正则表达式（Python）

• 了解正则表达式

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”，这个“规则字符串”用来表达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，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了。

• 正则表达式的大致匹配过程

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。

• 正则表达式的语法规则（Python）

• 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。

• 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”。

• Python Re模块

Python自带了re模块，它提供了对正则表达式的支持。主要用法如下举例：

#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]) 

patterng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 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 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。

• re.match函数

re.match 尝试从字符串的开始匹配一个模式。

函数语法：

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

函数参数说明：

参数	描述
pattern	匹配的正则表达式。
string	要匹配的字符串。
flags	标志位，用于控制正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等等。

匹配成功re.match方法返回一个匹配的对象，否则返回None。

我们可以使用group(num) 或 groups() 匹配对象函数来获取匹配表达式

匹配对象方法	描述
group(num=0)	匹配的整个表达式的字符串，group() 可以一次输入多个组号，在这种情况下它将返回一个包含那些组所对应值的元组。
groups()	返回一个包含所有小组字符串的元组，从 1 到 所含的小组号。

实例：

#!/usr/bin/python
import re
 
line = "Cats are smarter than dogs"
 
matchObj = re.match( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
 
if matchObj:
   print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())
   print ("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))
   print ("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))
else:
   print ("No match!!")

以上实例执行结果：

matchObj.group() :  Cats are smarter than dogs
matchObj.group(1) :  Cats
matchObj.group(2) :  smarter

• re.search方法

re.search 尝试从字符串的开始匹配一个模式。

函数语法：

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

实例：

#!/usr/bin/python
import re
 
line = "Cats are smarter than dogs";
 
matchObj = re.search( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
 
if matchObj:
   print ("matchObj.group() : ", matchObj.group())
   print ("matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1))
   print ("matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2))
else:
   print ("No match!!")

执行结果：

matchObj.group() :  Cats are smarter than dogs
matchObj.group(1) :  Cats
matchObj.group(2) :  smarter

• re.match 与 re.search的区别

re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。

实例：

import re

line = "Cats are smarter than dogs"

matchObj = re.match( r'dogs', line, re.M|re.I)
if matchObj:
    print ("match --> matchObj.group(): ", matchObj.group())
else:
    print ("No match!!")

searchObj = re.search( r'dogs', line, re.M|re.I)
if searchObj:
    print ("search --> matchObj.group(): ", searchObj.group())
else:
    print ("No match!!")

运行结果：

No match!!
search --> matchObj.group() :  dogs

• 检索和替换

Python 的re模块提供了re.sub用于替换字符串中的匹配项。

语法：

re.sub(pattern, repl, string, max=0)

返回的字符串是在字符串中用 RE 最左边不重复的匹配来替换。如果模式没有发现，字符将被没有改变地返回。

可选参数 count 是模式匹配后替换的最大次数；count 必须是非负整数。缺省值是 0 表示替换所有的匹配。

实例：

#!/usr/bin/python
import re
 
phone = "2004-959-559 # This is Phone Number"
 
# Delete Python-style comments
num = re.sub(r'#.*$', "", phone)
print ("Phone Num : ", num)
 
# Remove anything other than digits
num = re.sub(r'D', "", phone)    
print ("Phone Num : ", num)

运行结果：

Phone Num :  2004-959-559
Phone Num :  2004959559