Python进阶（4）--正则表达式

正则表达式

在Python中，正则表达式（Regular Expression，简称Regex）是一种强大的文本处理工具，它允许你使用一种特殊的语法来匹配、查找、替换字符串中的文本。

在这之前，还记得之前我们是通过什么方法分割字符串的嘛？

strs = "a,b;c@d"
print(strs.split(","))	#以“，”为分割点分割
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['a', 'b;c@d']

字符串中的方法：split()方法：以括号内给入的东西为分割点分割，返回一个列表。

这是我们之前的方法，对于上述的字符串，如果要是想将a、b、c都分割出来还需要以";“、”@"为分隔带你再次分割，数据量大了之后就会变得很麻烦。于是，给我们带来新方法啦！

元字符

因为正则表达式也是用字符串表示的，所以首先了解如何用字符来描述字符如果直接给出字符，就是精确匹配，但有一些字符加上转义符后就具有特殊含义：

\d可以匹配一个数字
例如：'00\d'可以匹配'007'，但无法匹配'00A''\d\d\d'可以匹配'010'
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\w可以匹配一个字母或数字
例如：'\w\w\d'可以匹配'py3'
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'.'可以匹配任意字符
例如：'py.'可以匹配'pyc'、'pyo'、'py!'等等
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\s可以匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等

常见的元字符有：

在这里插入图片描述

正则进阶

要匹配变长的字符，在正则表达式中，用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符，用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符，用{n,m}表示n~m个字符。来看一个复杂的例子：\d{3}\s+\d{3,8}

\d{3}表示匹配3个数字，例如'010'
\s可以匹配一个空格（也包括Tab等空白符），所以\s+表示至少有一个空格，例如匹配 '空格'，'空格空格'，'空格空格空格'等；
\d{3,8}表示3-8个数字，例如'1234567','123','12345'
综上，该正则表达式可以匹配以任意个空格隔开的带三位区号的电话号码

要做更精确地匹配，则还需编写更复杂的正则表达式:

[0-9a-zA-Z\_]可以匹配一个数字、字母或者下划线
[0-9a-zA-Z\_]+可以匹配至少由一个数字、字母或者下划线组成的字符串
比如'a100'，'0_Z'，'Py3000'等等
[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]*可以匹配由字母或下划线开头，后接任意个由一个数字、字母或者下划线组成的字符串，也就是Python合法的命名规则
[a-zA-Z\_][0-9a-zA-Z\_]{0, 19}更精确地限制了长度是1-20个字符（前面1个字符，后面最多19个字符）
A|B可以匹配A或B，所以(P|p)ython可以匹配'Python'或者'python'
^表示行的开头，^\d表示必须以数字开头
$表示行的结束，\d$表示必须以数字结束

了解了这些新东西之后，我们来看看怎么使用到他们吧！

导入re模块

re模块使Python语言拥有全部的正则表达式功能！

# 正则表达式
import re

导入模块之后我们来看看怎么使用它：

正则方法

split()方法

开头说的字符串自带split方法可以指定分隔符进行字符串的切分，同样re模块也提供了split方法，可以按照指定的正则表达式进行字符串的切分：

import re
if __name__ == '__main__':strs = "a,b;c@d"print(re.split(r'[,;@]',strs))
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输出结果：
['a', 'b', 'c', 'd']

match()方法

re模块提供了一个match方法，可以判断正则表达式是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None，比如：

phone = "1555-123456789"
print(re.match(r'\d{4}-\d{7}', phone))	#\d{7}中范围只到7，故此输出只能到第七个数
----------------
输出结果：
<re.Match object; span=(0, 12), match='1555-1234567'>

#匹配一个变量名称
print(re.match(r"[A-Za-z_]\w*", "AKBDkfnh983u"))
print(re.match(r"[p|P]ython","python"))
-------------------
输出结果：
<re.Match object; span=(0, 12), match='AKBDkfnh983u'>
<re.Match object; span=(0, 6), match='python'>

print("ABC\\001")
print(re.match(r"\w+\\\d+","ABC\\001"))		#使用r标记字符串，那么就不再需要考虑转义的问题了
--------------
输出结果：
<re.Match object; span=(0, 7), match='ABC\\001'>

groups()分组

除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group），比如：

匹配出时间：

t = "19:59:59"
# 匹配出时间
# 分组使用的是在正则内部使用 括号 第几个括号就是第几个组别
print(re.match(r"([0-1]\d|2[0-3]):([0-5]\d):([0-5]\d)", t).groups())	#小时、分钟、秒都用()分开了
[0-1]\d表示小时中的第一个数为0~1，第二个数\d即0~9都可以
print(re.match(r"([0-1]\d|2[0-3]):([0-5]\d):([0-5]\d)", t).group(1))	#group()括号内的参数表示组别
print(re.match(r"([0-1]\d|2[0-3]):([0-5]\d):([0-5]\d)", t).group(2))
print(re.match(r"([0-1]\d|2[0-3]):([0-5]\d):([0-5]\d)", t).group(3))
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输出结果:
('19', '59', '59')
19
59
59

贪婪匹配

正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。

例如，匹配出数字后面的0：

# 贪婪匹配
# 怎么结束贪婪匹配  ? 结束贪婪匹配
# ^表示以什么开头   $ 表示以什么结尾
num = "10233333000000"
print(re.match(r"^(\d+?)(0+)$", num).groups())		#^(\d+?)以数字开头；(0+)$以0结尾
-----------------
输出结果：
('10233333', '000000')

预编译

如果大家规则都类似，那可以提前将规则定义好，比如：

num1 = "102333000000"
num2 = "1023333000000"
num3 = "103333000000"
num4 = "133333000000"

怎么将它提前编译好呢？

使用compile方法预编译：

re_comp = re.compile(r"^(\d+?)(0+)$")

调用：

re_comp = re.compile(r"^(\d+?)(0+)$")
print(re_comp.match(num1))
print(re_comp.match(num2))
print(re_comp.match(num3))
print(re_comp.match(num4))
-------------------------------
输出结果：
<re.Match object; span=(0, 12), match='102333000000'>
<re.Match object; span=(0, 13), match='1023333000000'>
<re.Match object; span=(0, 12), match='103333000000'>
<re.Match object; span=(0, 12), match='133333000000'>

总结

本篇介绍了：

元字符：用字符来描述字符。
正则进阶：
1. 用*表示任意个字符（包括0个），用+表示至少一个字符。
2. 用?表示0个或1个字符，用{n}表示n个字符。
3. 用{n,m}表示n~m个字符。
正则方法：
1. split()方法：指定分隔符进行字符串的切分。
2. match方法：可以判断正则表达式是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。
3. groups()分组：提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。
贪婪匹配：正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。
1. “?” 结束贪婪匹配。
2. "^"表示以什么开头 , “$” 表示以什么结尾。
3. 预编译:如果大家规则都类似，可以使用compile方法提前将规则定义好。