正则表达式

正则表达式

1.1基本介绍

正则表达式是用于字符串匹配的一套模式,它并不是python特有的,很多语言都有其实现正则表达式的方法。
python则通过re模块来实现。

正则表达式的匹配流程


python支持的正则表达式元字符和语法

1.2贪婪与非贪婪

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"。

python中用?取消贪婪模式

1.3原生字符串

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,就再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

1.4匹配模式

正则表达式提供了一些可用的匹配模式,比如忽略大小写、多行匹配等。

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写
M(MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为
S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为
L(LOCALE): 使预定字符类 w W  B s S 取决于当前区域设定
U(UNICODE): 使预定字符类 w W  B s S d D 取决于unicode定义的字符属性
X(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

2.Python re模块
Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串
形式编译为Pattern实例,然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果(一个Match实例),
最后使用Match实例获得信息,进行其他的操作。

import re

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

# 使用Pattern匹配文本,获得匹配结果,无法匹配时将返回None
match = pattern.match('python language!')

if match:
    # 使用match获得分组信息
    print(match.group())

# 运行结果
# python

2.1 re.compile(strPattern[, flag])

re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写(括号内是完整写法,下同)
re.M(MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为
re.S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为
re.L(LOCALE): 使预定字符类 w W  B s S 取决于当前区域设定
re.U(UNICODE): 使预定字符类 w W  B s S d D 取决于unicode定义的字符属性
re.X(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。以下两个正则表达式是等价的:
a = re.compile(r"""d +  # the integral part
                   .    # the decimal point
                   d *  # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"d+.d*")

re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代,唯一的好处是少写一行re.compile()代码,
但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为
m = re.match(r'python', 'python language!')
print(m.group())
re模块还提供了一个方法escape(string),用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回,在需要大量匹配元字符时有那么一点用.


2.2 re.match()

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:

string: 匹配时使用的文本。
re: 匹配时使用的Pattern对象。
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。
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。
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。
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:

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。
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。
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。
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。
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。
span([group]):
返回(start(group), end(group))。
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<id>、g<name>引用分组,但不能使用编号0。id与g<id>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g<1>0
import re

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(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'2 13'):", m.expand(r'2 13'))

# 输出结果
# m.string: hello world!
# m.re: re.compile('(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)')
# 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 13'): world hello!
2.3. Pattern

Pattern对象是一个编译好的正则表达式,通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。
Pattern不能直接实例化,必须使用re.compile()进行构造。
Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息:
pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
groups: 表达式中分组的数量。
groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典,没有别名的组不包含在内
import re

p = re.compile(r'(w+) (w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)

print("p.pattern:", p.pattern)
print("p.flags:", p.flags)
print("p.groups:", p.groups)
print("p.groupindex:", p.groupindex)


# 运行结果
# p.pattern: (w+) (w+)(?P<sign>.*)
# p.flags: 48
# p.groups: 3
# p.groupindex: {'sign': 3}

3 实例方法[ | re模块方法]

3.1 match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags])


这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern;如果pattern结束时仍可匹配,则返回一个Match对象;如果匹配过程中pattern无法匹配,或者匹配未结束就已到达endpos,则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string);re.match()无法指定这两个参数,参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
注意: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'$'。

3.2 search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags])


这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern,如果pattern结束时仍可匹配,则返回一个Match对象;若无法匹配,则将pos加1后重新尝试匹配;直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string));re.search()无法指定这两个参数,参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

3.3 split(string[, maxsplit]) | 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。

import re

p = re.compile(r'd+')
print(p.split('one1two2three3four4'))

### output ###
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']

3.4 findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags])

搜索string,以列表形式返回全部能匹配的子串

import re

p = re.compile(r'd+')
print(p.findall('one1two2three3four4'))

### output ###
# ['1', '2', '3', '4']

3.5 finditer(string[, pos[, endpos]]) | 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。

import re

p = re.compile(r'd+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
    print(m.group())

### output ###
# 1 2 3 4

3.6 sub(repl, string[, count]) | 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<id>、g<name>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 re

p = re.compile(r'(w+) (w+)')
s = 'i say, hello world!'

print (p.sub(r'2 1', s))

def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

print (p.sub(func, s))

### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World

3.7 subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count])

返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)

import re

p = re.compile(r'(w+) (w+)')
s = 'i say, hello world!'

print(p.subn(r'2 1', s))

def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

print(p.subn(func, s))

### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)
参考链接:https://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html
原文地址:https://www.cnblogs.com/Keys819/p/9605199.html