一、正则表达式

对字符串的操作的需求几乎无处不在,比如网站注册时输入的手机号、邮箱判断是否合法。虽然可以使用python中的字符串内置函数,但是操作起来非常麻烦,代码冗余不利于重复使用。

正则表达式是一种特殊的字符串序列,使用它可以非常方便的匹配一个字符串是否合法。

1)判断手机号是否合法:根据手机号码一共11位并且是只以13、15、18、17开头的数字这些特点,我们用python写了如下代码:

  1. content = input('>>>')
  2. if content.isdigit():
  3. if len(content) == 11:
  4. if content.startswith('') or \
  5. content.startswith('') or \
  6. content.startswith('') or \
  7. content.startswith(''):
  8. print('ok')
  9. else:
  10. print('手机号错误')
  11. else:
  12. print('必须11位!')
  13. else:
  14. print('必须全为数字')

Python判断手机号是否合法

2)正则表达式判断:

  1. import re
  2. phone_num = input('>>>')
  3. if re.match(r'^(13|15|18|17)[0-9]{9}$',phone_num):
  4. print('ok')

二、字符组:只表示一个位置的字符范围

首先谈到正则,就只和字符串相关了。如果在一个位置的一个值,不会出现什么变化,那么是不需要规则的。比如你要用"1"去匹配"1",或者用"2"去匹配"2",直接就可以匹配上。这连python的字符串操作都可以轻松做到。那么在之后我们更多要考虑的是在同一个位置上可以出现的字符的范围。

在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组,在正则表达式中用[ ]表示

  1. 正则
  1. 待匹配字符
  1. 匹配
    结果
  1. 说明
  1. [0123456789]
  1. 8
  1. True
  1. 在一个字符组里枚举合法的所有字符,字符组里的任意一个字符
    "待匹配字符"相同都视为可以匹配
  1. [0123456789]
  1. a
  1. False
  1. 由于字符组中没有"a"字符,所以不能匹配

  1. [0-9]

  1. 7
  1. True
  1. 也可以用-表示范围,[0-9]就和[0123456789]是一个意思

  1. [a-z]

  1. s

  1. True

  1. 同样的如果要匹配所有的小写字母,直接用[a-z]就可以表示

  1. [A-Z]

  1. B

  1. True

  1. [A-Z]就表示所有的大写字母

  1. [0-9a-fA-F]

  1. e

  1. True

  1. 可以匹配数字,大小写形式的af,用来验证十六进制字符

元字符:

  1. 元字符

  1. 匹配内容
匹配除换行符以外的任意字符
\w 匹配字母或数字或下划线
\s 匹配任意的空白符
\d 匹配数字
\n 匹配一个换行符
\t 匹配一个制表符
\b 匹配一个单词的结尾
^ 匹配字符串的开始
$ 匹配字符串的结尾
\W
  1. 匹配非字母或数字或下划线
\D
  1. 匹配非数字
\S
  1. 匹配非空白符
a|b
  1. 匹配字符a或字符b
()
  1. 匹配括号内的表达式,也表示一个组
[...]
  1. 匹配字符组中的字符
[^...]
  1. 匹配除了字符组中字符的所有字符

量词:仅修饰前面紧跟的字符组或字符串

  1. 量词
  1. 用法说明
* 重复零次或更多次
+ 重复一次或更多次
? 重复零次或一次
{n} 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m} 重复n到m次

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