正则表达式

Python 的 re 模块

在 Python 中，我们可以使用内置的 re 模块来使用正则表达式。

有一点需要特别注意的是，正则表达式使用 对特殊字符进行转义，所以如果我们要使用原始字符串，只需加一个 r 前缀。

re 模块的一般使用步骤如下：

  1. 使用 compile() 函数将正则表达式的字符串形式编译为一个 Pattern 对象
  2. 通过 Pattern 对象提供的一系列方法对文本进行匹配查找，获得匹配结果:一个 Match 对象。
  3. 最后使用 Match 对象提供的属性和方法获得信息，根据需要进行其他的操作

compile 函数

compile 函数用于编译正则表达式，生成一个 Pattern 对象，它的一般使用形式如下：

import re

# 将正则表达式编译成 Pattern 对象
pattern = re.compile(r'\d+')

在上面，我们已将一个正则表达式编译成 Pattern 对象，接下来，我们就可以利用 pattern 的一系列方法对文本进行匹配查找了。

Pattern 对象的一些常用方法主要有：

match 方法：从起始位置开始查找，一次匹配 search 方法：从任何位置开始查找，一次匹配 findall 方法：全部匹配，返回列表 finditer 方法：全部匹配，返回迭代器 split 方法：分割字符串，返回列表 sub 方法：替换

match 方法

match 方法用于查找字符串的头部（也可以指定起始位置），它是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找所有匹配的结果。它的一般使用形式如下：

match(string[, pos[, endpos]])

其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。因此，当你不指定 pos 和 endpos 时，match 方法默认匹配字符串的头部。

当匹配成功时，返回一个 Match 对象，如果没有匹配上，则返回 None。

import re

pattern = re.compile(r'\d+')  # 用于匹配至少一个数字

m = pattern.match('one12twothree34four')  # 查找头部，没有匹配
print(m)

n = pattern.match('one12twothree34four', 2, 10)  # 从'e'的位置开始匹配，没有匹配
print(n)

o = pattern.match('one12twothree34four', 3, 10)  # 从'1'的位置开始匹配，正好匹配
print(o)

print(o.group())
print(o.start())
print(o.end())
print(o.span())

None
None
<_sre.SRE_Match object; span=(3, 5), match='12'>
12
3
5
(3, 5)

在上面，当匹配成功时返回一个 Match 对象，其中：

  • group([group1, …]) 方法用于获得一个或多个分组匹配的字符串，当要获得整个匹配的子串时，可直接使用 group() 或 group(0)；
  • start([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的起始位置（子串第一个字符的索引），参数默认值为 0；
  • end([group]) 方法用于获取分组匹配的子串在整个字符串中的结束位置（子串最后一个字符的索引+1），参数默认值为 0；
  • span([group]) 方法返回 (start(group), end(group))。
import re

pattern = re.compile(r'([a-z]+) ([a-z]+)', re.I)  # re.I 表示忽略大小写
m = pattern.match('Hello World Wide Web')

print(m)

print(m.group(0))  # 返回匹配成功的整个子串

print(m.span(0))  # 返回匹配成功的整个子串的索引

print(m.group(1))  # 返回第一个分组匹配成功的子串

print(m.span(1))  # 返回第一个分组匹配成功的子串的索引

print(m.group(2))  # 返回第二个分组匹配成功的子串

print(m.span(2))  # 返回第二个分组匹配成功的子串

print(m.groups())  # 等价于 (m.group(1), m.group(2), ...)

print(m.group(3))  # 不存在第三个分组

<_sre.SRE_Match object; span=(0, 11), match='Hello World'>
Hello World
(0, 11)
Hello
(0, 5)
World
(6, 11)
('Hello', 'World')

Traceback (most recent call last):
  File "/home/python/PycharmProjects/untitled2/test.py", line 22, in <module>
    print(m.group(3))  # 不存在第三个分组
IndexError: no such group

search 方法

search 方法用于查找字符串的任何位置，它也是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找所有匹配的结果，它的一般使用形式如下：

search(string[, pos[, endpos]])

其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。

当匹配成功时，返回一个 Match 对象，如果没有匹配上，则返回 None。

让我们看看例子：

import re

pattern = re.compile('\d+')
m = pattern.search('one12twothree34four')  # 这里如果使用 match 方法则不匹配
print(m)

print(m.group())

o = pattern.search('one12twothree34four', 10, 30)  # 指定字符串区间
print(o)

print(o.group())

print(o.span())

<_sre.SRE_Match object; span=(3, 5), match='12'>
12
<_sre.SRE_Match object; span=(13, 15), match='34'>
34
(13, 15)


import re
# 将正则表达式编译成 Pattern 对象
pattern = re.compile(r'\d+')
# 使用 search() 查找匹配的子串，不存在匹配的子串时将返回 None
# 这里使用 match() 无法成功匹配
m = pattern.search('hello 123456 789')
if m:
    # 使用 Match 获得分组信息
    print 'matching string:',m.group()
    # 起始位置和结束位置
    print 'position:',m.span()

matching string: 123456
position: (6, 12)

findall 方法

上面的 match 和 search 方法都是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回。然而，在大多数时候，我们需要搜索整个字符串，获得所有匹配的结果。

findall 方法的使用形式如下：

findall(string[, pos[, endpos]])

其中，string 是待匹配的字符串，pos 和 endpos 是可选参数，指定字符串的起始和终点位置，默认值分别是 0 和 len (字符串长度)。

findall 以列表形式返回全部能匹配的子串，如果没有匹配，则返回一个空列表。

import re
pattern = re.compile(r'\d+')   # 查找数字

result1 = pattern.findall('hello 123456 789')
result2 = pattern.findall('one1two2three3four4', 0, 10)

print(result1)
print(result2)

['123456', '789']
['1', '2']



import re

#re模块提供一个方法叫compile模块，提供我们输入一个匹配的规则
#然后返回一个pattern实例，我们根据这个规则去匹配字符串
pattern = re.compile(r'\d+\.\d*')

#通过partten.findall()方法就能够全部匹配到我们得到的字符串
result = pattern.findall("123.141593, 'bigcat', 232312, 3.15")

#findall 以 列表形式 返回全部能匹配的子串给result
for item in result:
    print(item)

123.141593
3.15

finditer 方法

finditer 方法的行为跟 findall 的行为类似，也是搜索整个字符串，获得所有匹配的结果。但它返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match 对象）的迭代器。

import re
pattern = re.compile(r'\d+')

result_iter1 = pattern.finditer('hello 123456 789')
result_iter2 = pattern.finditer('one1two2three3four4', 0, 10)

print(type(result_iter1))
print(type(result_iter2))

print('result1...')
for m1 in result_iter1:   # m1 是 Match 对象
    print(f'matching string: {m1.group()}, position: {m1.span()}')

print('result2...')
for m2 in result_iter2:   # m2 是 Match 对象
    print(f'matching string: {m2.group()}, position: {m2.span()}')

<type 'callable-iterator'>
<type 'callable-iterator'>
result1...
matching string: 123456, position: (6, 12)
matching string: 789, position: (13, 16)
result2...
matching string: 1, position: (3, 4)
matching string: 2, position: (7, 8)

split 方法

split 方法按照能够匹配的子串将字符串分割后返回列表，它的使用形式如下：

split(string[, maxsplit])

其中，maxsplit 用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

import re
p = re.compile(r'[\s\,\;]+')
print(p.split('a,b;; c   d'))

['a', 'b', 'c', 'd']

sub 方法

sub 方法用于替换。它的使用形式如下：

sub(repl, string[, count])

其中，repl 可以是字符串也可以是一个函数：

如果 repl 是字符串，则会使用 repl 去替换字符串每一个匹配的子串，并返回替换后的字符串，另外，repl 还可以使用 id 的形式来引用分组，但不能使用编号 0；

如果 repl 是函数，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 re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)') # \w = [A-Za-z0-9_]
s = 'hello 123, hello 456'

print(p.sub(r'hello world', s)) # 使用 'hello world' 替换 'hello 123' 和 'hello 456'
print(p.sub(r'\2 \1', s))       # 引用分组

def func(m):
    return 'hi' + ' ' + m.group(2)

print(p.sub(func, s))
print(p.sub(func, s, 1))#替换一次

hello world, hello world
123 hello, 456 hello
hi 123, hi 456
hi 123, hello 456

匹配中文

在某些情况下，我们想匹配文本中的汉字，有一点需要注意的是，中文的 unicode 编码范围 主要在 [u4e00-u9fa5]，这里说主要是因为这个范围并不完整，比如没有包括全角（中文）标点，不过，在大部分情况下，应该是够用的。

假设现在想把字符串 title = u'你好，hello，世界' 中的中文提取出来，可以这么做：

import re

title = u'你好，hello，世界'
pattern = re.compile(ur'[\u4e00-\u9fa5]+')
result = pattern.findall(title)

print(result)

注意到，我们在正则表达式前面加上了两个前缀 ur，其中 r 表示使用原始字符串，u 表示是 unicode 字符串。

[u'\u4f60\u597d', u'\u4e16\u754c']

注意：贪婪模式与非贪婪模式

  1. 贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配 ( * )；
  2. 非贪婪模式：在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配 ( ? )；
  3. Python里数量词默认是贪婪的。
例一 ： 源字符串：abbbc

  • 使用贪婪的数量词的正则表达式ab*，匹配结果：abbb。

    * 决定了尽可能多匹配 b，所以a后面所有的 b 都出现了。

  • 使用非贪婪的数量词的正则表达式ab*?，匹配结果： a。

    即使前面有 *，但是 ? 决定了尽可能少匹配 b，所以没有 b。

例二 ： 源字符串：aa<div>test1</div>bb<div>test2</div>cc
  • 使用贪婪的数量词的正则表达式：<div>.*</div>
  • 匹配结果：<div>test1</div>bb<div>test2</div>

这里采用的是贪婪模式。在匹配到第一个</div>时已经可以使整个表达式匹配成功，但是由于采用的是贪婪模式，所以仍然要向右尝试匹配，查看是否还有更长的可以成功匹配的子串。匹配到第二个</div>后，向右再没有可以成功匹配的子串，匹配结束，匹配结果为<div>test1</div>bb<div>test2</div>

  • 使用非贪婪的数量词的正则表达式：<div>.*?</div>
  • 匹配结果：<div>test1</div>

正则表达式二采用的是非贪婪模式，在匹配到第一个“</div>”时使整个表达式匹配成功，由于采用的是非贪婪模式，所以结束匹配，不再向右尝试，匹配结果为“<div>test1</div>”。

CopyRight©2019 ChenYangchen all right reserved，powered by Gitbook该文件修订时间： 2019-06-16 22:16:59