正则表达式 python json、正则

json

json存在的价值 json文件可以在任何语言之间都能解析，让数据在不同的编程语言之间都可以传输，所以json，用于不同编程语言之间的数据交流。我们在写文件保存数据时，可以先转换成json数据，方便以后的数据的回收利用。比如说我们虽然会有语言差异的限制，但是数据却是通用的。

json 数据格式要求：

有且只有一个数据；唯一的数据必须json支持的数据类型对应的数据。

json 支持的数据类型有：

数字 ：10、12.3、3e3字符串 ： “abc”、“\tabc\n123”布尔 ： true、false空值 ： null数组 ： [数据1， 数据2，…]字典 ：{键1：值1， 键2：值2，…}

PythonJSONdictObjectlistArraytupleArraystrStringintNumberfloatNumberTruetrueFalsefalseNonenull

注意布尔、空值的区别 转换：

json数据转Python 数据

import json

json.loads(json格式字符串)

python 数据转 json

import json

json.dumps(python格式字符串)

正则表达式

正则表达式是一种可以让复杂的字符串问题变得简单的工具。

导入

import re

语法

函数用法

函数说明re.match将正则表达式模式匹配到字符串的开头fullmatch将正则表达式模式匹配到所有字符串search在字符串中搜索是否存在模式sub替换在字符串中找到的模式的出现subn与 sub 相同，但也返回进行的替换次数split根据出现的模式拆分字符串findall查找字符串中所有出现的模式finditer返回一个迭代器，为每个匹配项生成一个 Match 对象compile将一个模式编译成一个 Pattern 对象purge清除正则表达式缓存escape反斜杠字符串中的所有非字母数字

特殊字符：

字符功能“.”匹配除换行符以外的任何字符“^”匹配字符串的开头“$”匹配字符串的结尾或字符串结尾的换行符之前“*”匹配前面 RE 的 0 个或多个（贪婪）重复。贪婪意味着它将匹配尽可能多的重复“+”匹配前面 RE 的 1 个或多个（贪婪）重复“？”匹配前面 RE 的 0 或 1（贪心）。 *?,+?,??前三个特殊字符的非贪婪版本{m,n}匹配前面 RE 的 m 到 n 次重复{m,n}？上述的非贪婪版本“\”转义特殊字符或表示特殊序列[]表示一组字符。作为第一个字符的“^”表示补集(…)匹配括号内的 RE。稍后可以在字符串中检索或匹配内容(?aiLmsux)这些字母设置了下面定义的相应标志(?:…)正则括号的非分组版本(?P…)组匹配的子字符串可以通过名称访问(?P=name)匹配名为 name 的组之前匹配的文本（？＃…）一条评论;忽略(?=…)匹配 if … 匹配下一个，但不使用字符串(?!..)如果 … 下一个不匹配则匹配(?<=…)如果前面有 … 则匹配（必须是固定长度）(?

特殊序列 由“\”和下表中的一个字符组成。如果普通字符不在列表中，则生成的 RE 将匹配第二个字符

字符功能\number匹配相同编号的组的内容\A仅匹配字符串的开头\Z仅匹配字符串的末尾\b匹配空字符串，但只匹配单词的开头或结尾\B匹配空字符串，但不匹配单词的开头或结尾\d匹配任何十进制数字； [0-9]\D匹配任何非数字字符；相当于 [^\d]\s匹配任何空白字符； 相当于[ \t\n\r\f\v]\S匹配任何非空白字符；相当于 [^\s]。\w匹配任何字母数字字符；相当于 [a-z A-Z 0-9 _ ]\W匹配 \w 的补码。\\匹配文字反斜杠。

常用正则表达式大全

匹配：

匹配中文字符： [\u4e00-\u9fa5]

匹配双字节字符(包括汉字在内)：[^x00-xff]

匹配空白行：ns*r

匹配HTML标记：< (S*?)[^>]*>.*?|<.*? />

匹配首尾空白字符：^s*|s*$

匹配Email地址：w+([-+.]w+)*@w+([-.]w+)*.w+ ([-.]w+)*

匹配网址URL：[a-zA-z]+://[^s]*

匹配帐号是否合法(字母开头，允许5-16字节，允许字母数字下划线)：^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$

匹配国内电话号码：d{3}-d{8}|d{4}-d{7}

匹配腾讯QQ号：[1-9][0-9]{4,}

匹配中国邮政编码：[1-9]d{5} (?!d)

匹配身份证：d{15}|d{18}

匹配ip地址：d+.d+.d+.d+

数字：

　　 ^[1-9]d*$　 　 //匹配正整数

　　 ^-[1-9]d*$ 　 //匹配负整数

　 　^-?[1-9]d*$　　 //匹配整数

　 　^[1-9]d*|0$　 //匹配非负整数（正整数 + 0）

　 　^-[1-9]d*|0$　　 //匹配非正整数（负整数 + 0）

　 　^[1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*$　　 //匹配正浮点数

　　 ^-([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*)$　 //匹配负浮点数

　　 ^-?([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*|0?.0+|0)$　 //匹配浮点数

　　 ^[1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*|0?.0+|0$　 　 //匹配非负浮点数（正浮点数 + 0）

　　 ^(-([1-9]d*.d*|0.d*[1-9]d*))|0?.0+|0$　　 //匹配非正浮点数（负浮点数 + 0）

字符串：

　　^[A-Za-z]+$　　 //匹配由26个英文字母组成的字符串

　 　^[A-Z]+$　　 //匹配由26个英文字母的大写组成的字符串

　　^[a-z]+$　　 //匹配由26个英文字母的小写组成的字符串

　 　^[A-Za-z0-9]+$　　 //匹配由数字和26个英文字母组成的字符串

　　^w+$　　 //匹配由数字、26个英文字母或者下划线组 成的字符串

验证:

　　验证用户密码:“^[a-zA-Z]w{5,17}$”

　　#正确格式为：以字母开头，长度 在6-18之间，只能包含字符、数字和下划线。

　　验证是否含有^%&'',;=?$"等字符：“[^%& '',;=?$x22]+”

　　验证Email地址：“^w+ [-+.]w+)*@w+([-.]w+)*.w+([-.]w+)*$”

　　验证InternetURL：“^http://([w-]+.)+[w-]+(/[w-./?%&=]*)?$”

　　验证电话号码：“^((d{3,4})|d{3,4}-)?d{7,8}$”

　　#正确格式为：“XXXX-XXXXXXX”，“XXXX- XXXXXXXX”，“XXX-XXXXXXX”， “XXX-XXXXXXXX”，“XXXXXXX”，“XXXXXXXX”。

验证身份证号（15位或18位数字）：“^d{15}|d{}18$”

验证一年的12个月：“^(0?[1-9]|1[0-2])$”

验证一个月的31天：“^((0?[1-9])|((1|2) [0-9])|30|31)$”

限制：

只能输入数字：“^[0-9]*$”

　　只能输入n位的数字：“^d{n}$”

　　只能输入至少n位数字：“^d{n,}$”

　 只能输入m-n位的数字：“^d{m,n}$”

　　只能输入零和非零开头的数字：“^(0|[1-9][0-9]*)$”

　　只能 输入有两位小数的正实数：“^[0-9]+(.[0-9]{2})?$”

　　只能输入有1-3位小数的正实数：“^[0-9]+(.[0-9] {1,3})?$”

　　只能输入非零的正整数：“^+?[1-9][0-9]*$”

　　只能输入非零的负整数：“^-[1-9] [0-9]*$”

　　只能输入汉字：“^[u4e00-u9fa5],{0,}$”

　　只能输入长度为3的字符：“^.{3}$”

　　只能输入由26个英文字母组成的字符串：“^[A-Za- z]+$”

　　只能输入由26个大写英文字母组成的字符串：“^[A-Z]+$”

　　只能输入由26个小写英文字母组成的字符串：“^[a-z]+$”

　　只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串：“^[A-Za-z0-9]+$”

　　只能输入由数字、 26个英文字母或者下划线组成的字符串：“^w+$”

# 基本用法

result = re.fullmatch(r'a[MN\d]b', 'aNb')

#

result1 = re.fullmatch(r'a[^MN\d]b', 'aBb')

#

result2 = re.fullmatch(r'[1-9]\d{4,11}', '1234567')

#

# 分组

result3 = re.fullmatch(r'([A-Z]{3}\d{2})[\u4e00-\u9fa5][A-Z]{3}', 'WIN94和AWM')

result4 = re.fullmatch(r'(\d{2})([a-z])[\u4e00-\u9fa5]{2}\1\2', '98k就叫98k')

print(result4.match())

# AttributeError: 're.Match' object has no attribute 'match'

# 属性错误:'re.Match'对象没有属性'match'

result5 = re.fullmatch(r'([a-z])(\d{3})[\u4e00-\u9fa5]{2}\2', 'm416也叫416')

print(result5.span())

# (0, 9)

# 重复

message = '我今年18岁，月薪50088元，身高188，体重70公斤，8块腹肌。每年交308元的腾讯会员费。房贷每月3000元，车贷每月2288元。'

result6 = re.findall(r'\d+元', message)

# ['50088元', '308元', '3000元', '2288元']

# 捕获

result7 = re.findall(r'(\d+)元', message)

# ['50088', '308', '3000', '2288']

# 分支

mess = '我爱你，胜过我讨厌你'

result8 = re.findall(r'我([\u4e00-\u9fa5]|[\u4e00-\u9fa5]{2})你', mess)

# ['爱', '讨厌']

# 转义

result9 = re.findall(r'\\d+\.\d+', '\d.879') # ['\\d.879']

message1 = '1:萝卜：单价2元，起售份数5 2:西红柿：单价3元，起售份数5 '

result10 = re.findall(r'\d+', message1) # ['1', '2', '5', '2', '3', '5']

result11 = re.findall(r'\d+\b', message1) # ['1', '5', '2', '5']

result12 = re.findall(r'\b\d+', message1) # ['1', '2']

result13 = re.findall(r'\B\d+\B', message1) # ['2', '3']

# match()

result14 = re.match(r'\d{4}', '2022.08.09 hello, world.')

print(result14.group()) # 2022

# search()

result15 = re.search(r'\d{4}', '2022.08.09 hello, world.')

print(result15.span()) # (0, 4)

# finditer()

result16 = re.finditer(r'\d{4}', '2022.08.09 hello, world.')

print(next(result16))

#

# split()

result17 = re.split(r'\.| |,', '2022.08.09 hello,world')

# ['2022', '08', '09', 'hello', 'world']

# sub()

result18 = re.sub(r'\d', '*', '2022.08.09 hello, world.')

# '****.**.** hello, world.'

# group()

message2 = 'CHN:98, JPN:78, USA:86'

result19 = re.search(r'([A-Z]{3}):(\d{2})', message2)

print(result19.group(1)) # CHN

# (?!)

result20 = re.fullmatch(r'(?i)abc', 'ABc')

#

# (?s)

result21 = re.fullmatch(r'(?s)hello.world', 'hello\nworld')

#

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