正则表达式匹配指定字符串(如何用正则表达式匹配字符串某个位置的值) 收藏 0

如何使用正则表达式和 Python 匹配不以模式开头的字符串

需要在 Python 中使用正则表达式来匹配不以给定模式开头的字符串吗？

如果是这样，你可以使用下面的语法来查找所有的字符串，除了那些不以https 开始的字符串。

在这个例子中，我们有一个 URL 的列表。假设你想得到所有不以https 开始的网址。

为了这个目的，我们将使用负数查找。

其结果是。

它是如何工作的？

• ^ – 断定位置在字符串的开头
• (?!https) – 负向查找 – 断言重码不匹配 – https
• .* – 匹配0到无限次之间的任何字符

现在，让我们试着找到所有不以……开头的字符串。

• https
• ftp

我们可以使用| ，也就是在regex语法中 -r\”^(?!https|ftp).*\” 。

结果是。

[][\’http://en..org/wiki/National_Park_Service/\’] [][\’http://en..org/wiki/United_States_Bureau_of_Reclamation/\’]

[][\’en..org/wiki/Africa/\’ ][]

注意：你可以用| 添加许多模式。

最后让我们看看如何匹配所有不以几个字符开头的字符串，比如。

• f
• h

这次我们要列出方括号内的所有字符：[^hf] 。语句[hf] 意味着匹配字母 -f 或h ，而^ 则否定匹配。

换句话说，匹配列表中不存在的单个字符 -[hf] 。

所以我们可以使用。

这将给我们带来。

「正则表达式」 一、正则表达式字符匹配（前端必懂 ）

原书这么一句话，特别棒：正则表达式是匹配模式，要么匹配字符，要么匹配位置，要记住。

正则表达式的强大在于它的模糊匹配，这里介绍两个方向上的“模糊”：横向模糊和纵向模糊。

• 横向模糊匹配

即一个正则可匹配的字符串长度不固定，可以是多种情况。

如 /ab{2,5}c/ 表示匹配： 第一个字符是 \”a\” ，然后是 2 – 5 个字符 \”b\” ，最后是字符 \”c\” ：

• 纵向模糊匹配

即一个正则可匹配某个不确定的字符，可以有多种可能。

如 /[abc]/ 表示匹配 \”a\”, \”b\”, \”c\” 中任意一个。

• 范围表示法

可以指定字符范围，比如 [1234abcdUVWXYZ] 就可以表示成 [1-4a-dU-Z] ，使用 – 来进行缩写。

如果要匹配 \”a\”, \”-\”, \”z\” 中任意一个字符，可以这么写： [-az] 或 [a\\-z] 或 [az-] 。

• 排除字符组

即需要排除某些字符时使用，通过在字符组第一个使用 ^ 来表示取反，如 [^abc] 就表示匹配除了 \”a\”, \”b\”, \”c\” 的任意一个字符。

• 常见简写形式

量词也称重复，常用简写如下：

• 贪婪匹配和惰性匹配

在正则 /\\d{2,4}/ ，表示数字连续出现 2 – 4 次，可以匹配到 2 位、 3 位、4 位连续数字。

但是在 贪婪匹配 如 /\\d{2,4}/g ，会尽可能多匹配，如超过 4 个，就只匹配 4 个，如有 3 个，就匹配 3 位。

而在 惰性匹配 如 /\\d{2,4}?/g ，会 尽可能少 匹配，如超过 2 个，就只匹配 2 个，不会继续匹配下去。

即提供多个子匹配模式任选一个，使用 |(管道符)分隔，由于分支结构也是惰性，即匹配上一个后，就不会继续匹配后续的。

格式如：(r1|r2|r3)，我们就可以使用 /leo|pingan/ 来匹配 \”leo\” 和 \”pingan\”。

匹配字符，无非就是字符组、量词和分支结构的组合使用。

• 十六进制颜色值匹配

• 时间和日期匹配

• Windows操作系统文件路径匹配

盘符使用 [a-zA-Z]:\\\\ ，这里需要注意 \\ 字符需要转义，并且盘符不区分大小写；

文件名或文件夹名，不能包含特殊字符，使用 [^\\\\:*<>|\”?\\r\\n/] 表示合法字符；

并且至少有一个字符，还有可以出现任意次，就可以使用 ([^\\\\:*<>|\”?\\r\\n/]+\\\\)* 匹配任意个 文件夹\\；

还有路径最后一部分可以是 文件夹 ，即没有 \\ 于是表示成 ([^\\\\:*<>|\”?\\r\\n/]+)?。

• id匹配

如提取 <div id=\”leo\” class=\”good\”></id> 中的 id=\”leo\” ：

tips1：由于 . 匹配双引号，且 * 贪婪，就会持续匹配到最后一个双引号结束。

tips2：使用惰性匹配，但效率低，有回溯问题。

tips3：最终优化。

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