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必備的數據處理所需的正則表達式

admin

2025年7月25日 20:2 本文熱度 562

案例一：

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

這種是通過 diff 出來的數據，那如何去掉前面多余的：

^.*\s+

^
匹配行首。
.*
匹配任意字符（除換行符）零次或多次。
\s+
匹配一個或多個空白字符（包括空格、制表符等）。
替換為空字符串，即可刪除匹配部分。

案例二：

一個大的 json 文件，找到所有 noteId 對應的值的所有行

類似以下格式：

"noteId":"68385178000000002102d**"

基本匹配：

"noteId":"[^"]+"

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

如圖所示：

如果是在 vscode 里面，我們要批量復制出來所有查找到的：

匹配所有結果后，按 Ctrl + Shift + L（Windows）將所有匹配項加入多光標選擇。
然后按 Ctrl + C 復制或直接編輯。

這樣我們就可以從一個大的 json 數據文件里面找到我們要的所有數據，然后新打開一個文件：

就可以處理對應的數據了

其他的 key=value 其實也可以參考案例二里面的執行就可以了

案例3：

py 里面做一些正則的事情，給一個示例：

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

會用大 re 這個包：

re 模塊是用于處理正則表達式的標準庫，提供了強大的字符串匹配、搜索、替換和分割功能。

上面的案例我們用到 sub 方法：

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

替換字符串中所有匹配正則的部分。

再簡單的示例：

new_str = re.sub(r'\d+', '新視野', 'a1b23c456')print(new_str)  # 輸出: a新視野b新視野c新視野

其實它還有很多方法：

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

閱讀原文：原文鏈接

該文章在 2025/7/26 9:43:04 編輯過

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