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浅谈python中的正则表达式(re模块)

一、简介

正则表达式本身是一种小型的、高度专业化的编程语言,而在python中,通过内嵌集成re模块,程序媛们可以直接调用来实现正则匹配。正则表达式模式被编译成一系列的字节码,然后由用C编写的匹配引擎执行。

二、正则表达式中常用的字符含义

1、普通字符和11个元字符:

普通字符 匹配自身 abc abc . 匹配任意除换行符"n"外的字符(在DOTALL模式中也能匹配换行符 a.c abc 转义字符,使后一个字符改变原来的意思 a.c;a\c a.c;ac * 匹配前一个字符0或多次 abc* ab;abccc + 匹配前一个字符1次或无限次 abc+ abc;abccc ? 匹配一个字符0次或1次 abc? ab;abc ^ 匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头 ^abc abc $ 匹配字符串末尾,在多行模式中匹配每一行的末尾 abc$ abc | 或。匹配|左右表达式任意一个,从左到右匹配,如果|没有包括在()中,则它的范围是整个正则表达式 abc|def abc def {} {m}匹配前一个字符m次,{m,n}匹配前一个字符m至n次,若省略n,则匹配m至无限次 ab{1,2}c abc abbc [] 字符集。对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出,也可以给出范围,如[abc]或[a-c]。[^abc]表示取反,即非abc。
所有特殊字符在字符集中都失去其原有的特殊含义。用反斜杠转义恢复特殊字符的特殊含义。 a[bcd]e abe ace ade () 被括起来的表达式将作为分组,从表达式左边开始没遇到一个分组的左括号“(”,编号+1.
分组表达式作为一个整体,可以后接数量词。表达式中的|仅在该组中有效。 (abc){2}
a(123|456)c abcabc a456c

这里需要强调一下反斜杠的作用:

反斜杠后边跟元字符去除特殊功能;(即将特殊字符转义成普通字符) 反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能;(即预定义字符) 引用序号对应的字组所匹配的字符串。
a=re.search(r'(tina)(fei)haha2','tinafeihahafei tinafeihahatina').group()
print(a)

结果:

tinafeihahafei

2、预定义字符集(可以写在字符集[...]中)

d 数字:[0-9] abc a1c D 非数字:[^d] aDc abc s 匹配任何空白字符:[<空格>trnfv] asc a c S 非空白字符:[^s] aSc abc w 匹配包括下划线在内的任何字字符:[A-Za-z0-9_] awc abc W 匹配非字母字符,即匹配特殊字符 aWc a c A 仅匹配字符串开头,同^ Aabc abc Z 仅匹配字符串结尾,同$ abcZ abc b 匹配w和W之间,即匹配单词边界匹配一个单词边界,也就是指单词和空格间的位置。例如, 'erb' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 babcb
ab!bc 空格abc空格
a!bc B [^b] aBbc abc

这里需要强调一下b的单词边界的理解:

w = re.findall('btina','tian tinaaaa')
print(w)
s = re.findall(r'btina','tian tinaaaa')
print(s)
v = re.findall(r'btina','tian#tinaaaa')
print(v)
a = re.findall(r'btinab','tian#tina@aaa')
print(a)

执行结果如下:
[]
['tina']
['tina']
['tina']

3、特殊分组用法:

(?P<name>) 分组,除了原有的编号外再指定一个额外的别名 (?P<id>abc){2} abcabc (?P=name) 引用别名为<name>的分组匹配到字符串 (?P<id>d)abc(?P=id) 1abc1 5abc5 <number> 引用编号为<number>的分组匹配到字符串 (d)abc1 1abc1 5abc5

三、re模块中常用功能函数

1、compile()

编译正则表达式模式,返回一个对象的模式。(可以把那些常用的正则表达式编译成正则表达式对象,这样可以提高一点效率。)

格式:

re.compile(pattern,flags=0)

pattern: 编译时用的表达式字符串。

flags 编译标志位,用于修改正则表达式的匹配方式,如:是否区分大小写,多行匹配等。常用的flags有:

标志 含义 re.S(DOTALL) 使.匹配包括换行在内的所有字符 re.I(IGNORECASE) 使匹配对大小写不敏感 re.L(LOCALE) 做本地化识别(locale-aware)匹配,法语等查看图片 re.M(MULTILINE) 多行匹配,影响^和$ re.X(VERBOSE) 该标志通过给予更灵活的格式以便将正则表达式写得更易于理解 re.U 根据Unicode字符集解析字符,这个标志影响w,W,b,B

import re
tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..."
rr = re.compile(r'w*oow*')
print(rr.findall(tt)) #查找所有包含'oo'的单词

执行结果如下:
['good', 'cool']

2、match()

决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配。//注:这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符,仍然视为成功。想要完全匹配,可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'

格式:

re.match(pattern, string, flags=0)
print(re.match('com','comwww.runcomoob').group())
print(re.match('com','Comwww.runcomoob',re.I).group())

执行结果如下:
com
com

3、search()

格式:

re.search(pattern, string, flags=0)

re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回,如果字符串没有匹配,则返回None。

print(re.search('dcom','www.4comrunoob.5com').group())

执行结果如下:
4com

*注:match和search一旦匹配成功,就是一个match object对象,而match object对象有以下方法:

group() 返回被 RE 匹配的字符串 start() 返回匹配开始的位置 end() 返回匹配结束的位置 span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置 group() 返回re整体匹配的字符串,可以一次输入多个组号,对应组号匹配的字符串。

a. group()返回re整体匹配的字符串,

b. group (n,m) 返回组号为n,m所匹配的字符串,如果组号不存在,则返回indexError异常

c.groups()groups() 方法返回一个包含正则表达式中所有小组字符串的元组,从 1 到所含的小组号,通常groups()不需要参数,返回一个元组,元组中的元就是正则表达式中定义的组。

import re
a = "123abc456"
 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)) #123abc456,返回整体
 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)) #123
 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)) #abc
 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)) #456
###group(1) 列出第一个括号匹配部分,group(2) 列出第二个括号匹配部分,group(3) 列出第三个括号匹配部分。###

4、findall()

re.findall遍历匹配,可以获取字符串中所有匹配的字符串,返回一个列表。

格式:

re.findall(pattern, string, flags=0)
p = re.compile(r'd+')
print(p.findall('o1n2m3k4'))

执行结果如下:
['1', '2', '3', '4']

import re
tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..."
rr = re.compile(r'w*oow*')
print(rr.findall(tt))
print(re.findall(r'(w)*oo(w)',tt))#()表示子表达式 

执行结果如下:
['good', 'cool']
[('g', 'd'), ('c', 'l')]

5、finditer()

搜索string,返回一个顺序访问每一个匹配结果(Match对象)的迭代器。找到 RE 匹配的所有子串,并把它们作为一个迭代器返回。

格式:

re.finditer(pattern, string, flags=0)
iter = re.finditer(r'd+','12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...')
for i in iter:
 print(i)
 print(i.group())
 print(i.span())

执行结果如下:
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='12'>
12
(0, 2)
<_sre.SRE_Match object; span=(8, 10), match='44'>
44
(8, 10)
<_sre.SRE_Match object; span=(24, 26), match='11'>
11
(24, 26)
<_sre.SRE_Match object; span=(31, 33), match='10'>
10
(31, 33)

6、split()

按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。

可以使用re.split来分割字符串,如:re.split(r's+', text);将字符串按空格分割成一个单词列表。

格式:

re.split(pattern, string[, maxsplit])

maxsplit用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。

print(re.split('d+','one1two2three3four4five5'))

执行结果如下:
['one', 'two', 'three', 'four', 'five', '']

7、sub()

使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。

格式:

re.sub(pattern, repl, string, count)
import re
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print(re.sub(r's+', '-', text))

执行结果如下:
JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...

其中第二个函数是替换后的字符串;本例中为'-'

第四个参数指替换个数。默认为0,表示每个匹配项都替换。

re.sub还允许使用函数对匹配项的替换进行复杂的处理。

如:re.sub(r's', lambda m: '[' + m.group(0) + ']', text, 0);将字符串中的空格' '替换为'[ ]'。

import re
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print(re.sub(r's+', lambda m:'['+m.group(0)+']', text,0))

执行结果如下:
JGood[ ]is[ ]a[ ]handsome[ ]boy,[ ]he[ ]is[ ]cool,[ ]clever,[ ]and[ ]so[ ]on...

8、subn()

返回替换次数

格式:

subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
print(re.subn('[1-2]','A','123456abcdef'))
print(re.sub("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C'))
print(re.subn("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C'))

执行结果如下:
('AA3456abcdef', 2)
I have A, I have B ,I have C
('I have A, I have B ,I have C', 3)

四、一些注意点

1、re.match与re.search与re.findall的区别:

re.match只匹配字符串的开始,如果字符串开始不符合正则表达式,则匹配失败,函数返回None;而re.search匹配整个字符串,直到找到一个匹配。

a=re.search('[d]',"abc33").group()
print(a)
p=re.match('[d]',"abc33")
print(p)
b=re.findall('[d]',"abc33")
print(b)

执行结果:
3
None
['3', '3']

2、贪婪匹配与非贪婪匹配

*?,+?,??,{m,n}? 前面的*,+,?等都是贪婪匹配,也就是尽可能匹配,后面加?号使其变成惰性匹配

a = re.findall(r"a(d+?)",'a23b')
print(a)
b = re.findall(r"a(d+)",'a23b')
print(b)

执行结果:
['2']
['23']

a = re.match('<(.*)>','<H1>title<H1>').group()
print(a)
b = re.match('<(.*?)>','<H1>title<H1>').group()
print(b)

执行结果:
<H1>title<H1>
<H1>

a = re.findall(r"a(d+)b",'a3333b')
print(a)
b = re.findall(r"a(d+?)b",'a3333b')
print(b)

执行结果如下:
['3333']
['3333']
#######################

这里需要注意的是如果前后均有限定条件的时候,就不存在什么贪婪模式了,非匹配模式失效。

3、用flags时遇到的小坑

print(re.split('a','1A1a2A3',re.I))#输出结果并未能区分大小写

这是因为re.split(pattern,string,maxsplit,flags)默认是四个参数,当我们传入的三个参数的时候,系统会默认re.I是第三个参数,所以就没起作用。如果想让这里的re.I起作用,写成flags=re.I即可。

五、正则的小实践

1、匹配电话号码

p = re.compile(r'd{3}-d{6}')
print(p.findall('010-628888'))

2、匹配IP

re.search(r"(([01]?d?d|2[0-4]d|25[0-5]).){3}([01]?d?d|2[0-4]d|25[0-5].)","192.168.1.1")

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持积木网。

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