python 正则表达式 字符串包含@-_.和半角英文数字
时间: 2023-07-29 20:10:27 浏览: 215
可以使用以下正则表达式匹配包含@-_.和半角英文数字的字符串:
```
import re
pattern = r'^[a-zA-Z0-9@\-_.]+$'
string = 'example@123_-.'
if re.match(pattern, string):
print('匹配成功')
else:
print('匹配失败')
```
解释一下正则表达式的含义:
- `^` 表示字符串的开头
- `[a-zA-Z0-9@\-_.]+` 表示匹配一个或多个(`+`)半角英文大小写字母(`a-zA-Z`)、数字(`0-9`)、`@`、`-`、`_`、`.`中的任意一个
- `$` 表示字符串的结尾
因此,整个正则表达式的含义是:匹配由半角英文大小写字母、数字、`@`、`-`、`_`、`.`组成的字符串。
相关问题
用python正则表达式验证一个字符串是否为有效的电子邮件格式,规则如下:所有字符都必须在这个范围内:小写字母a到z、大写字母A到Z、数字0到9、下划线_、连词符-、半角小数点.、以及@;必须含有1个@字符,且这个字符
不能出现在字符串开头和结尾位置;@字符不能连续出现;最后一个@字符后面必须有一个"."字符,且"."字符不能出现在字符串结尾位置。
以下是用Python正则表达式验证一个字符串是否为有效的电子邮件格式的代码:
```python
import re
def is_valid_email(email):
pattern = r'^[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+$'
return re.match(pattern, email) is not None
```
使用方法:
```python
if is_valid_email('[email protected]'):
print('Valid email')
else:
print('Invalid email')
```
空格正则表达式
### 使用正则表达式匹配空格
在处理文本时,经常需要通过正则表达式来识别和操作包含特定模式的数据。对于空格的匹配,在不同场景下有不同的方法。
#### 半角空格匹配
为了仅匹配半角空格(即普通的ASCII空格),可以使用如下模式:
```python
pattern = r' '
text_with_spaces = "Hello World"
matches = re.findall(pattern, text_with_spaces)
print(matches) # 输出: [' ']
```
此代码片段展示了如何利用简单的单个空格字符作为模式去寻找字符串中的每一个单独出现的半角空格[^3]。
#### 行首或行尾连续半角空格匹配
当目标是定位位于行起始位置的一连串半角空格时,则可采用下面的形式:
```python
pattern_start_space = r'^ +'
leading_spaces_text = " Leading spaces here."
match_leading = re.search(pattern_start_space, leading_spaces_text)
if match_leading:
print(f"Leading space found at position {match_leading.start()} to {match_leading.end()}")
```
这段脚本能够检测到给定字符串最前方存在的任何数量相连的空白区域,并报告其具体的位置范围。
#### 整行由半角空格组成的情况
如果意图捕获那些完全由半角空格构成的整行数据,那么应该构建这样的正则表达式:
```python
pattern_all_spaces_line = r'^ +$'
all_spaces_line = " "
is_only_spaces = bool(re.fullmatch(pattern_all_spaces_line, all_spaces_line))
print(is_only_spaces) # True 如果该行为纯空格;False 否则
```
这里运用了`fullmatch()`函数确保整个输入都满足指定条件——即从头至尾均为半角空格。
#### 包含制表符在内的所有类型的空白字符
有时还需要考虑更广泛的空白定义,比如不仅限于标准键盘上的空格键产生的符号还包括水平/垂直跳页(`\f`)、回车(`\r`)、换行(`\n`)以及制表位(`\t`)等特殊控制码。这时就可以借助预定义好的`\s`元字符实现全面覆盖:
```python
pattern_any_whitespace = r'\s+'
mixed_whitespaces = "\thello\nworld\t"
result = re.split(pattern_any_whitespace, mixed_whitespaces.strip())
print(result) # 结果取决于原始字符串内的实际间隔分布情况
```
上述例子说明了怎样用`\s+`有效地分割一段混合着多种不同类型空白分隔开来的文字序列。
#### 排除所有的空白字符外的内容
相反地,假如目的是提取出除了任何形式的空白以外的一切其他成分的话,可以通过否定型字符集达成目的:
```python
pattern_non_whitespace = r'[^\s]+'
sample_string = "This is a test string with multiple types of whitespace.\nNew line included!"
non_ws_parts = re.findall(pattern_non_whitespace, sample_string)
for part in non_ws_parts:
print(part)
```
这将返回一系列不含有任何种类空白的部分组成的列表。
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