在本文中,我读了记录和总结《Python标准库》一本书,本节课文的学习和理解。

事实上,在Python于,使用一些方法这段文字是一回事,尤其是经常使用。在一般情况下,会用String这样的类,应考虑Python个标准类了。



1.3.6 用组解析匹配



match.groups()会依照表达式中与字符串匹配的组的顺序返回一个字符串序列。



使用group()能够得到某个组的匹配。

    #组解析
text='This is a text -- with punctuation.' print 'Input text: ', text regex=re.compile(r'(\bt\w+)\W+(\w+)') print 'pattern: ', regex.pattern match=regex.search(text) print 'Entire match: ',match.group(0)
print 'Word starting with t: ',match.group(1)
print 'Word after t word: ',match.group(2)

Python对基本分组的语法进行了拓展,添加了命名组(named group)。通过名字来指示组。方便能够更easy的改动模式,而不必同一时候改动使用了该匹配结果的代码。

语法:(?

P<name>pattern)

    #命名组
print '-'*30
for pattern in [r'^(? P<first_word>\w+)',
r'(?P<last_word>\w+)\S*$',
r'(? P<t_word>\bt\w+)\W+(?P<other_word>\w+)',
r'(?P<ends_with_t>\w+t)\b'
]:
regex=re.compile(pattern)
match=regex.search(text)
print 'Matching "%s"' % pattern
print ' ',match.groups()
print ' ',match.groupdict()
print '\n'

使用groupdict()能够获取一个字典,它将组名映射到匹配的子串。

    #更新后的test_pattern()
print '-'*30
def test_pattern(text, patterns=[]):
"""
Given the source text and a list of patters,
look for matches for each pattern within the text and print them to stdout.
"""
#look for each pattern in the text and print the results
for pattern, desc in patterns:
print 'pattern %r (%s) \n' %(pattern, desc)
print '%r' % text
for match in re.finditer(pattern,text):
s=match.start()
e=match.end()
prefix=' '*(s)
print ' %s%r%s' % (prefix,text[s:e],' '*(len(text)-e))
print match.groups()
if match.groupdict():
print '%s%s'%(' '*(len(text)-s),match.groupdict())
print
return test_pattern(
'abbaabbba',
[ (r'a((a*)(b*))','a followed by 0-n a and 0-n b'),]
)

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