re

  1. """
  2. re.match 从头开始匹配
  3. re.match(pattern, string, flags=0)
  4. 只匹配第一个,返回对象
  5. 先判断赋值的变量,加.group()返回值
  6.  
  7. re.search 匹配包含
  8. re.search(pattern, string, flags=0)
  9. 只匹配一个,返回对象
  10.  
  11. re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回
  12. re.findall(pattern, string, flags=0)
  13. match and search均用于匹配单值,即:只能匹配字符串中的一个,如果想要匹配到字符串中所有符合条件的元素,则需要使用 findall。
  14.  
  15. re.split 以匹配到的字符当做列表分隔符
  16. re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
  17.  
  18. re.sub 匹配字符并替换
  19. re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
  20. 比str.replace 更强大
  21.  
  22. re.fullmatch 全部匹配
  23. re.fullmatch(pattern, string, flags=0)
  24. 需要完全的对上,才可以匹配上
  25. 整个字符串匹配成功就返回re object, 否则返回None
  26. re.fullmatch('\w+@\w+\.(com|cn|edu)',alex@oldboyedu.cn)
  27.  
  28. re.compile 根据包含正则表达式的字符串创建模式对象
  29. re.compile(pattern, flags=0)
  30. prog = re.compile(pattern)
  31. result = prog.match(string)
  32. 两步,等同于result = re.match(pattern, string)
  33.  
  34. 为什么还要做这个东西呢?
  35. 因为系统在收到语法后,先把语法转化为逻辑条件语句,然后再那后面的字符串进去进行对比,把他们分开就省掉了一半系统工作量,提高效率
  36. """
  37.  
  38. """
  39. *,+,?等都是贪婪匹配,也就是尽可能匹配,后面加?号使其变成惰性匹配,尽可能少的匹配
  40. *? 重复任意次,但尽可能少重复
  41. +? 重复1次或更多次,但尽可能少重复
  42. ?? 重复0次或1次,但尽可能少重复
  43. {n,m}? 重复n到m次,但尽可能少重复
  44. {n,}? 重复n次以上,但尽可能少重复
  45.  
  46. . 是任意字符
  47. * 是取 0 至 无限长度
  48. ? 是非贪婪模式。
  49. 合在一起就是 取尽量少的任意字符,一般不会这么单独写,他大多用在:.*?x 就是取前面任意长度的字符,直到一个x出现
  50.  
  51. """
  52.  
  53. """
  54. '.' 默认匹配除\n之外的任意一个字符,若指定flag DOTALL,则匹配任意字符,包括换行
  55. '^' 匹配字符开头,若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a","\nabc\neee",flags=re.MULTILINE)
  56. '$' 匹配字符结尾, 若指定flags MULTILINE ,re.search('foo.$','foo1\nfoo2\n',re.MULTILINE).group() 会匹配到foo1
  57. '*' 匹配*号前的字符0次或多次, re.search('a*','aaaabac') 结果'aaaa'
  58. '+' 匹配前一个字符1次或多次,re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb']
  59. '?' 匹配前一个字符1次或0次 ,re.search('b?','alex').group() 匹配b 0次
  60. '{m}' 匹配前一个字符m次 ,re.search('b{3}','alexbbbs').group() 匹配到'bbb'
  61. '{n,m}' 匹配前一个字符n到m次,re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb']
  62. '|' 匹配|左或|右的字符,re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC'
  63. '(...)' 分组匹配, re.search("(abc){2}a(123|45)", "abcabca456c").group() 结果为'abcabca45'
  64.  
  65. [^\] 匹配任何不在指定范围内的任意字符
  66.  
  67. '\A' 只从字符开头匹配,re.search("\Aabc","alexabc") 是匹配不到的,相当于re.match('abc',"alexabc") 或^
  68. '\Z' 匹配字符结尾,同$
  69. '\d' 匹配数字0-9
  70. '\D' 匹配非数字
  71. '\w' 匹配[A-Za-z0-9]
  72. '\W' 匹配非[A-Za-z0-9]
  73. 's' 匹配空白字符、\t、\n、\r , re.search("\s+","ab\tc1\n3").group() 结果 '\t'
  74. """
  75.  
  76. """
  77. flags是匹配模式
  78. .re.I (re.IGNORECASE): 忽略大小写
  79. .re.M (MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为
  80. .re.S (DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为
  81. .re.L (LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
  82. .re.U (UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
  83. .re.X (VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行,忽略空白字符,并可以加入注释
  84.  
  85. """
  86.  
  87. s = 'one1two2three3four4five12345'
  88. k = re.compile('\d+') #'\d+'相当于'\d\d\d'
  89. #findall()函数的三种表示形式
  90. print(k.findall(s))
  91. print(re.findall(k,s))
  92. print(re.findall('\d+',s))
  93.  
  94. #(?P<name>...)' 分组匹配
  95. s=""
  96. k="(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})"
  97. print(re.search(k,s).groupdict("city"))
  98.  
  99. s='one1two2three3xfour4five12345'
  100. print(re.match('.*', s))
  101. print(re.match('.*?', s))
  102. print(re.match('.*?x', s))

jsonpath

  1. import requests,jsonpath
  2.  
  3. shop=requests.get(url="").json()
  4. #商店里所有书籍的作者
  5. author_list=jsonpath.jsonpath(shop,'$.store.book[*].author')
  6.  
  7. #返回所有的作者
  8. author_list2=jsonpath.jsonpath(shop,'$..author')
  9.  
  10. #商店里的所有东西
  11. category_dx=jsonpath.jsonpath(shop,'$.store.*')
  12.  
  13. #商店里一切的价格
  14. store_price_list=jsonpath.jsonpath(shop,'$.store..price')
  15.  
  16. #第三本书
  17. book_3=jsonpath.jsonpath(shop,'$..book[2]')
  18.  
  19. #最后一本书
  20. book_last=jsonpath.jsonpath(shop,'$..book[-1]')
  21. num=len(jsonpath.jsonpath(shop,'$..book'))-1
  22. book_last=jsonpath.jsonpath(shop,f'$..book[{num}]') #取值
  23.  
  24. #前两本书
  25. book_12=jsonpath.jsonpath(shop,f'$..book[0,1]')
  26.  
  27. #过滤所有便宜10以上的书籍
  28. book_lg10=jsonpath.jsonpath(shop,'$..book[?(@.price<10)]')
  29.  
  30. #使用isbn number过滤所有书籍
  31. book_lg10=jsonpath.jsonpath(shop,'$..book[?(@.isbn)]')

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