菜鸟教程 之 python 正则表达式:http://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html
python 官网正则文档:https://docs.python.org/2/library/re.html
1、正则表达式 简介
正则表达式 是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合,组成一个 "规则字符串" 用来表示对字符串的一种过滤逻辑。
正则表达式 是用来匹配字符串非常强大的工具,利用 正则表达式 可以从任意字符串中易如反掌的提取出想要的字符串。
正则表达式的大致匹配过程是:
- 1. 依次拿出表达式和文本中的字符比较,
- 2. 如果每一个字符都能匹配,则匹配成功;一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。
- 3. 如果表达式中有量词或边界,这个过程会稍微有一些不同。
2、正则表达式的语法规则
下面是 Python 中正则表达式的一些匹配规则,图片资料来自 CSDN
3、正则表达式相关注解
(1)数量词 的 贪婪模式 与 非贪婪模式
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的(在少数语言里也可能是默认非贪婪),总是尝试匹配尽可能多的字符;非贪婪的则相反,总是尝试匹配尽可能少的字符。例如:正则表达式”ab*”如果用于查找”abbbc”,将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab*?”,将找到”a”。
注:我们一般使用非贪婪模式来提取。
(2)反斜杠问题
与大多数编程语言相同,正则表达式里使用”\”作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”\”,那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\\\\”:前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。
Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r”\\”表示。同样,匹配一个数字的”\\d”可以写成r”\d”。有了原生字符串,妈妈也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观勒。
4、Python 的 re 模块
Python 自带了 re 模块,它提供了对正则表达式的支持。主要用到的方法列举如下
#返回pattern对象
re.compile(string[,flag])
#以下为匹配所用函数
re.match(pattern, string[, flags])
re.search(pattern, string[, flags])
re.split(pattern, string[, maxsplit])
re.findall(pattern, string[, flags])
re.finditer(pattern, string[, flags])
re.sub(pattern, repl, string[, count])
re.subn(pattern, repl, string[, count])
在介绍这几个方法之前,我们先来介绍一下 pattern 的概念,pattern 可以理解为一个匹配模式,那么我们怎么获得这个匹配模式呢?很简单,我们需要利用 re.compile 方法就可以。例如
pattern = re.compile(r'hello')
在参数中我们传入了原生字符串对象,通过 compile 方法编译生成一个 pattern 对象,然后我们利用这个对象来进行进一步的匹配。
另外大家可能注意到了另一个参数 flags,在这里解释一下这个参数的含义:
参数 flag 是匹配模式,取值可以使用按位或运算符’|’表示同时生效,比如re.I | re.M。
可选值有:
• re.I(全拼:IGNORECASE): 忽略大小写(括号内是完整写法,下同)• re.M(全拼:MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为(参见上图)• re.S(全拼:DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为• re.L(全拼:LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定• re.U(全拼:UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性• re.X(全拼:VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行,忽略空白字符,并可以加入注释。
在刚才所说的另外几个方法例如 re.match 里我们就需要用到这个pattern了,下面我们一一介绍。
注:以下七个方法中的flags同样是代表匹配模式的意思,如果在pattern生成时已经指明了flags,那么在下面的方法中就不需要传入这个参数了。
(1)re.match(pattern, string[, flags])
这个方法将会从string(我们要匹配的字符串)的开头开始,尝试匹配pattern,一直向后匹配,如果遇到无法匹配的字符,立即返回None,如果匹配未结束已经到达string的末尾,也会返回None。两个结果均表示匹配失败,否则匹配pattern成功,同时匹配终止,不再对string向后匹配。下面我们通过一个例子理解一下
__author__ = 'CQC'
# -*- coding: utf-8 -*-#导入re模块
import re# 将正则表达式编译成Pattern对象,注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r'hello')# 使用re.match匹配文本,获得匹配结果,无法匹配时将返回None
result1 = re.match(pattern,'hello')
result2 = re.match(pattern,'helloo CQC!')
result3 = re.match(pattern,'helo CQC!')
result4 = re.match(pattern,'hello CQC!')#如果1匹配成功
if result1:# 使用Match获得分组信息print result1.group()
else:print '1匹配失败!'#如果2匹配成功
if result2:# 使用Match获得分组信息print result2.group()
else:print '2匹配失败!'#如果3匹配成功
if result3:# 使用Match获得分组信息print result3.group()
else:print '3匹配失败!'#如果4匹配成功
if result4:# 使用Match获得分组信息print result4.group()
else:print '4匹配失败!'
运行结果
hello
hello
3匹配失败!
hello
匹配分析:
- 1. 第一个匹配,pattern 正则表达式为 ’hello’,我们匹配的目标字符串 string 也为 hello,从头至尾完全匹配,匹配成功。
- 2. 第二个匹配,string 为 helloo CQC,从 string 头开始匹配 pattern 完全可以匹配,pattern 匹配结束,同时匹配终止,后面的 o CQC 不再匹配,返回匹配成功的信息。
- 3. 第三个匹配,string 为helo CQC,从 string 头开始匹配 pattern,发现到 ‘o’ 时无法完成匹配,匹配终止,返回 None
- 4. 第四个匹配,同第二个匹配原理,即使遇到了空格符也不会受影响。
我们还看到最后打印出了result.group(),这个是什么意思呢?下面我们说一下关于 match 对象的的属性和方法。Match 对象是一次匹配的结果,包含了很多关于此次匹配的信息,可以使用 Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。
属性:
1.string: 匹配时使用的文本。
2.re: 匹配时使用的Pattern对象。
3.pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
4.endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
5.lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组,将为None。
6.lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组,将为None。方法:
1.group([group1, …]):
获得一个或多个分组截获的字符串;指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名;编号0代表整个匹配的子串;不填写参数时,返回group(0);没有截获字符串的组返回None;截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2.groups([default]):
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代,默认为None。
3.groupdict([default]):
返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典,没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4.start([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引(子串第一个字符的索引)。group默认值为0。
5.end([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的结束索引(子串最后一个字符的索引+1)。group默认值为0。
6.span([group]):
返回(start(group), end(group))。
7.expand(template):
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g、\g引用分组,但不能使用编号0。\id与\g是等价的;但\10将被认为是第10个分组,如果你想表达\1之后是字符’0’,只能使用\g0。
下面我们用一个例子来体会一下
# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的match实例import re
# 匹配如下内容:单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group():", m.group()
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\g \g\g'):", m.expand(r'\2 \1\3')### output ###
# m.string: hello world!
# m.re:
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!
(2)re.search(pattern, string[, flags])
search 方法与 match 方法极其类似,区别在于 match() 函数只检测 re 是不是在 string 的开始位置匹配,search() 会扫描整个 string 查找匹配,match() 只有在 0 位置匹配成功的话才有返回,如果不是开始位置匹配成功的话,match() 就返回 None。同样,search 方法的返回对象同 match() 返回对象的方法和属性。我们用一个例子感受一下
#导入re模块
import re# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'world')
# 使用search()查找匹配的子串,不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = re.search(pattern,'hello world!')
if match:# 使用Match获得分组信息print match.group()
### 输出 ###
# world
(3)re.split(pattern, string[, maxsplit])
按照能够匹配的子串将 string 分割后返回列表。maxsplit 用于指定最大分割次数,不指定将全部分割。我们通过下面的例子感受一下。
import repattern = re.compile(r'\d+')
print re.split(pattern,'one1two2three3four4')### 输出 ###
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']
(4)re.findall(pattern, string[, flags])
搜索 string,以列表形式返回全部能匹配的子串。我们通过这个例子来感受一下
import repattern = re.compile(r'\d+')
print re.findall(pattern,'one1two2three3four4')### 输出 ###
# ['1', '2', '3', '4']
(5)re.finditer(pattern, string[, flags])
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。我们通过下面的例子来感受一下
import repattern = re.compile(r'\d+')
for m in re.finditer(pattern,'one1two2three3four4'):print m.group(),### 输出 ###
# 1 2 3 4
(6)re.sub(pattern, repl, string[, count])
使用 repl 替换 string 中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
- 当 repl 是一个字符串时,可以使用 \id 或 \g、\g 引用分组,但不能使用编号0。
- 当 repl 是一个方法时,这个方法应当只接受一个参数(Match对象),并返回一个字符串用于替换( 返回的字符串中不能再引用分组 )。
- count 用于指定最多替换次数,不指定时全部替换。
import repattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'print re.sub(pattern,r'\2 \1', s)def func(m):return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()print re.sub(pattern,func, s)### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!
(7)re.subn(pattern, repl, string[, count])
返回 ( sub(repl, string[, count]), 替换次数 )。
import repattern = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'print re.subn(pattern,r'\2 \1', s)def func(m):return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()print re.subn(pattern,func, s)### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)
5、Python 的 re 模块的另一种使用方式
在上面我们介绍了 7 个工具方法,例如 match,search 等等,不过调用方式都是 re.match,re.search 的方式,其实还有另外一种调用方式,可以通过 pattern.match,pattern.search 调用,这样调用便不用将 pattern 作为第一个参数传入了,大家想怎样调用皆可。
函数 API 列表
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit])findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags])finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags])sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count])subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])
示例代码:
import redef func_1():pattern = re.compile(r'((86|86\+)?\d{11})')s = "abc86+12345678901abc"result = re.search(pattern, s)print(result.groups())passdef func_2():pattern = re.compile(r'((86|86\+)?\d{11})')s = "abc86+12345678901abc"result = pattern.search(s)print(result.groups())passif __name__ == "__main__":print("this is a test")func_1()print('*'* 20)func_2()
运行结果: