python利用正则表达式提取字符串的方法
前言
正则表达式的基础知识就不说了,有兴趣的可以点击这里,提取一般分两种情况,一种是提取在文本中提取单个位置的字符串,另一种是提取连续多个位置的字符串。日志分析会遇到这种情况,下面我会分别讲一下对应的方法。
一、单个位置的字符串提取
这种情况我们可以使用(.+?)这个正则表达式来提取。 举例,一个字符串"a123b",如果我们想提取ab之间的值123,可以使用findall配合正则表达式,这样会返回一个包含所以符合情况的list。
代码如下:
import re str = "a123b" print re.findall(r"a(.+?)b",str)# 输出['123']
1.1贪婪和非贪婪匹配
如果我们有一个字符串”a123b456b”,如果我们想匹配a和最后一个b之间的所有值而非a和第一个出现的b之间的值,可以用?来控制正则贪婪和非贪婪匹配的情况。
代码如下:
import re str = "a123b456b" print re.findall(r"a(.+?)b", str) #输出['123']#?控制只匹配0或1个,所以只会输出和最近的b之间的匹配情况 print re.findall(r"a(.+)b", str) #输出['123b456'] print re.findall(r"a(.*)b", str) #输出['123b456']
1.2多行匹配
如果你要多行匹配,那么需要加上re.S和re.M标志. 加上re.S后。将会匹配换行符,默认.不会匹配换行符。
代码如下:
str = "a23b\na34b" re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", str) #输出[] #因为不能处理str中间有\n换行的情况 re.findall(r"a(\d+)b.+a(\d+)b", str, re.S) #s输出[('23', '34')]
加上re.M后,^$标志将会匹配每一行,默认^和$只会匹配第一行。
代码如下:
str = "a23b\na34b" re.findall(r"^a(\d+)b", str) #输出['23'] re.findall(r"^a(\d+)b", str, re.M) #输出['23', '34']
二、连续多个位置的字符串提取
这种情况我们可以使用
(?P<name>…)
这个正则表达式来提取。举例,如果我们有一行webserver的access日志:
'192.168.0.1 25/Oct/2012:14:46:34 "GET /api HTTP/1.1" 200 44 "http://abc.com/search" "Mozilla/5.0"'
,我们想提取这行日志里面所有的内容,可以写多个
(?P<name>expr)
来提取,其中name可以更改为你为该位置字符串命名的变量,expr改成提取位置的正则即可。
代码如下:
import re line ='192.168.0.1 25/Oct/2012:14:46:34 "GET /api HTTP/1.1" 200 44 "http://abc.com/search" "Mozilla/5.0"' reg = re.compile('^(?P<remote_ip>[^ ]*) (?P<date>[^ ]*) "(?P<request>[^"]*)" (?P<status>[^ ]*) (?P<size>[^ ]*) "(?P<referrer>[^"]*)" "(?P<user_agent>[^"]*)"') regMatch = reg.match(line) linebits = regMatch.groupdict() print linebits for k, v in linebits.items() : print k+": "+v
输出的结果为:
status: 200 referrer: request: GET /api HTTP/1.1 user_agent: Mozilla/5.0 date: 25/Oct/2012:14:46:34size: 44 remote_ip: 192.168.0.1
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流。
Atas ialah kandungan terperinci python利用正则表达式提取字符串的方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
