必备的数据处理所需的正则表达式

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2025年7月25日 20:2 本文热度 97

案例一：

11   5e8be754b95701000138faa*12   5e8bf66cb95701000138fab*19   5ff82fd2c6eec500014*****20   6007f24b4916d700017a4d9*21   600f90ace36e8300019879**49   62973869df10f2000167****

这种是通过 diff 出来的数据，那如何去掉前面多余的：

^.*\s+

^
匹配行首。
.*
匹配任意字符（除换行符）零次或多次。
\s+
匹配一个或多个空白字符（包括空格、制表符等）。
替换为空字符串，即可删除匹配部分。

案例二：

一个大的 json 文件，找到所有 noteId 对应的值的所有行

类似以下格式：

"noteId":"68385178000000002102d**"

基本匹配：

"noteId":"[^"]+"

"noteId":"
匹配固定前缀。
[^"]+
匹配除 " 外的任意字符（1次或多次）。

如图所示：

如果是在 vscode 里面，我们要批量复制出来所有查找到的：

匹配所有结果后，按 Ctrl + Shift + L（Windows）将所有匹配项加入多光标选择。
然后按 Ctrl + C 复制或直接编辑。

这样我们就可以从一个大的 json 数据文件里面找到我们要的所有数据，然后新打开一个文件：

就可以处理对应的数据了

其他的 key=value 其实也可以参考案例二里面的执行就可以了

案例3：

py 里面做一些正则的事情，给一个示例：

import retext = """451  681c7b566850f30015a0317*123  abc123xyztest  value456"""# 使用正则替换result = re.sub(r'^.*\s+', '', text, flags=re.MULTILINE)print(result)

会用大 re 这个包：

re 模块是用于处理正则表达式的标准库，提供了强大的字符串匹配、搜索、替换和分割功能。

上面的案例我们用到 sub 方法：

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

替换字符串中所有匹配正则的部分。

再简单的示例：

new_str = re.sub(r'\d+', '新视野', 'a1b23c456')print(new_str)  # 输出: a新视野b新视野c新视野

其实它还有很多方法：

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
re.finditer(pattern, string, flags=0)

阅读原文：原文链接

该文章在 2025/7/26 9:43:04 编辑过

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正则

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