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产生方式：通过

re.compile(pattern，[flags])回   match( string[, pos[, endpos]]) ；返回string[pos,endpos]匹配   pattern的MatchObject

Python代码

split( string[, maxsplit = 0])   findall( string[, pos[, endpos]])   sub( repl, string[, count = 0])

这几个函数和re模块内的相同，只不过是调用形式有点差别

re.几个函数和 正则表达式对象的几个函数，功能相同，但同一程序如果
多次用的这些函数功能，正则表达式对象的几个函数效率高些

matchobject

通过 re.match(……) 和 re.compile(……).match返回

该对象有如下方法和属性：

方法：

group( [group1, ...])   groups( [default])   groupdict( [default])   start( [group])   end( [group])

说明这几个函数的***方法，就是举个例子

matchObj = re.compile(r”(?P\d+)\.(\d*)”)   m = matchObj.match(’3.14sss’)   #m = re.match(r”(?P\d+)\.(\d*)”, ‘3.14sss’)   print m.group()   print m.group(0)   print m.group(1)   print m.group(2)   print m.group(1,2)   print m.group(0,1,2)   print m.groups()   print m.groupdict()   print m.start(2)   print m.string

输出如下：

3.14   3.14   3   14   (’3′, ‘14′)   (’3.14′, ‘3′, ‘14′)   (’3′, ‘14′)   {’int’: ‘3′}   2   3.14sss

所以group() 和group(0)返回，匹配的整个表达式的字符串，另外group(i) 就是正则表达式中用第i个“（）” 括起来的匹配内容 (’3.14′, ‘3′, ‘14′)最能说明问题了。

到此，相信大家对“Python正则表达式对象怎么解决相关问题”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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