Python中的正则表达式与JSON数据交换格式

喜欢ヅ旅行 2023-07-04 15:54 130阅读 0赞

正则表达式 是一个特殊的字符序列，一个字符串是否与我们所设定的这样的字符序列，相匹配快速检索文本、实现替换文本的操作。这篇文章主要介绍了Python中的正则表达式与JSON ,需要的朋友可以参考下  
一、初识正则表达式

正则表达式 是一个特殊的字符序列，一个字符串是否与我们所设定的这样的字符序列，相匹配快速检索文本、实现替换文本的操作

json（xml） 轻量级 web 数据交换格式

import re
    a='C|C++|Java|C#||Python|Javascript'
    r= re.findall('Python',a)
    print(r)
    if len(r) > 0:
     print('字符串中包含Python')
    else:
     print('No')
    ['Python']
    字符串中包含Python

二、元字符与普通字符

import re
    a='C0C++7Java8C#9Python6Javascript'
    r= re.findall('\d',a)
    print(r)
    b=''
    for x in a:
     try:
     int(x)
     b +=x+','
     except :
     pass
    print(b)

结果：

![在这里插入图片描述][20200212214441457.png]  
Python’ 普通字符 ‘\\d’ 元字符

三、字符集

import re
    #找出中间一个字符不是C 和F的 单词
    s = 'abc, acc, adc, aec, afc, ahc'
    r = re.findall('a[^cf]c', s) #[a-z] [cf]
    print(r)

结果：`['abc', 'adc', 'aec', 'ahc']`  
四、概括字符集

#\d 数字 \D 字母
    #\w 数字和字母 =[a-zA-Z0-9_] \W 
    #\s 空白字符 \S
    a='python 11\t11java&678p\nh\rp'
    r = re.findall('\s', a)
    print(r)

结果：

[' ', '\t', '\n', '\r']

五、数量词

a='python 1111java&678php'
    r = re.findall('[a-z]{3,6}', a)
    print(r)

结果：
    ['python', 'java', 'php']

六、贪婪与非贪婪

a='python 1111java&678php'
    r = re.findall('[a-z]{3,6}?', a)
    #贪婪 与 非贪婪 ?
    print(r)

结果：
    ['pyt', 'hon', 'jav', 'php']

七、匹配0次1次或者无限多次

# * 匹配0次或者无限多次
    # + 匹配1次或者无限多次
    # ? 匹配0次或者1次
    a='pytho0python1pythonn2pythonw'
    r = re.findall('python*', a)
    print(r)

结果：
    ['pytho', 'python', 'pythonn', 'python']

八、边界匹配符

qq = '12345678'
    # 4~8 
    r = re.findall('^\d{4,8}$', qq)
    print(r)
    a = '123456789'
    # 4~8 ^规则$ ^开头 $结尾
    e = re.findall('^\d{4,8}$', a)
    print(e)

结果：

['12345678']
    []

九、组

# () 组
    a = 'pythonpythonpythonpythonpython'
    # 
    r = re.findall('(python){3}', a)
    print(r)

结果：

['python'] 代表存在一组（pythonpythonpython） 这样的数据

十、匹配模式参数

# I | S 忽略大小写 | 匹配所有字符 #

lanuage = 'PythonC#\nJavaPHP'
    r = re.findall('c#.{1}', lanuage,re.I | re.S)
    print(r)

结果：

['C#\n']

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十一、re.sub正则替换

搜索替换

def convert(value):
     matched = value.group()
     # print(value) <_sre.SRE_Match object; span=(6, 8), match='C#'>
     return '!!'+matched+'!!'
    lanuage = 'PythonC#JavaC#PHPC#'
    # r = re.sub('C#', 'GO', lanuage, 1) 返回结果： PythonGOJavaC#PHPC#
    # s=lanuage.replace('C#', 'GO')
    r = re.sub('C#', convert, lanuage) #传入参数
    print(r)

结果：
    Python!!C#!!Java!!C#!!PHP!!C#!!

十二、把函数作为参数传递

def convert(value):
     matched = value.group() #拿到对象的值
     # print(value) <_sre.SRE_Match object; span=(6, 8), match='C#'>
     if int(matched) >=6 :
     return '9'
     else:
     return '0'
    lanuage = 'A8C3721D86'
    r = re.sub('\d', convert, lanuage)
    print(r)
    #
    A9C0900D99

十三、search与match函数

s = 'A8C3721D86'
    # None 从开头开始匹配 假如没有找到相应的匹配结果 返回None 只匹配一次
    r = re.match('\d', s) 
    print(r) #None
    #搜索这个字符串 一旦找到第一个满足匹配的结果就返回 只匹配一次
    r1 = re.search('\d', s)
    print(r1) #<_sre.SRE_Match object; span=(1, 2), match='8'>
    print(r1.group()) #8
    print(r1.span()) # (1, 2)
    r2 = re.findall('\d', s)
    print(r2) #['8', '3', '7', '2', '1', '8', '6']

十四、group分组

#提取life 和python 之间的值
    s = 'life is short,i use python'
    #None
    r = re.search('life.*python', s)
    print(r.group()) #life is short,i use python group(组号)
    r = re.search('life(.*)python', s)
    print(r.group(0)) #life is short,i use python group(组号)
    print(r.group(1)) # is short,i use
    #group(0) 一种特殊情况 匹配正则表达式完整的结果
    r = re.findall('life(.*)python', s)
    print(r) #[' is short,i use ']
    s = 'life is short,i use python, i love python'
    r = re.search('life(.*)python(.*)python', s)
    print(r.group(0)) # life is short,i use python, i love python 
    print(r.group(1)) # is short,i use
    print(r.group(2)) # , i love
    print(r.group(0,1,2)) #('life is short,i use python, i love python', ' is short,i use ', ', i love ')
    print(r.groups()) # (' is short,i use ', ', i love ')

十五、一些关于学习正则的建议

#\d 数字 \D 字母
    #\w 数字和字母 =[a-zA-Z0-9_] \W 
    #\s 空白字符 \S
    # . 匹配除了换行符\n之外其他所有字符
    # * 匹配0次或者无限多次
    # + 匹配1次或者无限多次
    # ? 匹配0次或者1次
    # () 组 
    # I | S 忽略大小写 | 匹配所有字符

python ：爬虫，数据处理

十六、理解JSON

JSON 是一种轻量级的数据交换格式

字符串是JSON的表现形式

符合 JSON 格式的字符串叫做 JSON 字符串`{"name":"qiyue"}`  
SON VS XML

优势：

跨语言交换数据

易于阅读

易于解析

网络传输效率高  
十七、反序列化

import json
    # JSON object array
    json_str = '{"name":"qiyue","age":18}'
    s = json.loads(json_str)
    # dict
    #反序列化
    s = json.loads(json_str) #load() 把json 的数据类型 转换为我们自己语言的数据类型
    print(type(s)) #<class 'dict'>
    print(s) #{'name': 'qiyue', 'age': 18}
    print(s['name']) # qiyue
    json_str = '[{"name":"qiyue","age":18},{"name":"qiyue","age":18}]'
    s = json.loads(json_str)
    print(type(s)) # <class 'list'>
    print(s) # [{'name': 'qiyue', 'age': 18}, {'name': 'qiyue', 'age': 18}]
     
    JSON Python
    object dict
    array list
    string str
    number int
    number float
    true True
    false False
    null None

十八、序列化

#序列化 为json
    student = [
     { "name":"qiyue","age":18, 'flag':False},
     { "name":"python","age":18}
    ]
    json_str = json.dumps(student)
    print(type(json_str)) # <class 'str'>
    print(json_str) #[{"name": "qiyue", "age": 18, "flag": false}, {"name": "python", "age": 18}]

十九、小谈JSON、JSON对象与JSON字符串

JSON 是一种轻量级的数据交换格式

JSON对象 局限于语言

JSON字符串

JSON 有自己的数据类型

虽然它和JavaScript 的数据类型有些相似 但是他们不是一种语言

ECMASCRIPT一个标准 JavaScript ActionScription JSON 实现标准的一种方案

REST 服务![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hhb3h1bjA1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python中的正则表达式与JSON数据交换格式 ,希望对大家有所帮助，

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[python]: https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5ipV5It
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