python进阶篇-day07-高级语法与正则

news2025/1/1 22:08:26

day07-python其他高级语法

一. with(上下文管理)

介绍

概述

一个类只要实现了__ enter __ () 和 __ exit __ ()方法, 这个类就是一个上下文管理器类, 该类的对象 = 上下文管理器对象

目的

节约资源, 提高效率, 避免手动释放资源, 且出bug的时候, 也会自动尝试释放资源

特点

  1. 上下文管理器对象, 可以结合with语句使用

  2. 在with语句执行前, 会自动调用__ enter __ () 方法(要有返回对象), 用于初始化某些变量

  3. 在with语句执行后, 会自动调用 __ exit __ ()方法, 用于清理某些资源, 即使前面有bug也会调用该方法

演示

案例: 自定义文件操作

# 1. 定义1个上下文管理器类, 表示: 我们自己的处理文件的操作.
class MyFile:
    # 2. 在 init魔法方法中, 初始化: 属性信息.
    def __init__(self, file_name, mode):
        # 文件名(文件路径)
        self.file_name = file_name
        # 模式, r, w...
        self.mode = mode
        # 文件对象
        self.file_obj = None
​
    # 3. 在enter魔法方法中, 获取1个: 文件对象, 用于读写文件操作.
    def __enter__(self):
        print('我是 enter 魔法方法')
        # 获取文件对象
        self.file_obj = open(self.file_name, self.mode, encoding='utf-8')
        # 返回文件对象.
        # return self           # self = MyFile的对象
        return self.file_obj  # file_obj = open()对象
​
    # 4. 在exit魔法方法中, 关闭文件对象.
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        self.file_obj.close()
        print('文件对象已被关闭...')
​
​
# 5. 在main方法中, 测试自定义的 文件对象.
if __name__ == '__main__':
    # 如果 enter魔法方法返回的是: open()对象, 代码如下
    with MyFile('./1.txt', 'r') as file_obj:
        # print( 10 / 0)    # 即使有Bug, 也会尝试关闭资源.
        data = file_obj.read()
        print(f'读取到: {data}')
​
    # 如果 enter魔法方法返回的是: MyFile对象, 代码如下.
    # with MyFile('./1.txt', 'r') as mf:
    #     # print( 10 / 0)    # 即使有Bug, 也会尝试关闭资源.
    #     data = mf.file_obj.read()
    #     print(f'读取到: {data}')

图解

二. 生成器

注意事项:

  1. 获取生成器生成的数据: next()函数, 遍历

  2. 如果使用超出生成式范围的数据,会报错

  3. next()移动指针, 未使用生成器数据时, 指针停留在第一个数据前, 用完所有数据后指针停留在最后一个后面, 再次遍历输出为空, 直接取值报错(超出范围)

名词解释:

名词解释: 迭代 迭代指的是: 逐个的从容器类型中获取每一个元素的过程, 称之为: 迭代(遍历) 例如: 列表, 集合, 字典, 生成器等, 都是可以遍历(迭代)的, 所以它们也称之为: 可迭代对象.

介绍

概述

生成器指的是generator对象, 他不是像以往一样, 一次生成所有的数据, 而是用一个, 产生一个, 基于用户写的规则(条件)来生成数据, 如果条件不成立, 则结束生成

目的 | 好处

节约资源 , 减少内存的占用

生成器推导式

方式1: 推导式

尝试写一个'元组推导式'(没有元组推导式这种说法 => 它是生成器)

# 案例: 演示推导式写法, 获取生成器对象.
if __name__ == '__main__':
    # 1. 回顾: 列表推导式.
    list1 = [i for i in range(1, 6)]
    print(f'list1: {list1}')             # [1, 2, 3, 4, 5]
    print(f'list1的类型: {type(list1)}')  # <class 'list'>
​
    # 2. 回顾: 字典推导式.
    dict1 = {i: i ** 2 for i in range(1, 6)}
    print(f'dict1: {dict1}')
    print(f'dict1的类型: {type(dict1)}')  # <class 'dict'>
​
    # 3. 回顾: 集合推导式.
    set1 = {i for i in range(1, 6)}
    print(f'set1: {set1}')
    print(f'set1的类型: {type(set1)}')    # <class 'set'>
    print('-' * 21)
​
    # 4. 尝试写1个"元组推导式", 注意: 没有元组推导式这个说法, 它的底层是: 生成器对象.
    # 生成器写法1: 推导式写法.
    my_generator = (i for i in range(1, 6))
    print(f'my_generator: {my_generator}')            # 地址值
    print(f'my_generator的类型: {type(my_generator)}') # <class 'generator'>
    print('-' * 21)
​
    # 5. 生成器不是一下子生成所有的数据, 而是用一个再生成1个.
    # 问: 如何从生成器中获取数据呢?
    # 答: 1: next()函数.   2.for循环遍历.
    # 方式1: next()函数, 从生成器中获取数据.
    print(next(my_generator))
    print(next(my_generator))
    print(next(my_generator))
    print(next(my_generator))
    print(next(my_generator))
    # print(next(my_generator))   # 报错: StopIteration, 停止迭代
    print('-' * 21)
​
    # 方式2: for循环遍历, 获取生成器的数据
    # 细节: next()是移动指针的, 获取下个元素, 如果不注释上边的代码, 这里打印结果是 空.
    for i in my_generator:
        print(i)
​
​

yield

方式2:yield关键字

# 需求: 获取 1 ~ 10之间的整数, 生成器写法.
# 1. 定义函数, 获取: 生成器对象.
def get_generator():
    # 回顾: list写法
    # list_data = []
    # for i in range(1, 11):
    #     list_data.append(i)
    # return list_data      # 返回列表对象
​
    # 对比: yield写法, 效果类似于上边的代码, 只不过返回的是: 生成器对象.
    for i in range(1, 11):
        yield i   # yield的作用: 1.创建生成器对象.  2.逐个的把每个元素放到生成器对象中.  3.函数结束时, 返回生成器对象.
​
​
# 2. 测试上述的函数.
if __name__ == '__main__':
    # 3. 调用函数, 获取生成器对象.
    my_generator = get_generator()
    print(type(my_generator))       # <class 'generator'>
​
    # 4. 从生成器对象中, 获取数据.
    # 方式1: next()函数
    print(next(my_generator))   # 1
    print(next(my_generator))   # 2
    print(next(my_generator))   # 3
    print('-' * 21)
​
    # 方式2: 遍历.
    for i in my_generator:
        print(i)
​

案例

分批次读取数据

需求:

自定义数据迭代器, 按照指定的条数生成批次数据, 为后续的AI模型训练课做准备.未来我们训练模型的时候, 是把数据分批次喂给模型的, 而不是一次性喂养.

# 分批加载数据
def data_loader(batch_size):
    with open('./jaychou_lyrics.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = f.readlines()
        # 根据批次的数据量, 遍历批次, 
        # 批次数 = (数据总条数 + 每批次的数据条数 -1) // 每批次的数据条数
        for i in range((len(data) + batch_size - 1) // batch_size):
            yield data[i * batch_size: i * batch_size + batch_size]
​
​
if __name__ == '__main__':
    data = data_loader(8)
    print(next(data))
import math
​
​
# 案例1: 扩展 math#ceil()函数, 获取天花板数, 即: 比这个数字大的所有整数中, 最小的那个整数.
# 总条数: 100条,  8条/批次, 问: 共多少批次?  13批
# print(math.ceil(5.0))   # 5
# print(math.ceil(5.1))   # 6
# print(math.ceil(5.6))   # 6
# print(math.ceil(21.6))  # 22
# print(math.ceil(100 / 8))   # 13
​
​
# 案例2: 定义函数 dataset_loader(batch_size), 用于获取: 批次数据.
def dataset_loader(batch_size):
    """
    自定义的函数, 获取批次数据的.
    :param batch_size: 每批次数据的条数.
    :return: 生成器对象, 每个数据 = 1批的数据
    """
    # 1. 读取源文件, 获取到所有的数据.
    with open('./data/jaychou_lyrics.txt', 'r', encoding='utf-8') as src_f:
        # 一次性读取所有的行, 并放到列表中.
        list_data = src_f.readlines()  # 数据格式: ['第1行\n', '第2行\n', '第3行\n'...]
    # 2. 获取数据的总条数.
    line_count = len(list_data)
    # 3. 根据数据的总条数, 结合每批次的数据条数, 计算: 总批次数.
    batch_count = math.ceil(line_count / batch_size)
    # 4. 遍历 总批次数, 获取到: 每个批次的 编号, 然后生成: 该批次的数据.
    for batch_idx in range(batch_count):
        """
        推理过程:
            假设 batch_size = 8, batch_count = 13, 即: 13批, 8条/批, 则:
            batch_idx = 0, 代表第1批数据, 数据为: 第1条 ~ 第8条, 索引为: [0:8]
            batch_idx = 1, 代表第2批数据, 数据为: 第9条 ~ 第16条, 索引为: [8:16]
            batch_idx = 2, 代表第3批数据, 数据为: 第17条 ~ 第24条, 索引为: [16:24]
            ......
        """
        yield list_data[batch_idx * batch_size: batch_idx * batch_size + batch_size]
​
​
# 在main函数中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 5. 获取生成器对象.
    data_loader = dataset_loader(batch_size=8)
    # 6. 获取第1批次的数据.
    # print(next(data_loader))
    batch_data1 = next(data_loader)
    # 具体的获取第1批次中每条数据的过程.
    for line in batch_data1:
        print(line, end='')
    print('-' * 21)
​
    # 7. 获取第2批次的数据.
    print(next(data_loader))

三. property

介绍

概述:

它是用来修饰函数的, 修饰之后, 可以把函数 当做 变量来使用.

目的/作用:

简化开发, 提高效率.

充当装饰器

property充当装饰器的具体用法 1. 在 获取值的函数上, 加上 @property

  1. 在 设置值的函数上, 加上 @方法名.setter,

    注意: 这里的方法名是@property修饰的方法名

3. 之后就可以把 函数 当做 变量来直接使用了.

格式1

获取与修改函数不同名

# 需求: 定义学生类, 有个私有的属性name, 提供公共的访问方式, 并测试.
# 1. 定义学生类.
class Student:
    # 2. 私有属性.
    def __init__(self):
        self.__name = '张三'      # 私有属性.
​
    # 3. 获取值的方法.
    # @property
    # def get_name(self):
    #     return self.__name
    #
    # # 4. 设置值的方法.
    # @get_name.setter
    # def set_name(self, name):
    #     self.__name = name
​
    # 5. get_xxx(), set_xxx()函数 如果结合 property装饰器用, 具体写法如下:
    # 获取值的方法
    @property
    def name(self):
        return self.__name
​
    # 设置值的方法.
    @name.setter
    def name(self, name):
        # 根据需求, 可以对传入的值做校验.
        # if name == '段誉':
        #     print('名字不能为段誉')
        # else:
        #     self.__name = name
​
        # 直接赋值.
        self.__name = name
​
# 在main中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 6. 创建学生对象.
    s = Student()
​
    # 7. 访问Student类的私有属性name
    # print(s.name)       # 报错
    # print(s.__name)     # 报错.
    # s.set_name('乔峰')
    # print(s.get_name())
​
    # 8. 访问Student类的私有属性name
    # s.set_name = '虚竹'
    # print(s.get_name)
​
    # 看起来调用的是"属性", 其实底层是: 函数.
    s.name = '段誉'
    print(s.name)

格式2

获取与修改函数同名

# 定义学生类
class Student(object):
    # 定义私有属性
    def __init__(self):
        self.__name = '张三'
​
    # # 定义函数访问私有属性
    # def get_name(self):
    #     return self.__name
    #
    # # 定义函数修改私有属性
    # def set_name(self, name):
    #     self.__name = name
​
    # 使用property定义函数变量
    @property
    def name(self):
        return self.__name
​
    @name.setter
    def name(self, name):
        # 可以增加校验, 具体看需求
        # if name == '李四':
        #     print(f'name不能为{name}')
        # else:
        #     self.__name = name
        self.__name = name
​
​
if __name__ == '__main__':
    s = Student()
    s.name = '李四'
    print(s.name)

充当类属性

property充当 类属性 的具体用法

  1. 直接在类中编写 类变量名 = property(获取值的方法名, 设置值方法名)

  2. 之后就可以通过 类名.类变量名的方式 来使用了, 这个是充当: 类量的.

  3. 如果要精准的修改或者获取某个学生的信息, 可以通过 对象名.性名的方式调用.

演示

# 需求: 定义学生类, 有个私有的属性name, 提供公共的访问方式, 并测试.
# 1. 定义学生类.
class Student:
    # 2. 私有属性.
    def __init__(self):
        self.__name = '张三'  # 私有属性.
​
    # 3. 获取值的方法.
    def get_name(self):
        return self.__name
​
    # 4. 设置值的方法.
    def set_name(self, name):
        self.__name = name
​
    # 5. property充当类属性的用法.
    # 参1: 获取值的函数.
    # 参2: 设置值的函数.
    # 注意: 顺序不要写反了, 这个是固定的顺序, 写反了会报错.
    name = property(get_name, set_name)
​
​
# 在main中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 6. 创建学生对象.
    s = Student()
    s.name = '乔峰'  # 对象属性
    # Student.name = '乔峰' # 类属性
    print(s.name)
    print('-' * 21)
​
    # 7. 再次创建学生对象.
    s2 = Student()
    print(s2.name)

四. 正则

概述

正确的, 符合特定规则的 字符串. 英文名叫: Regular Expression,

简称叫: re, RegExp

作用

主要用于 校验数据.

细节

  1. 学正则, 主要是学正则的规则. 即: 哪个符号表示什么含义.

  2. 关于正则, 要求很简单, 只要能用我们讲的规则, 看懂别人写的 式子, 且能简单修改即可, 无需你手动编写.

  3. 到目前为止, 正则已经经历了N长的时间, 几乎你遇到的绝大多数的正则校验, 前辈们都已经写过了(帮我们写好了).

  4. 正则不独属于Python, 例如: Java, C#, JavaScript, Go...等众多的语言都支持, 且: 正则的规则都是一样的.

python中正则的调用

步骤

  1. 导包import re

  2. 正则匹配校验.result = re.match(正则规则, 要被校验的字符串, 扩展选项-例如区分大小写, 空值过滤...) 全词匹配, 从左往右依次匹配result = re.search(正则规则, 要被校验的字符串, 扩展选项-例如区分大小写, 空值过滤...) 分段批次, 任意一段能匹配即可.result = re.compile(...).sub(...) 用于做替换的

  3. 获取匹配到的数据.result.group()

演示

入门
# 需求1: 正则表达式入门.
# 导包
import re
​
# 校验字符串是否是 任意字符 + it + 任意字符.
result = re.match('.it.', 'aitb')   # 可以匹配
result = re.match('.it.', 'ait\n')  # 未匹配
result = re.match('.it.', 'ait')    # 未匹配
​
# 获取到匹配的结果.
if result:
    # 走这里, 有值, 获取到匹配的数据, 打印即可.
    print(result.group())
else:
    # 走这里, 没有匹配到数据, 打印即可.
    print('未匹配到!')
​
print('-' * 21)
替换

案例: 演示 正则替换, 即: 把符合正则规则的内容, 用指定的内容来替换.

格式: import re re.compile(正则规则).sub(新字符串, 旧字符串) 去旧字符串中, 找到符合正则规则的内容, 用新字符串来替换.

上述格式的语法糖: re.sub(正则规则, 新字符串, 旧字符串) 去旧字符串中, 找到符合正则规则的内容, 用新字符串来替换.

回顾: 字符串的 replace()函数, 也是替换的, 但是不支持正则. 快捷键: alt + enter: 给出建议的意思.

import re
​
if __name__ == '__main__':
    # 案例1: 把下述的符合正则规则的内容, 用*来替换.
    # 1. 定义 旧字符串.
    old_str = '你可以这样: 桀1桀2桀, 哈3哈, 呵A呵, 嘿嘿, 嘻嘻, 略略略, 嘤嘤嘤...'
    # 2. 定义 正则规则(字符串形式)
    reg_exp = '桀|哈|呵|嘿|嘻'
    # 3. 把符合正则规则的内容, 用*来替换.
    # 分解版写法.
    # 3.1 获取正则对象.
    # re_obj = re.compile(reg_exp)
    # 3.2 具体的替换过程.
    # result = re_obj.sub('*', old_str)
​
    # 合并版写法,         正则规则       新内容     旧内容
    # result = re.compile(reg_exp).sub('*', old_str)
​
    # 上述格式的语法糖, 正则规则   新内容     旧内容
    result = re.sub(reg_exp, '*', old_str)
​
    # 4 打印结果
    print(result)
    print('-' * 21)
​
    # 案例2: 回顾字符串的replace()函数.
    s1 = '抽烟只抽煊赫门, 一生只爱一个人. 其他烟: 中华, 煊赫门, 天叶, 煊赫门...'
    # result = s1.replace('煊赫门', '*')     # 不写次数, 默认替换所有.
    # result = s1.replace('煊赫门', '*', 1)  # 只替换1次(个)
    result = s1.replace('煊赫门|中华|天叶', '*')
    print(f'result:  {result}')

常用规则

单字符
"""
涉及到的正则的规则:
    .           代表: 任意的1个字符, \n除外
    \.          代表: 1个普通的.  即: 取消.的特殊含义
    a           代表: 1个字符a
    [abc]       代表: a, b, c中任意的1个字符, 即: 要么a, 要么b, 要么c
    [^abc]      代表: 除了a,b,c外, 任意的1个字符
    \d          代表: 任意的1个整数, 等价于 [0-9]
    \D          代表: 任意的1个非整数, 等价于 [^0-9]
    \w          代表: 非特殊字符, 即: 大小写英文字符, 数字, _, 汉字
    \W          代表: 特殊字符, 即: \w 取反.
    \s          代表: 空白字符, 例如: 空格, \t...
    \S          代表: 非空白字符, 即: \s取反.
"""
# 导包
import re
​
# 在main中测试
if __name__ == '__main__':
    # 演示: .           代表: 任意的1个字符, \n除外
    result = re.match('it.', 'ita')     # ita
    result = re.match('it.', 'it\t')    # it\t
    result = re.match('it.', 'it\n')    # 未匹配
​
    # 演示: \.          代表: 1个普通的.  即: 取消.的特殊含义
    # 细节: 为了防止打印异常信息, 你可以写成: r'it\.'  或者 'it\\.'
    result = re.match('it\\.', 'ita')        # 未匹配
    result = re.match('it\\.', 'it.')        # it.
    result = re.match('it\\.', 'it.abc')     # it.
​
    # 演示: a           代表: 1个字符a
    result = re.match('a', 'abc')            # a
    result = re.match('a', 'xyz')            # 未匹配
​
    # 演示: [abc]      代表: a, b, c中任意的1个字符, 即: 要么a, 要么b, 要么c
    result = re.match('it[abc]', 'itabc')    # ita
    result = re.match('it[abc]', 'itbc')     # itb
    result = re.match('it[abc]', 'itd')      # 未匹配
​
    # 演示: [^abc]      代表: 除了a,b,c外, 任意的1个字符
    result = re.match('it[^abc]', 'itabc')  # 未匹配
    result = re.match('it[^abc]', 'itbc')   # 未匹配
    result = re.match('it[^abc]', 'itd')    # itd
​
    # 演示: \d          代表: 任意的1个整数, 等价于 [0-9]
    result = re.match('hm[0-9]', 'hm1')     # hm1
    result = re.match('hm[0-9]', 'hm3a')    # hm3
    result = re.match(r'hm\d', 'hm3a')      # hm3
    result = re.match(r'hm\d', 'hma')      # 未匹配
​
    # 演示: \D          代表: 任意的1个非整数, 等价于 [^0-9]
    result = re.match(r'hm\D', 'hma')   # hma
    result = re.match(r'hm\D', 'hm3a')  # 未匹配
​
    # 演示: \w          代表: 非特殊字符, 即: 大小写英文字符, 数字, _, 汉字
    result = re.match(r'hm\w', 'hma')  # hma
    result = re.match(r'hm\w', 'hmB')  # hmB
    result = re.match(r'hm\w', 'hm1')  # hm1
    result = re.match(r'hm\w', 'hm_')  # hm_
    result = re.match(r'hm\w', 'hm!')  # 未匹配
​
    # 演示: \W          代表: 特殊字符, 即: \w 取反.
    result = re.match(r'hm\W', 'hm!')  # hm!
    result = re.match(r'hm\W', 'hm_')  # 未匹配
​
    # 演示: \s          代表: 空白字符, 例如: 空格, \t...
    result = re.match(r'hm\s', 'hm')    # 未匹配
    result = re.match(r'hm\s', 'hm ')   # hm
    result = re.match(r'hm\s', 'hm\t')  # hm
    result = re.match(r'hm\s', 'hm\n')  # hm\n
    result = re.match(r'hm\s', 'hma')   # 未匹配
​
    # 演示: \S          代表: 非空白字符, 即: \s取反.
    # 自己测试.
​
    # 打印校验到的数据.
    if result:
        print(f'匹配到: {result.group()}')
    else:
        print('未匹配!')

多字符
"""
涉及到的正则的规则如下, 都是和 数量词 有关:
    ?           代表: 前边的内容, 出现0次 或者 1次
    *           代表: 前边的内容, 至少出现0次, 至多出现n次(无数次)
    +           代表: 前边的内容, 出现1次 或者 多次.
    a{n}        代表: a恰好出现n次, 多一次少一次都不行.
    a{n,}       代表: a至少出现n次, 至多无所谓.
    a{n,m}      代表: a至少出现n次, 至多出现m次, 包括n 和 m
"""
# 导包
import re
​
# main中测试
if __name__ == '__main__':
    # 演示: ?           代表: 前边的内容, 出现0次 或者 1次
    result = re.match('it.?', 'it')
    result = re.match('it.?', 'it ')
    result = re.match('it.?', 'itabcABC')
    result = re.match('it.?', 'it\nABC')    # it
​
    # 演示: *           代表: 前边的内容, 至少出现0次, 至多出现n次(无数次)
    result = re.match('it[abc]*', 'it\nABC')  # it
    result = re.match('it[abc]*', 'itabcABC') # itabc
    result = re.match('it[abc]*', 'it ')      # it
    result = re.match('it[abc]*', 'it')       # it
​
    # 演示: +           代表: 前边的内容, 出现1次 或者 多次.
    result = re.match('it[abc]+', 'it')   # 未匹配
    result = re.match('it[abc]+', 'it ')  # 未匹配
    result = re.match('it[abc]+', 'it\nABC')  # 未匹配
    result = re.match('it[abc]+', 'itabcABC')  # itabc
​
    # 演示: a{n}        代表: a恰好出现n次, 多一次少一次都不行.
    result = re.match('it[abc]{2}', 'itabcABC')  # itab
    result = re.match('it[abc]{2}', 'itacb')     # itac
    result = re.match('it[abc]{2}', 'ita')       # 未匹配
​
    # 演示: a{n,}       代表: a至少出现n次, 至多无所谓.
    result = re.match('it[abc]{2,}', 'ita')         # 未匹配
    result = re.match('it[abc]{2,}', 'itacb')       # itacb
    result = re.match('it[abc]{2,}', 'itabcABC')    # itabc
​
    # 演示: a{n,m}      代表: a至少出现n次, 至多出现m次, 包括n 和 m
    result = re.match('it[abc]{2,3}', 'itabcde')     # itabc
    result = re.match('it[abc]{2,3}', 'ita')         # 未匹配
​
​
    # 打印结果.
    print(f'匹配到: {result.group()}' if result else '未匹配!')

开始和结束
"""
^   代表开头
$   代表结尾
"""
import re
​
if __name__ == '__main__':
    # 演示: ^       代表: 正则表达式的 开头
    # 需求: 校验字符串必须以 it 开头.
    result = re.match(r'it\d', 'it123')      # it1
    result = re.match(r'it\d', '1it123')     # 未匹配!
​
    result = re.search(r'it\d', 'it123')   # it1
    result = re.search(r'it\d', '1it123')  # it1
​
    # ^代表开头, 即: 如下的代码其实是 全词匹配, 必须从字符串的第1个字符开始校验.
    result = re.search(r'^it\d', '1it123')  # 未匹配!
​
    # 演示: $       代表: 正则表达式的 结尾
    # 需求: 校验字符串必须以 数字 结尾.
    result = re.match(r'it\d', 'it123a')      # it1
    result = re.match(r'it\d$', 'it123a')     # 未匹配!
​
    # 扩展: 校验手机号.
    # 规则: 1. 必须以1开头.   2.第2位数字可以是3 ~ 9.  3.必须是纯数字.  4.长度必须是11位.
    result = re.match(r'^1[3-9]\d{9}$', '13112345678a')
    result = re.match(r'^1[3-9]\d{9}$', '13112345678')
​
    # 打印匹配到的结果.
    print(result.group()  if result else '未匹配!')

分组
"""
|       代表: 或者的意思
()      代表: 分组
\num    代表: 获取第num组的内容
扩展:
        (?P<分组名>)   设置分组
        (?P=分组名)    获取指定分组的内容
​
细节:
    正则默认属于第0组, 之后就按照 左小括号来数, 是第几个, 就是第几组.
"""

或

import re
​
if __name__ == '__main__':
    # 需求1: 在列表中, 打印用户喜欢吃 和 不喜欢吃的水果.
    # 1. 定义水果列表.
    fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'pear']
    # 2. 遍历, 获取每种水果.
    for fruit in fruits:
        # 3. 假设用户喜欢吃 香蕉, 梨, 判断即可.
        result = re.match('banana|pear', fruit)
        # 4. 打印结果.
        if result:
            print(f'喜欢吃: {fruit}')
        else:
            print(f'不喜欢吃: {fruit}')

分组(验证邮箱案例)

import re
​
if __name__ == '__main__':
    # 需求: 匹配出 163, 126, qq等邮箱.
    # 邮箱规则: 前边是4 ~ 20位的字母, 数字, 下划线 + @标记符 + 域名
    # 1. 定义邮箱字符串.
    email_str = 'zhangsan@163com'
    email_str = 'zhangsan@1634.com'
    email_str = 'zh@qq.com'
    email_str = 'zhangsan@163.com'
​
    # 2. 定义 校验邮箱的 正则表达式.
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9_]{4,20}@(163|126|qq)\.com$'
    # 3. 校验邮箱.
    result = re.match(pattern, email_str)
    # 4. 打印结果.
    if result:
        print(f'匹配到: {result.group()}')     # zhangsan@163.com, 等价于 result.group(0), 即: 获取所有匹配到的数据
        print(f'匹配到: {result.group(0)}')    # zhangsan@163.com, 效果同上.
        print(f'匹配到: {result.group(1)}')    # 163
    else:
        print('未匹配!')

提取指定分组

import re
​
if __name__ == '__main__':
    # 需求: 匹配 qq:qq号 这样的数据, 提取出 qq文字 和 qq号码.
    # 1. 定义字符串.
    s1 = "qq:1234567"
​
    # 2. 匹配数据.
    result = re.match(r'(qq):(\d{6,11})', s1)
​
    # 3. 打印匹配到的数据.
    if result:
        print(f'匹配到: {result.group()}')     # qq:1234567
        print(f'匹配到: {result.group(0)}')    # qq:1234567
        print(f'匹配到: {result.group(1)}')    # qq
        print(f'匹配到: {result.group(2)}')    # 1234567
    else:
        print('未匹配!')
分组后起别名

引用指定分组

import re
​
if __name__ == '__main__':
    # 需求1: 正则校验 html标签, 简单版.
    # 1. 定义html标签字符串.
    html_str1 = '<html>AI就业21期</html>'
​
    # 2. 正则校验.
    # 假设: 标签规则: 2到4位字母
    result = re.match('<[a-zA-Z]{2,4}>.*</[a-zA-Z]{2,4}>', html_str1)
​
    # 上述格式优化版, 加入: 分组思想.
    result = re.match(r'<([a-zA-Z]{2,4})>.*</\1>', html_str1)
​
    # 3. 打印匹配结果.
    if result:
        print(f'匹配到: {result.group()}')
    else:
        print('未匹配!')
​
    print('-' * 21)
​
    # 需求2: 正则校验 html标签, 升级版.
    # 假设: 外部标签规则 2到4位字母,  内部标签规则: h + 1到6的数字
    # 1. 定义html标签字符串.
    html_str2 = '<html><h1>AI就业21期</h1></html>'
​
    # 2. 正则校验
    result = re.match(r'<[a-zA-Z]{2,4}><h[1-6]>.*</h[1-6]></[a-zA-Z]{2,4}>', html_str2)
    # 加入分组, 优化上述的代码.
    result = re.match(r'<([a-zA-Z]{2,4})><(h[1-6])>.*</\2></\1>', html_str2)
​
    # 扩展: 给分组设置组名.
    result = re.match(r'<(?P<A>[a-zA-Z]{2,4})><(?P<B>h[1-6])>.*</(?P=B)></(?P=A)>', html_str2)
​
    # 3. 打印匹配结果.
    if result:
        print(f'匹配到: {result.group()}')
    else:
        print('未匹配!')

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