Python正则表达式学习摘要及资料

Posted 2020-08-19

摘要

• 在正则表达式中，如果直接给出字符，就是精确匹配。

• {m,n}? 对于前一个字符重复 m 到 n 次，并且取尽可能少的情况 在字符串‘aaaaaa‘中，a{2,4} 会匹配 4 个 a，但 a{2,4}? 只匹配 2 个 a。

^表示行的开头，^\\d表示必须以数字开头。

$表示行的结束，\\d$表示必须以数字结束。

你可能注意到了，py也可以匹配‘python‘-->py;
但是加上^py$就变成了整行匹配，就只能匹配‘py‘了,匹配‘python‘时，就什么也得不到。

参考表

正则表达式特殊序列

re模块

re.compile(pattern[, flags])
把正则表达式的模式和标识转化成正则表达式对象，供 match() 和 search() 这两个函数使用。

re 所定义的 flag 包括：

re.I 忽略大小写
re.L 表示特殊字符集 \\w, \\W, \\b, \\B, \\s, \\S 依赖于当前环境
re.M 多行模式
re.S 即为’ . ’并且包括换行符在内的任意字符（’ . ’不包括换行符）
re.U 表示特殊字符集 \\w, \\W, \\b, \\B, \\d, \\D, \\s, \\S 依赖于 Unicode 字符属性数据库
re.X 为了增加可读性，忽略空格和’ # ’后面的注释

以下两种用法结果相同：(A)

compiled_pattern = re.compile(pattern) 
result = compiled_pattern.match(string)

(B)

result = re.match(pattern, string)

s = ‘ABC\\\\-001‘ # Python的字符串
 #对应的正则表达式字符串变成：
 #‘ABC\\-001‘

因此我们强烈建议使用Python的r前缀，就不用考虑转义的问题了

s = r‘ABC\\-001‘ # Python的字符串
# 对应的正则表达式字符串不变：
# ‘ABC\\-001‘

search

re.search(pattern, string[, flags])`
在字符串中查找匹配正则表达式模式的位置，返回 MatchObject 的实例，如果没有找到匹配的位置，则返回 None。
对于已编译的正则表达式对象来说（re.RegexObject），有以下 search 的方法：
search (string[, pos[, endpos]])
若 regex 是已编译好的正则表达式对象，regex.search(string, 0, 50) 等同于 regex.search(string[:50], 0)。

 >>> pattern = re.compile("a") 
 >>> pattern.search("abcde")     # Match at index 0 
 >>> pattern.search("abcde", 1)  # No match;

match

re.match(pattern, string[, flags])
判断 pattern 是否在字符串开头位置匹配。对于 RegexObject，有：
match(string[, pos[, endpos]])
match() 函数只在字符串的开始位置尝试匹配正则表达式，也就是只报告从位置 0 开始的匹配情况，而 search() 函数是扫描整个字符串来查找匹配。如果想要搜索整个字符串来寻找匹配，应当用 search()。

>>> pattern.match(‘bca‘,2).group()
‘a‘

虽然，match默认是从开头匹配，但是，如果指定位置，仍然能成功；但是！match也是从指定位置开始匹配，不匹配仍然会失败，这一点就和search有区别啦。

match()方法判断是否匹配，如果匹配成功，返回一个Match对象，否则返回None。

test = ‘用户输入的字符串‘
if re.match(r‘正则表达式‘, test):
    print(‘ok‘)
else:
    print(‘failed‘)

split

re.split(pattern, string[, maxsplit=0, flags=0])
此功能很常用，可以将将字符串匹配正则表达式的部分割开并返回一个列表。对 RegexObject，有函数：
split(string[, maxsplit=0])

对于一个找不到匹配的字符串而言，split 不会对其作出分割

>>> ‘a b   c‘.split(‘ ‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘‘, ‘‘, ‘c‘]

这里用字符串自带的split方法就很不灵活。

>>> re.split(r‘\\s+‘, ‘a b   c‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]

看出差别了吧，很强大！再来一个终极的：

>>> re.split(r‘[\\s\\,\\;]+‘, ‘a,b;; c  d‘)
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘]

r‘[\\s\\,\\;]+‘的正则表达式意思为：空格或者,或者;`出现1次或1次以上都是满足条件的分割符号！所以，最后结果还是很干净。

findall

re.findall(pattern, string[, flags])

在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并组成一个列表返回。同样 RegexObject 有：
findall(string[, pos[, endpos]])

 #get all content enclosed with [], and return a list 
>>> pattern=re.compile(r‘hh‘)
>>> pattern.findall(‘hhmichaelhh‘)
[‘hh‘, ‘hh‘]

finditer

re.finditer(pattern, string[, flags])
和 findall 类似，在字符串中找到正则表达式所匹配的所有子串，并组成一个迭代器返回。同样 RegexObject有：
finditer(string[, pos[, endpos]])

sub

re.sub(pattern, repl, string[, count, flags])
在字符串 string 中找到匹配正则表达式pattern 的所有子串，用另一个字符串 repl 进行替换。如果没有找到匹配 pattern 的串，则返回未被修改的 string。Repl 既可以是字符串也可以是一个函数。

返回值是替换后的新字符串。

对于 RegexObject 有：
sub(repl, string[, count=0])

>>> pattern=re.compile(r‘\\d‘)
>>> pattern.sub(‘no‘,‘12hh34hh‘)
‘nonohhnonohh‘
>>> pattern.sub(‘no‘,‘12hh34hh‘,0)
‘nonohhnonohh‘
>>> pattern.sub(‘no‘,‘12hh34hh‘,count=0)
‘nonohhnonohh‘
>>> pattern.sub(‘no‘,‘12hh34hh‘,1)
‘no2hh34hh‘

通过上面的例子，可以看出,count是可以缺省的，同时，默认值是0，表示全部替换；否则，就是指定替换几个。

subn

re.subn(pattern, repl, string[, count, flags])
该函数的功能和 sub() 相同，但它还返回新的字符串以及替换的次数。同样 RegexObject 有：
subn(repl, string[, count=0])

>>> pattern.subn(‘no‘,‘12hh34hh‘,count=0)
(‘nonohhnonohh‘, 4)

分组

除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。比如：

^(\\d{3})-(\\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码：

>>> m = re.match(r‘^(\\d{3})-(\\d{3,8})$‘, ‘010-12345‘)
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match=‘010-12345‘>
>>> m.group(0)
‘010-12345‘
>>> m.group(1)
‘010‘
>>> m.group(2)
‘12345‘
>>> m.groups()
(‘010‘, ‘12345‘)

通过实验，如果不用括号，得到的Match对象课可以使用例如a.group(0)或者a.group()但是，使用a.group(1)就会报错的。

贪婪匹配

正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。举例如下，匹配出数字后面的0：

>>> re.match(r‘^(\\d+)(0*)$‘, ‘102300‘).groups()
(‘102300‘, ‘‘)

由于\\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了，结果0*只能匹配空字符串了。

必须让\\d+采用非贪婪匹配（也就是尽可能少匹配），才能把后面的0匹配出来，加个?就可以让\\d+采用非贪婪匹配：

>>> re.match(r‘^(\\d+?)(0*)$‘, ‘102300‘).groups()
(‘1023‘, ‘00‘)

Python正则表达式学习资源

• 廖雪峰-正则表达式

• IBM-使用 Python 模块 re 实现解析小工具

• deerchao-则表达式30分钟入门教程

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• 静觅-爬虫入门七之正则表达式

原文链接：--By Michael翔