python正则表达式
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python正则表达式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一:简介
正则表达式是处理字符串的强大工具,拥有独特的语法和独立的处理引擎。
我们在大文本中匹配字符串时,有些情况用str自带的函数(比如find, in)可能可以完成,有些情况会稍稍复杂一些(比如说找出所有“像邮箱”的字符串),这个时候我们需要一个某种模式的工具,这个时候正则表达式就派上用场了。
说起来正则表达式效率上可能不如str自带的方法,但匹配功能实在强大太多。对啦,正则表达式不是Python独有的,如果已经在其他语言里使用过正则表达式,这里的说明只需要简单看一看就可以上手啦。
二:语法
直接上图:俗称python正则表达式小抄。
[\\u4e00-\\u9fa5] 匹配汉字
三:python中的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:
- 将正则表达式的字符串形式编译为Pattem实例。
- 使用Pattem实例处理文本并获得匹配结果。
- 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(\'hello.*!\') # 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(\'hello, felix! How are you?\') if match: # 使用Match获得分组信息 print(match.group()) # 结果输出 hello, felix!
re.compile(strPattern[, flag]):
这个方法是Pattern类的工厂方法,用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。
第二个参数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。
当然,你也可以在regex字符串中指定模式,比如re.compile(\'pattern\', re.I | re.M)等价于re.compile(\'(?im)pattern\')
flag可选值有:
- 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(参见上图)
- 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 \\B \\s \\S 取决于当前区域设定
- re.U(UNICODE): 使预定字符类 \\w \\W \\b \\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。
# 这两句等价 regex_1 = re.compile(r"""\\d + # 数字部分 \\. # 小数点部分 \\d * # 小数的数字部分""", re.X) regex_2 = re.compile(r"\\d+\\.\\d*")
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。
match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、\\g引用分组,但不能使用编号0。\\id与\\g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 felix!\') print("m.string:", m.string) # m.string: hello felix! print("m.re:", m.re) # m.re: re.compile(\'(\\\\w+) (\\\\w+)(?P<sign>.*)\') print("m.pos:", m.pos) # m.pos: 0 print("m.endpos:", m.endpos) # m.endpos: 12 print("m.lastindex:", m.lastindex) # m.lastindex: 3 print("m.lastgroup:", m.lastgroup) # m.lastgroup: sign print("m.group(1,2):", m.group(1, 2)) # m.group(1,2): (\'hello\', \'felix\') print("m.groups():", m.groups()) # m.groups(): (\'hello\', \'felix\', \'!\') print("m.groupdict():", m.groupdict()) # m.groupdict(): {\'sign\': \'!\'} print("m.start(2):", m.start(2)) # m.start(2): 6 print("m.end(2):", m.end(2)) # m.end(2): 11 print("m.span(2):", m.span(2)) # m.span(2): (6, 11) print(r"m.expand(r\'\\2 \\1\\3\'):", m.expand(r\'\\2 \\1\\3\')) # m.expand(r\'\\2 \\1\\3\'): felix hello!
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) # p.pattern: (\\w+) (\\w+)(?P<sign>.*) print("p.flags:", p.flags) # p.flags: 48 print("p.groups:", p.groups) # p.groups: 3 print("p.groupindex:", p.groupindex) # p.groupindex: {\'sign\': 3}
使用pattern
- 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。(从开始位置匹配,不匹配则返回)
- pos和endpos的默认值分别为0和len(string)。
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\'$\'。 - search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
这个方法从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。(扫描整个string匹配)
- pos和endpos的默认值分别为0和len(string))
- 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。
- 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。
- 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。
- 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、\\g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。
- subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
- 返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
import re print(re.match(\'super\', \'superstition\').span()) # (0, 5) print(re.search(\'super\', \'superstition\').span()) # (0, 5) print(re.match(\'super\', \'insuperstition\')) # None print(re.search(\'super\', \'insuperstition\').span()) # (2, 7) p1 = re.compile(r\'\\d+\') print(p1.split(\'one1two2three3four4\')) # [\'one\', \'two\', \'three\', \'four\', \'\'] p2 = re.compile(r\'\\d+\') print(p2.findall(\'one1two2three3four4\')) # [\'1\', \'2\', \'3\', \'4\'] p3 = re.compile(r\'\\d+\') for m in p3.finditer(\'one1two2three3four4\'): print(m.group()) # 1 2 3 4 def func(m): return m.group(1).title() + \' \' + m.group(2).title() p4 = re.compile(r\'(\\w+) (\\w+)\') s = \'i say, hello felix!\' print(p4.sub(r\'\\2 \\1\', s)) # say i, felix hello! print(p4.sub(func, s)) # I Say, Hello Felix! p5 = re.compile(r\'(\\w+) (\\w+)\') s2 = \'i say, hello felix!\' print(p5.subn(r\'\\2 \\1\', s2)) # (\'say i, felix hello!\', 2) print(p5.subn(func, s2)) # (\'I Say, Hello Felix!\', 2)
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