正则表达式（python实例）

正则表达式（python实例）

一、简介

正则表达式（Regular Expressions，简称 Regex）是一种用来描述文本模式的工具，它通过一系列字符和特殊字符组合成的表达式，用于在文本中进行模式匹配和搜索。这些模式可以用来检索、替换、分割字符串，以及验证输入的格式是否符合要求。

python中，使用正则表达式通常涉及到 re 模块。这个模块提供了一组功能，用于处理正则表达式。

二、正则表达式

基本组成

1. 字符匹配
  • . : 匹配除换行符以外的任何单字符。
  • \d : 匹配一个数字字符。等价于 [0-9]。
  • \D : 匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9]。
  • \w : 匹配字母、数字、下划线。等价于 [a-zA-Z0-9_]。
  • \W : 匹配非字母数字下划线。等价于 [^a-zA-Z0-9_]。
  • \s : 匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换行符等。
  • \S : 匹配任何非空白字符。
  • [] : 字符集，匹配包含的任一字符。例如 [a-z] 匹配任何小写字母。
2. 量词
  • * : 匹配前面的子表达式零次或多次。
  • + : 匹配前面的子表达式一次或多次。
  • ? : 匹配前面的子表达式零次或一次。
  • {n} : 精确匹配 n 次。
  • {n,} : 匹配 n 次或更多次。
  • {n,m} : 匹配 n 到 m 次。
3. 位置和断言
  • ^ : 匹配输入字符串的开始位置。
  • $ : 匹配输入字符串的结束位置。
  • \b : 匹配一个单词边界。
  • \B : 匹配非单词边界。
  • (?=...) : 正前瞻，断言此位置的后面能匹配表达式。
  • (?!...) : 负前瞻，断言此位置的后面不能匹配表达式。
  • (?<=...) : 正后顾，断言此位置的前面能匹配表达式。
  • (?<!...) : 负后顾，断言此位置的前面不能匹配表达式。
4. 分组和引用
  • () : 匹配括号内的表达式，也表示一个组。
  • (?P<name>...) : 匹配的子字符串可以通过名字来引用。
  • \1, \2, … : 引用第一、第二等括号内匹配的内容。
5. 特殊字符的转义
  • 使用反斜杠 \ 来转义特殊字符（如 *, +, ?, {, }, (, ) 等）。

进阶用法

1. 条件表达式(仅限部分实现)：
  • (?(cond)yes-pattern|no-pattern) 根据条件选择匹配模式。
2. 递归模式(非标准，某些实现如 PCRE 提供支持)：
  • 用于匹配嵌套的结构，如括号嵌套、HTML 标签等。
3. 注释和可读性
  • 在正则表达式中使用 # 来添加注释，需要配合 re.VERBOSE 或 re.X 标志使用。

三、re模块中的方法

1. 基本匹配和搜索

  • re.match(pattern, string, flags=0): 从字符串开头开始匹配。
  • re.search(pattern, string, flags=0): 在整个字符串中搜索模式的第一个出现。
  • re.fullmatch(pattern, string, flags=0): 要求整个字符串完全匹配正则表达式。

2. 查找和替换

  • re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0): 替换字符串中的匹配项。
  • re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0): 类似 sub，但返回一个包含新字符串和替换次数的元组。

3. 分割字符串

  • re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0): 使用模式分割字符串。

4. 编译表达式

  • re.compile(pattern, flags=0): 编译正则表达式，返回一个正则表达式对象，可以重复使用以提高效率。

5. 迭代匹配

  • re.finditer(pattern, string, flags=0): 返回一个迭代器，每次迭代返回一个匹配对象。

6. 提取所有匹配

  • re.findall(pattern, string, flags=0): 返回一个包含所有匹配结果的列表，如果有多个捕获组，则返回元组。

7. 匹配对象方法

  • MatchObject.group(num=0): 返回特定的捕获组。如果 num 参数未提供或者为 0，则返回整个匹配的字符串。
  • MatchObject.groups(default=None): 返回一个包含所有捕获组的元组。
  • MatchObject.groupdict(default=None): 返回一个字典，包含所有命名的捕获组。
  • MatchObject.start(group=0), MatchObject.end(group=0), MatchObject.span(group=0): 获取捕获组的开始、结束位置和范围。
  • MatchObject.expand(template): 根据模板展开匹配字符串。

8. 标志

  • re.I / re.IGNORECASE: 忽略大小写。
  • re.M / re.MULTILINE: 多行匹配。
  • re.S / re.DOTALL: 使 . 特殊字符匹配任何字符，包括换行。
  • re.X / re.VERBOSE: 允许正则表达式中的空白和注释。
  • re.DEBUG: 打印关于编译表达式的调试信息。

9. 实用函数

  • re.escape(pattern): 转义字符串中的所有正则特殊字符。
  • re.purge(): 清除正则表达式缓存。

10. 高级特性

  • re.Scanner: 提供一种将字符串分割成符号（token）的方法。

四、实例

1. re.match

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

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配电话号码
pattern = re.compile(r'\d{3}-\d{4}-\d{4}')# 待匹配的字符串
# string = "我的电话号码是：123-4567-8901，你的是：234-5678-9012。"   # 这个是不能找到的
string = "123-4567-8901 是我的电话号码。"   # 这个是能够匹配到的。# 使用 pattern.match() 进行匹配，match是从头开始进行匹配的。
match = pattern.match(string)if match:print("找到电话号码：", match.group())
else:print("未找到匹配的电话号码。")

2. re.search

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

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配电话号码
pattern = re.compile(r'\d{3}-\d{4}-\d{4}')# 待匹配的字符串
string = "我的电话号码是：123-4567-8901，你的是：234-5678-9012。"# 使用 pattern.search() 进行匹配， 从整个字符串中进行搜索匹配的。
match = pattern.search(string)if match:print("找到电话号码：", match.group())
else:print("未找到匹配的电话号码。")

3. re.fullmatch

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

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配整个字符串是否为数字
pattern = re.compile(r'\d+')# 待匹配的字符串
string = "123456"# 使用 pattern.fullmatch() 进行匹配， 判断字符串与模式是否完全匹配。
match = pattern.fullmatch(string)if match:print("整个字符串与模式完全匹配。")
else:print("整个字符串与模式不完全匹配。")

4. re.sub

re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配连续的数字
pattern = re.compile(r'\d+')# 待匹配的字符串
string = "今天的日期是2024年5月13日。"# 使用 pattern.sub() 进行替换，将数字替换为 "NUM"
new_string = pattern.sub("NUM", string)print("替换后的字符串：", new_string)

5. re.subn

re.subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配连续的数字
pattern = re.compile(r'\d+')# 待匹配的字符串
string = "今天的日期是2024年5月13日。"# 使用 pattern.subn() 进行替换，将数字替换为 "NUM"
new_string, count = pattern.subn("NUM", string)print("替换后的字符串：", new_string)
print("替换执行的次数：", count)

6. re.split

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配空格或逗号作为分隔符
pattern = re.compile(r'[\s,]')# 待分割的字符串
string = "apple, banana, orange, mango"# 使用 pattern.split() 进行分割
result = pattern.split(string)print("分割后的结果：", result)

7. re.compile

re.compile(pattern, flags=0)

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配包含 "apple" 的单词
pattern = re.compile(r'\bapple\b', flags=re.IGNORECASE)# 待匹配的字符串
string = "I have an Apple and an apple, but no pineapple."# 使用 pattern 进行匹配
matches = pattern.findall(string)print("匹配到的单词：", matches)

8. re.finditer

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

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配连续的字母
pattern = re.compile(r'[a-zA-Z]+')# 待匹配的字符串
string = "Hello, World! How are you today?"# 使用 pattern.finditer() 进行匹配
matches = pattern.finditer(string)# 遍历匹配对象，并输出匹配的内容和位置
for match in matches:print("匹配内容：", match.group())print("匹配位置：", match.start(), "-", match.end())

9. re.findall

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

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配所有连续的数字
pattern = re.compile(r'\d+')# 待匹配的字符串
string = "I have 3 apples, 2 bananas, and 5 oranges."# 使用 pattern.findall() 进行匹配
matches = pattern.findall(string)print("匹配到的数字：", matches)

10. MatchObject.group

MatchObject.group(num=0)

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配连续的字母
pattern = re.compile(r'[a-zA-Z]+')# 待匹配的字符串
string = "Hello, World!"# 使用 pattern.match() 进行匹配
match = pattern.match(string)# 获取整个匹配的字符串
print("整个匹配的字符串：", match.group())# 获取第一个分组的匹配字符串
print("第一个分组的匹配字符串：", match.group(0))

11. MatchObject.groups

MatchObject.groups(default=None)

import re# 定义一个正则表达式模式，包含两个分组
pattern = re.compile(r'(\d+)-(\w+)')# 待匹配的字符串
string = "2024-May"# 使用 pattern.match() 进行匹配
match = pattern.match(string)# 获取所有捕获分组的匹配字符串
print("所有捕获分组的匹配字符串：", match.groups())# 获取所有捕获分组的匹配字符串，设置默认值为 'N/A'
print("所有捕获分组的匹配字符串（设置默认值）：", match.groups(default='N/A'))

12. MatchObject.groupdict

MatchObject.groupdict(default=None)

import re# 定义一个正则表达式模式，包含两个命名分组
pattern = re.compile(r'(?P<year>\d+)-(?P<month>\w+)')# 待匹配的字符串
string = "2024-May"# 使用 pattern.match() 进行匹配
match = pattern.match(string)# 获取命名分组捕获的匹配内容
print("命名分组捕获的匹配内容：", match.groupdict())# 获取命名分组捕获的匹配内容，设置默认值为 'N/A'
print("命名分组捕获的匹配内容（设置默认值）：", match.groupdict(default='N/A'))

13. MatchObject.start

MatchObject.start(group=0)

import re# 定义一个正则表达式模式，用来匹配连续的字母
pattern = re.compile(r'[a-zA-Z]+')# 待匹配的字符串
string = "Hello, World!"# 使用 pattern.match() 进行匹配
match = pattern.match(string)# 获取整个匹配的起始位置
print("整个匹配的起始位置：", match.start())# 获取第一个分组的起始位置
print("第一个分组的起始位置：", match.start(0))

14. MatchObject.end

MatchObject.end(group=0)

import re# 定义正则表达式模式
pattern = r'\d+'# 在文本中搜索匹配项
text = "The price is $100 and $200"
match = re.search(pattern, text)# 如果找到匹配项，则获取其结束位置
if match:print("匹配项的结束位置（整个匹配）:", match.end())print("匹配项的结束位置（组0）:", match.end(0))

15. MatchObject.span

MatchObject.span(group=0)

import re# 定义正则表达式模式
pattern = r'\d+'# 在文本中搜索匹配项
text = "The price is $100 and $200"
match = re.search(pattern, text)# 如果找到匹配项，则获取其起始和结束位置
if match:print("匹配项的起始位置和结束位置（整个匹配）:", match.span())print("匹配项的起始位置和结束位置（组0）:", match.span(0))

16. MatchObject.expand

MatchObject.expand(template)

import re# 定义一个正则表达式模式，包含两个分组
pattern = re.compile(r'(\d+)-(\w+)')# 待匹配的字符串
string = "2024-May"# 使用 pattern.match() 进行匹配
match = pattern.match(string)# 定义一个模板字符串，使用 \1 和 \2 表示第一个和第二个捕获分组
template = r"Year: \1, Month: \2"# 将模板应用到匹配的结果上
result = match.expand(template)print("扩展后的结果：", result)

17. re.IGNORECASE

import re# 在字符串中查找"hello"，不区分大小写
pattern = re.compile(r'hello', re.IGNORECASE)
result = pattern.search("HeLLo, World!")
if result:print("找到匹配项：", result.group())
else:print("未找到匹配项")

18. re.MULTILINE

import re# 在多行文本中查找以"start"开头、以"end"结尾的内容
pattern = re.compile(r'^start.*end$', re.MULTILINE)
text = """start line one end
start line two end
start line three end"""matches = pattern.findall(text)print("找到的匹配项：")
for match in matches:print(match)

19. re.DOTALL

import re# 定义正则表达式模式，匹配任意字符
pattern = r'Hello.+World'# 在文本中搜索匹配项
text = "Hello\nWorld"
match = re.search(pattern, text)
if match:print("默认情况下，不匹配换行符:")print(match.group())# 使用re.DOTALL标志，使`.`匹配包括换行符在内的任意字符
pattern_dotall = r'Hello.+World'
match_dotall = re.search(pattern_dotall, text, flags=re.DOTALL)
if match_dotall:print("使用re.DOTALL标志，匹配包括换行符在内的任意字符:")print(match_dotall.group())

20. re.VERBOSE

import re# 匹配一个简单的电子邮件地址
pattern = re.compile(r'''^                   # 匹配字符串的开始[\w\.-]+            # 匹配用户名部分@                   # 匹配 @ 符号[\w\.-]+            # 匹配域名部分\.                  # 匹配点号[a-zA-Z]{2,}        # 匹配顶级域名$                   # 匹配字符串的结束
''', re.VERBOSE)email = "example@email.com"if pattern.match(email):print("这是一个有效的电子邮件地址。")
else:print("这不是一个有效的电子邮件地址。")

21. re.DEBUG

import re# 编译正则表达式并输出调试信息
pattern = re.compile(r'^start.*end$', re.DEBUG)

22. re.escape

re.escape(pattern)

import re# 定义一个包含特殊字符的模式
pattern_with_special_chars = ".*$^"# 使用re.escape()函数转义模式中的特殊字符
escaped_pattern = re.escape(pattern_with_special_chars)# 输出转义后的模式
print("转义后的模式：", escaped_pattern)# 在文本中搜索转义后的模式
text = "The pattern is .* and it matches the end of the line $"
match = re.search(escaped_pattern, text)if match:print("找到匹配项：", match.group())
else:print("未找到匹配项")

23. re.purge

import re# 编译一些正则表达式模式并存储在缓存中
pattern1 = re.compile(r'\d+')
pattern2 = re.compile(r'[a-zA-Z]+')
pattern3 = re.compile(r'\W+')# 清除正则表达式缓存
re.purge()# 此时缓存已被清空，再次使用这些模式时将重新编译

24. re.Scanner

import re# 定义扫描器模式，格式为 (正则表达式, 处理函数)
scanner = re.Scanner([(r'\d+', lambda scanner, token: ("NUMBER", int(token))),(r'[a-zA-Z]+', lambda scanner, token: ("WORD", token)),(r'\s+', lambda scanner, token: None),  # 忽略空白字符
])# 要扫描的字符串
text = "The 42 quick brown foxes"# 使用扫描器对字符串进行分割
tokens, remainder = scanner.scan(text)# 输出分割后的结果
print("Tokens:", tokens)
print("Remainder:", remainder)

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