那么如果一个正则表达式要重复使用几千次，出于效率的考虑，我们是不是应该先把这个正则先预编译好，接下来重复使用时就不再需要编译这个步骤了，直接匹配，提高我们的效率 2 compile() 预编译十分的简单,re.compile...compile.py # @Software: PyCharm # @Blog ：https://blog.csdn.net/qq_41800366 import re re_telephone = re.compile
如果大家在网上搜索 Python正则表达式，你将会看到大量的垃圾文章会这样写代码： import re pattern = re.compile('正则表达式') text = '一段字符串' result...在Python里面，真的不需要使用re.compile! 为了证明这一点，我们来看Python的源代码。...根本没有必要多此一举先 re.compile再调用正则表达式方法。...] for text in texts: re.search('正则表达式', text) 相当于你在底层对同一个正则表达式执行了100万次 re.compile。...综上所述，请你不要再手动调用 re.compile了，这是从其他语言（对的，我说的就是Java）带过来的陋习。
re.compile方法的使用 在使用正则表达式时，我们可以直接调用re模块的match、search、findall等方法，并传入指定的正则表达式进行匹配。...另外，我们还可以使用re.compile方法生成一个正则表达式对象，然后调用这个对象的相关方法来实现匹配操作。...对象的match方法 regex = re.compile(r'h') regex.match('hello') re.search(r'l', 'hello') regex = re.compile...(r'l') regex.search('hello') regex = re.compile(r'l') regex.findall('hello') regex = re.compile(r'l...注意：在使用re.compile方法生成Pattern对象时，需要将正则表达式的字符串作为参数传入，这样可以确保正则表达式的正确性。
man') #wo可有可无，匹配问好前的分组0次或1次 re.compile(r'Bat(wo)*man') #匹配之前的分组0次或无数次 re.compile(r'Bat(wo)+man') #之前的分组...1次或多次 re.compile(r'Bat(wo){3}') #之前的分组3次 re.compile(r'Bat(wo){1,3}') #之前的分组1次或3次 re.compile(r'Bat(wo)...#在分组的时候，实现非贪心匹配，进来匹配最短 re.compile(r'Bat[0-5]') #0-5之前 re.compile(r'[a-zA-Z0-9]') #匹配所有字母和数字 re.compile...(r'Bat[^0-5]') #取反 re.compile(r'^Bat&') #开始到结束都是Dat的 re.compile(r'.Bat') #除了换行之外的所有字符 re.compile(r'.Bat...#匹配所有字符串，非贪婪匹配，尽量少匹配 re.compile('.*', re.DOTALL) #匹配所有，包括有换行等等 re.compile(r'robocop', re.I) #不区分大小写匹配
findall(html) lishi = re.compile(r'"lishi":"(.+?)"...findall(html) ruanwo = re.compile((r'"rw_num":"(.+?)"...findall(html) yingwo = re.compile(r'"yw_num":"(.+?)"')....findall(html) wuzuo = re.compile(r'"wz_num":"(.+?)"')....findall(html) erdengzuo = re.compile(r'ze_num":"(.+?)"
('(inet %s)' % ipstr) if platform == "Linux": ip_pattern = re.compile('(inet addr...:%s)' % ipstr) pattern = re.compile(ipstr) iplist = [] for ipaddr in re.finditer...("IPv4 Address(\. )*: %s" % ipstr) pattern = re.compile(ipstr) iplist = [] for...mask_pattern = re.compile(r'Mask:%s' % ipstr) pattern = re.compile(ipstr) masklist...(r"Subnet Mask (\. )*: %s" % ipstr) pattern = re.compile(ipstr) masklist = []
\[CDATA\[[^>]*//\]\]>',re.I) #匹配CDATA re_script=re.compile(']*>[^',re.I)#Script re_style=re.compile(']*>[^',re.I)#style...re_br=re.compile('')#处理换行 re_h=re.compile(']*>')#HTML标签 re_comment=re.compile(']+>',re.S) dr = re.compile(r'</?
>>> pat=re.compile(r (?...:表示该()不是分组 >>> pat=re.compile(r a(?...对后进行匹配 >>> pat=re.compile(r [A-Za-z]+(?!...对前进行匹配,总是对前面进行匹配 >>> pat=re.compile(r (?...ABC ) [] >>> pat=re.compile(r (?
print(r'\tTab')#\tTab #正则表达式则用r前缀表示， #反斜杠不必做任何特殊处理 #接下来开始学习正则表达式 #定义一个正则表达式对象 #匹配表达式为abc pattern = re.compile...pattern = re.compile(r'.') matches = pattern.finditer(text_to_search) for match in matches: pass...print(match) #运行会匹配到字符串中所有的位置 #因为“.”是正则表达式中的特殊字符 #一会具体解释 #正则表达式稍作修改： #反斜杠代表不做特殊处理 #匹配原始字符 pattern = re.compile...'> #匹配url： pattern = re.compile(r'python\.com') matches = pattern.finditer(text_to_search) for match...T'> #匹配Mr或Ms或Mrs开头的人名 pattern = re.compile(r'(Mr|Ms|Mrs)\.?
>>> pat=re.compile(r'(?...:表示该()不是分组 >>> pat=re.compile(r'a(?...对后进行匹配 >>> pat=re.compile(r'[A-Za-z]+(?!...对前进行匹配,总是对前面进行匹配 >>> pat=re.compile(r'(?...'ABC') [] >>> pat=re.compile(r'(?
replaceTD= re.compile('') #把段落开头换为\n加空两格 replacePara = re.compile('') #把段落开头换为\n加空两格 replacePara = re.compile('<p.*?...re.compile('<.*?...re.compile('<.*?
import re def filter_tags(htmlstr): #先过滤CDATA re_cdata=re.compile('//]*//\]\]>',re.I) #匹配CDATA re_script=re.compile(']*>[^',re.I)#Script re_style=re.compile(']*>[^',re.I)#style re_br...=re.compile('')#处理换行 re_h=re.compile(']*>')#HTML标签 re_comment=re.compile('<!
import re # 贪婪模式 从开头匹配到结尾 默认 # 非贪婪 one = 'mdfsdsfffdsn12345656n' two = "a\d" pattern = re.compile('...a\b') # pattern = re.compile('m(.*?)...除了 换行符号\n 之外的 匹配 one = """ msfdsdffdsdfsn 1234567778888N """ pattern = re.compile('m(.*)n',...re.S | re.I) result = pattern.findall(one) print(result) import re # 纯数字的正则 \d 0-9之间的一个数 pattern = re.compile...('[1-9]') result = pattern.findall(one) print(result) import re one = 'abc 123' patter = re.compile
他的原始代码如下： import re black_char = re.compile("[\s\u3000\xa0]+") chinese_nums_rule = re.compile("[一二三四...\(") title_rule = re.compile("\d+.") option_rule = re.compile("\([ABCDEF]\)") option_rule_search = re.compile...给了一份代码，如下所示： import re black_char = re.compile("[\s\u3000\xa0]+") chinese_nums_rule = re.compile("[...\(") title_rule = re.compile("\d+.") option_rule = re.compile("([A-F]\..+?)...\s") # option_rule_search = re.compile("\([A-F]\)[^(]+") answer_rule = re.compile("【答案】([A-F])") # 从
，返回列表 sub 进行替换,subn返回替换结果以及替换次数 分组 贪婪和非贪婪 匹配中文字符"[\u4e00-\u9fa5]+" ''' import re # pattern = re.compile...object; span=(0, 1), match='h'> # print(re01.group())#h #match # str= "hello world,aaa" # pattern = re.compile...print(result.group(2))#返回第二个分组 #findall str= "hello world1111114aaa123rrrr4tdsfgdfgdsg" pattern = re.compile...*") result = pattern.findall(str) print(result) pattern = re.compile(".*?...("[\w]+") pattern = re.compile("[\u4e00-\u9fa5]+") result = pattern.findall(str) print(result)
(pattern, str)',), ('re.finditer(pattern, str)',), ('re.search(pattern, str)',), ] re.compile...(regex) 1 import re 2 3 """ 4 re.compile(regex) 5 编译一个正则表达式模式，返回一个模式对象 6 """ 7 regex = r'[a-z]'...8 pattern = re.compile(regex) re.findall(pattern, str) 1 import re 2 3 """ 4 re.findall(pattern,...' 11 pattern = re.compile(regex, re.S) 12 13 iterator = re.finditer(pattern, s) 14 15 for...:page|hopen).com' 10 s = 'www.hopen.com' 11 pattern = re.compile(regex) 12 13 iterator = re.finditer
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