这篇文章将为大家详细讲解有关怎么在python中利用正则表达式从字符串中提取数字，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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使用正则表达式，用法如下：

## 总结
## ^ 匹配字符串的开始。
## $ 匹配字符串的结尾。
## \b 匹配一个单词的边界。
## \d 匹配任意数字。
## \D 匹配任意非数字字符。
## x? 匹配一个可选的 x 字符 (换言之，它匹配 1 次或者 0 次 x 字符)。
## x* 匹配0次或者多次 x 字符。
## x+ 匹配1次或者多次 x 字符。
## x{n,m} 匹配 x 字符，至少 n 次，至多 m 次。
## (a|b|c) 要么匹配 a，要么匹配 b，要么匹配 c。
## (x) 一般情况下表示一个记忆组 (remembered group)。你可以利用 re.search 函数返回对象的 groups() 函数获取它的值。
## 正则表达式中的点号通常意味着 “匹配任意单字符”

解题思路：

既然是提取数字，那么数字的形式一般是：整数，小数，整数加小数；

所以一般是形如：----.-----；

根据上述正则表达式的含义，可写出如下的表达式："\d+\.?\d*"；

\d+匹配1次或者多次数字，注意这里不要写成*，因为即便是小数，小数点之前也得有一个数字；\.?这个是匹配小数点的，可能有，也可能没有；\d*这个是匹配小数点之后的数字的，所以是0个或者多个；

代码如下：

import re
string="A1.45，b5，6.45，8.82"
print re.findall(r"\d+\.?\d*",string)
# ['1.45', '5', '6.45', '8.82']

匹配指定字符串开头的数字

例如下面的string：

tensorflow:Final best valid   0 loss=0.20478513836860657 norm_loss=0.767241849151384 roc=0.8262403011322021 pr=0.39401692152023315 calibration=0.9863265752792358 rate=0.0
提取 calibration=0.9863265752792358 .
# 匹配“calibration=”后面的数字
pattern = re.compile(r'(?<=calibration=)\d+\.?\d*')
pattern.findall(string)
# ['0.9863265752792358']

匹配包含指定字符串开头的数字

pattern = re.compile(r'(?:loss=)\d+\.?\d*')
pattern.findall(string)
# ['loss=0.20478513836860657', 'loss=0.767241849151384']

匹配时间，17:35:24

string = "WARNING:tensorflow: 20181011 15:28:39 Initialize training"
pattern = re.compile(r'\d{2}:\d{2}:\d{2}')
pattern.findall(string)
# ['15:28:39']

匹配时间，20181011 15:28:39

string = "WARNING:tensorflow: 20181011 15:28:39 Initialize training"
pattern = re.compile(r'\d{4}\d{2}\d{2}\s\d{2}:\d{2}:\d{2}')
pattern.findall(string)
# ['20181011 15:28:39']

Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

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