Python正则表达式中group与groups的用法详解

目录
  • 1 .group函数
    • 1.1 返回整个匹配结果
    • 1.2 返回指定分组的匹配结果
    • 1.3 处理没有匹配结果的情况
  • 2. groups函数
  • 3. group和groups的使用场景

在Python中,正则表达式的group和groups方法是非常有用的函数,用于处理匹配结果的分组信息。
group方法是re.MatchObject类中的一个函数,用于返回匹配对象的整个匹配结果或特定的分组匹配结果。而groups方法同样是re.MatchObject类中的函数,它返回的是所有分组匹配结果组成的元组。在本文中,我们将详细讲解group和groups的用法和使用场景。

1 .group函数

1.1 返回整个匹配结果

当group方法不带参数时,它将返回整个匹配结果。例如,以下代码将匹配字符串中的数字和字母,并返回整个匹配结果:

import re

text = "abc123def456"
pattern = "\w+"
match = re.search(pattern, text)
print(match.group())

这段函数将输出abc123def456
在这个例子中,正则表达式\w+匹配了整个字符串中的所有数字和字母,group方法返回了整个匹配结果。这也是group最基本的用法。

1.2 返回指定分组的匹配结果

该函数默认传参为0,传入参数0(默认值)将返回整个匹配的子串,而传入参数1将返回第一个匹配的捕获组(即正则表达式中用括号括起来的部分)。
当正则表达式中包含分组时,group方法可以用于返回指定分组的匹配结果。每个分组都可以通过小括号括起来,用于将匹配结果分成多个组,可以通过在group方法中指定分组编号来获取指定分组的匹配结果。例如,以下代码将匹配字符串中的数字和字母,并返回匹配到的第一个数字和字母:

import re

text = "abc123def456"
pattern = "(\d+)(\w+)"
match = re.search(pattern, text)
print(match.group(1))
print(match.group(2))

这段代码的输出是:

在这个例子中,正则表达式(\d+)(\w+)匹配了字符串中的一个或多个数字和字母。(\d+)匹配了一个或多个数字,(\w+)匹配了一个或多个字母。group(1)返回了匹配到的第一个分组的结果,即数字,而group(2)返回了匹配到的第二个分组的结果,即字母。

同时,哲理的小括号也起到了分组的功能,关于小括号的用法可参考这篇文章:
Python正则表达式语法快速入门

1.3 处理没有匹配结果的情况

当正则表达式没有匹配到字符串中的任何内容时,调用group方法将会抛出AttributeError异常。因此,在调用group方法之前,应该先使用re.search等方法进行匹配,并使用返回值检查是否有匹配结果。例如,以下代码使用re.search方法查找字符串中是否包含“123”这个数字:

import re

text = "abc456def"
pattern = "\d+"
match = re.search(pattern, text)
if match:
    print(match.group())
else:
    print("No match")

在这个例子中,正则表达式\d+匹配一个或多个数字,但是字符串中并没有符合该模式的内容。因此,match变量的值为None,程序通过判断match是否为None来判断是否有匹配结果。

2. groups函数

groups方法是re.MatchObject类的一个函数,用于返回所有分组匹配结果组成的元组。该方法不接受任何参数。例如,以下代码将匹配字符串中的电话号码,并返回其中的区号和电话号码:

import re

text = "My phone number is (123)456-7890"
pattern = r"\((\d{3})\)(\d{3}-\d{4})"
match = re.search(pattern, text)
print(match.groups())

输出:

在这个例子中,正则表达式((\d{3}))(\d{3}-\d{4})匹配了字符串中的电话号码,其中小括号用于将正则表达式分成两个分组,分别匹配区号和电话号码。groups方法返回一个元组,其中包含所有分组的匹配结果。

3. group和groups的使用场景

group和groups方法常常用于处理正则表达式中的分组匹配结果。在处理正则表达式的过程中,有时需要将匹配结果按照一定的规则进行分组,以便更方便地处理这些结果。

例如,在使用正则表达式处理文本时,有时需要提取其中的某些信息,比如电话号码、电子邮件地址、URL等等。这些信息往往具有一定的规律,可以使用正则表达式进行匹配,然后使用group和groups方法将匹配结果按照一定的规则进行分组,便于进行进一步的处理。

此外,group和groups方法还可以用于替换匹配结果。在替换匹配结果时,可以使用分组来保留一些信息,然后使用group和groups方法将分组匹配结果进行组合,生成新的字符串。

到此这篇关于Python正则表达式中group与groups的用法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python group与groups内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • python groupby函数实现分组后选取最值

    现在需要将course分组,然后选择出每一组里面的最大值和最小值,并保留下来 实现下面数据结果: 直接使用groupby函数,不能直接达到此效果,需要在groupby函数上添加apply和lambda函数 代码如下: import pandas as pd data = pd.read_excel('group_apply.xlsx') data1 = data.groupby('course').apply(lambda t: t[(t['grade']==t['grade'].min())

  • Python DataFrame.groupby()聚合函数,分组级运算

    pandas提供了一个灵活高效的groupby功能,它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片.切块.摘要等操作.根据一个或多个键(可以是函数.数组或DataFrame列名)拆分pandas对象.计算分组摘要统计,如计数.平均值.标准差,或用户自定义函数.对DataFrame的列应用各种各样的函数.应用组内转换或其他运算,如规格化.线性回归.排名或选取子集等.计算透视表或交叉表.执行分位数分析以及其他分组分析. groupby分组函数: 返回值:返回重构格式的DataFrame,特别注意,grou

  • Python中的groupby分组功能的实例代码

    pandas中的DataFrame中可以根据某个属性的同一值进行聚合分组,可以选单个属性,也可以选多个属性: 代码示例: import pandas as pd A=pd.DataFrame([['Beijing',1.68,2300,'city','Yes'],['Tianjin',1.13,1293,'city','Yes'],['Shaanxi',20.56,3732,'Province','Yes'],['Hebei',18.77,7185,'Province','No'],['Qing

  • 详解python中groupby函数通俗易懂

    一.groupby 能做什么? python中groupby函数主要的作用是进行数据的分组以及分组后地组内运算! 对于数据的分组和分组运算主要是指groupby函数的应用,具体函数的规则如下: df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性,数据的限定定语,可以有多个).mean()(对于数据的计算方式--函数名称) 举例如下: print(df["评分"].groupby([df["地区"],df["类

  • python groupby函数实现分组选取最大值与最小值

    现在需要将course分组,然后选择出每一组里面的最大值和最小值,并保留下来 实现下面数据结果: 直接使用groupby函数,不能直接达到此效果,需要在groupby函数上添加apply和lambda函数 代码如下: import pandas as pd data = pd.read_excel('group_apply.xlsx') data1 = data.groupby('course').apply(lambda t: t[(t['grade']==t['grade'].min())

  • python groupby 函数 as_index详解

    在官方网站中对as_index有以下介绍: as_index : boolean, default True For aggregated output, return object with group labels as the index. Only relevant for DataFrame input. as_index=False is effectively "SQL-style" grouped output 翻译过来就是说as_index 的默认值为True, 对于

  • Python groupby函数图文详解

    一.分组原理 核心: 1.不论分组键是数组.列表.字典.Series.函数,只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组. 2.默认axis=0按行分组,可指定axis=1对列分组. groupby()语法格式 DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, group_keys=True, squeeze=False, observed=False, **kwargs) groupby原理 group

  • Python在groupby分组后提取指定位置记录方法

    在进行数据分析.数据建模时,我们首先要做的就是对数据进行处理,提取我们需要的信息.下面为大家介绍一些groupby的用法,以便能够更加方便地进行数据处理. 我们往往在使用groupby进行信息提取时,往往是求分组后样本的一些统计量(max.min,var等).如果现在我们希望取一下分组后样本的第二条记录,倒数第三条记录,这个该如何操作呢?我们可以通过first.last来提取分组后第一条和最后一条样本.但如果我们要取指定位置的样本,就没有现成的函数.需要我们自己去写了.下面我就为大家介绍如何实现

  • Python正则表达式中group与groups的用法详解

    目录 1 .group函数 1.1 返回整个匹配结果 1.2 返回指定分组的匹配结果 1.3 处理没有匹配结果的情况 2. groups函数 3. group和groups的使用场景 在Python中,正则表达式的group和groups方法是非常有用的函数,用于处理匹配结果的分组信息.group方法是re.MatchObject类中的一个函数,用于返回匹配对象的整个匹配结果或特定的分组匹配结果.而groups方法同样是re.MatchObject类中的函数,它返回的是所有分组匹配结果组成的元组

  • 对python模块中多个类的用法详解

    如下所示: import wuhan.wuhan11 class Han: def __init__(self, config): self.batch_size = config.batch_size self.num_steps = config.num_steps class config: batch_size = 10 num_steps = 50 if __name__ == '__main__': han = Han(config) print(han.batch_size) pr

  • python爬虫中的url下载器用法详解

    前期的入库筛选工作已经由url管理器完成了,整理的工作自然要由url下载器接手.当我们需要爬取的数据已经去重后,下载器的主要任务的是这些数据下载下来.所以它的使用也并不复杂,不过需要借助到我们之前所学过的一个库进行操作,相信之前的基础大家都学的很牢固.下面小编就来为大家介绍url下载器及其使用的方法. 下载器的作用就是接受URL管理器传递给它的一个url,然后把该网页的内容下载下来.python自带有urllib和urllib2等库(这两个库在python3中合并为urllib),它们的作用就是

  • python正则表达式中匹配次数与贪心问题详解(+ ?*)

    python中正则表达式中的匹配次数问题网上有很多解释,最多的就是*匹配0或者无数次,+匹配1次或无数次,?匹配0次或者1次.可是虽然这个文字描述很简单,但是真正用起来的时候大家有没有发觉还是需要谨慎使用才能发挥出这个匹配次数的真正功能,下面举几个简单例子参考: 首先是一个很简单的匹配: 字符串如下 我们直接匹配python,结果只匹配到一个 接下来我们把匹配次数的符号加进去,首先是*,结果如下: 匹配到了三处,即匹配到了所有的前缀有python的字符串 换成+再次匹配 结果和*的匹配一致,那使

  • Python pandas中apply函数简介以及用法详解

    目录 1.基本信息 2.语法结构 3.使用案例 3.1 DataFrame使用apply 3.2 Series使用apply 3.3 其他案例 4.总结 参考链接: 1.基本信息 ​ Pandas 的 apply() 方法是用来调用一个函数(Python method),让此函数对数据对象进行批量处理.Pandas 的很多对象都可以使用 apply() 来调用函数,如 Dataframe.Series.分组对象.各种时间序列等. 2.语法结构 ​ apply() 使用时,通常放入一个 lambd

  • Python正则表达式中的re.S的作用详解

    Python 正则表达式 正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配. Python 自1.5版本起增加了re 模块,它提供 Perl 风格的正则表达式模式. re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能. compile 函数根据一个模式字符串和可选的标志参数生成一个正则表达式对象.该对象拥有一系列方法用于正则表达式匹配和替换. re 模块也提供了与这些方法功能完全一致的函数,这些函数使用一个模式字符串做为它们的第一个参数. 本章节给大家介绍P

  • Python中index()和seek()的用法(详解)

    1.index() 一般用处是在序列中检索参数并返回第一次出现的索引,没找到就会报错,比如: >>> t=tuple('Allen') >>> t ('A', 'l', 'l', 'e', 'n') >>> t.index('a') Traceback (most recent call last): File "<pyshell#2>", line 1, in <module> t.index('a') V

  • Python中flatten( )函数及函数用法详解

    flatten()函数用法 flatten是numpy.ndarray.flatten的一个函数,即返回一个一维数组. flatten只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表不适用!. a.flatten():a是个数组,a.flatten()就是把a降到一维,默认是按行的方向降 . a.flatten().A:a是个矩阵,降维后还是个矩阵,矩阵.A(等效于矩阵.getA())变成了数组.具体看下面的例子: 1.用于array(数组)对象 >>> from n

  • 对python中raw_input()和input()的用法详解

    最近用到raw_input()和input()来实现即时输入,就顺便找了些资料来看,加上自己所用到的一些内容,整理如下: 1.raw_input() raw_input([prompt]) -> string 系统介绍中是:读取标准输入的字符串.因此,无论输入的是数字或者字符或者其他,均被视为字符格式. 如: print "Please input a num:" k = raw_input() print k print type(k) 运行结果为: Please input

  • 基于Python中求和函数sum的用法详解

    基于Python中求和函数sum的用法详解 今天在看<集体编程智慧>这本书的时候,看到一段Python代码,当时是百思不得其解,总觉得是书中排版出错了,后来去了解了一下sum的用法,看了一些Python大神写的代码后才发现是自己浅薄了!特在此记录一下.书中代码段摘录如下: from math import sqrt def sim_distance(prefs, person1, person2): # 得到shared_items的列表 si = {} for item in prefs[p

随机推荐