python3: 字符串和文本(2)

6. 字符串忽略大小写的搜索替换

>>> text = 'UPPER PYTHON, lower python, Mixed Python'
>>> re.findall('python', text, flags=re.IGNORECASE)
['PYTHON', 'python', 'Python']
>>> re.sub('python', 'snake', text, flags=re.IGNORECASE)
'UPPER snake, lower snake, Mixed snake'
>>>

7.最短匹配（？）

Q：你正在试着用正则表达式匹配某个文本模式，但是它找到的是模式的最长可能匹配。而你想修改它变成查找最短的可能匹配。

S：这个问题一般出现在需要匹配一对分隔符之间的文本的时候(比如引号包含的字符串)。为了说明清楚，考虑如下的例子：模式 r'"(.*)"' 的意图是匹配被双引号包含的文本。(.)匹配除了换行外的任何字符

>>> str_pat = re.compile(r'"(.*)"')
>>> text1 = 'Computer says "no."'
>>> str_pat.findall(text1)
['no.']
>>> text2 = 'Computer says "no." Phone says "yes."'
>>> str_pat.findall(text2)
['no." Phone says "yes.']

第二个例子中搜索 text2 的时候返回结果并不是我们想要的。

为了修正这个问题，可以在模式中的*操作符后面加上?修饰符，就像这样：

>>> str_pat = re.compile(r'"(.*?)"')
>>> str_pat.findall(text2)
['no.', 'yes.']
>>>

通过在 * 或者 + 这样的操作符后面添加一个 ? 可以强制匹配算法改成寻找最短的可能匹配。

8. 多行匹配模式

Q：你正在试着使用正则表达式去匹配一大块的文本，而你需要跨越多行去匹配。

S：这个问题很典型的出现在当你用点(.)去匹配任意字符的时候，忘记了点(.)不能匹配换行符的事实。比如，假设你想试着去匹配C语言分割的注释：

>>> comment = re.compile(r'/*(.*?)*/')
>>> text1 = '/* this is a comment */'
>>> text2 = '''/* this is a
... multiline comment */
... '''
>>>
>>> comment.findall(text1)
[' this is a comment ']
>>> comment.findall(text2)
[]
>>>

为了修正这个问题，你可以修改模式字符串，增加对换行的支持。比如：

#(?:.|
) 指定了一个非捕获组 (也就是它定义了一个仅仅用来做匹配，而不能通过单独捕获或者编号的组)
>>> comment = re.compile(r'/*((?:.|
)*?)*/')
>>> comment.findall(text2)
[' this is a
 multiline comment ']
>>>

(?:x)

匹配 'x' 但是不记住匹配项。这种叫作非捕获括号，使得你能够定义为与正则表达式运算符一起使用的子表达式。来看示例表达式 /(?:foo){1,2}/。如果表达式是 /foo{1,2}/，{1,2}将只对 ‘foo’ 的最后一个字符 ’o‘ 生效。如果使用非捕获括号，则{1,2}会匹配整个 ‘foo’ 单词。

re.compile() 函数接受一个标志参数叫 re.DOTALL ，在这里非常有用。它可以让正则表达式中的点(.)匹配包括换行符在内的任意字符。比如：

>>> comment = re.compile(r'/*(.*?)*/', re.DOTALL)
>>> comment.findall(text2)
[' this is a
 multiline comment ']

9. 将Unicode文本标准化

>>> s1 = 'Spicy Jalapeu00f1o'
>>> s2 = 'Spicy Jalapenu0303o'
>>> s1
'Spicy Jalapeño'
>>> s2
'Spicy Jalapeño'
>>> s1 == s2
False
>>> len(s1)
14
>>> len(s2)
15


import unicodedata
>>> t1 = unicodedata.normalize('NFC', s1)
>>> t2 = unicodedata.normalize('NFC', s2)
>>> t1 == t2
True
>>> print(ascii(t1))
'Spicy Jalapexf1o'
>>> t3 = unicodedata.normalize('NFD', s1)
>>> t4 = unicodedata.normalize('NFD', s2)
>>> t3 == t4
True
>>> print(ascii(t3))
'Spicy Jalapenu0303o'
>>>

NFC表示字符应该是整体组成(比如可能的话就使用单一编码)，而NFD表示字符应该分解为多个组合字符表示。Python同样支持扩展的标准化形式NFKC和NFKD

10. 在正则式中使用Unicode

re 模块已经对一些Unicode字符类有了基本的支持。比如， \d 已经匹配任意的unicode数字字符了

混合使用Unicode和正则表达式通常会让你抓狂。 如果你真的打算这样做的话，最好考虑下安装第三方正则式库， 它们会为Unicode的大小写转换和其他大量有趣特性提供全面的支持，包括模糊匹配。