长度为11 3.第一位是1 4.第二位是35678中的一位
 
pattern = "1[35678]\d{9}"
phoneStr = "18230092223"
 
result = re.match(pattern, phoneStr)
result.group()
 
#执行结果如下图:

字符 功能
^  匹配字符串开头
$  匹配字符串结尾
\b  匹配一个单词的边界
\B  匹配非单词边界

import re
 
#定义规则匹配str="ho ve r"
#1. 以字母开始
#2. 中间有空字符
#3. ve两边分别限定匹配单词边界
 
pattern = r"^\w+\s\bve\b\sr"
str = "ho ve r"
result = re.match(pattern, str)
result.group()

字符  功能
|   匹配左右任意一个表达式
(ab)  将括号中字符作为一个分组
\num  引用分组num匹配到的字符串
(?P<name>) 分组起别名
(?P=name) 引用别名为name分组匹配到的字符串

import re
 
#匹配出0-100之间的数字
#首先:正则是从左往又开始匹配
#经过分析: 可以将0-100分为三部分
#1. 0  "0$"
#2. 100  "100$"
#3. 1-99  "[1-9]\d{0,1}$"
#所以整合如下
 
pattern = r"0$|100$|[1-9]\d{0,1}$"
#测试数据为0,3,27,100,123
result = re.match(pattern, "27")
result.group()
 
#将0考虑到1-99上,上述pattern还可以简写为:pattern=r"100$|[1-9]?\d{0,1}$"
#测试结果如下图:

import re
#匹配分组,获取页面<h1>标签中的内容, 爬虫的时候会用到
 
str = "<h1>hello world!<h1>"
pattern = r"<h1>(.*)</h1>"
result = re.match(pattern, str)
result.group()
 
#执行如下图

import re
 
#引用分组,精确获取多个标签内的内容
#"\1"是对第一个分组的引用,同理......
 
str = "<span><h1>hello world!</h1></span>"
pattern = r"<(.+)><(.+)>.*</\2></\1>"
result = re.match(pattern, str)
result.groups()
 
#执行如下图:

import re
 
#分组起别名
 
str = "<span><h1>hello world!</h1></span>"
pattern = "<(?P<key1>.+)><(?P<key2>.+)>(?P<nr>.*)</(?P=key2)></(?P=key1)>"
result = re.match(pattern, str)
result.groups()
 
#执行如下图: