Python全栈 正则表达式（概念语法元字符re模块）
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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全栈 正则表达式（概念语法元字符re模块）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
前言：
普通人有三件东西看不懂:医生的处方，道士的鬼符，程序员得正则表达式
什么是正则表达式？
- 正则表达式，又称规则表达式，英文名为Regular Expression，在代码中常简写为regex、regexp或RE，
- 是计算机科学的一个概念。
- 许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。
- 例如，在Python中就内建了一个功能强大的正则表达式接口擎。
- 正则表达式这个概念最初是由Unix中的工具软件（例如sed和grep）普及开的。
- 正则表达式通常缩写成“regex”，单数有regexp、regex，复数有regexps、regexes、regexen。
- 正则就是用有限的符号，处理表达无限的序列
有什么作用？
正则表达式语法：
正则表达式：
动机：
1. 文本处理已经成为计算机常见工作之一
2. 对文本的搜索，定位，提取的逻辑往往比较复杂
3. 为了解决上述问题，产生正则表达式技术
定义 ：
正则表达式即文本的高级匹配模式，提供搜索，替代，获取等功能。
本质是由一系列特属符号和字符 构成的字串，这个字串就是正则表达式。
特点
* 方便进行检索和修改等文本操作
* 支持语言众多
* 灵活多样
正则表达式匹配手段：
通过设定有特殊意义的符号，描述符号和字符的
重复行为及位置特征来表示一类特定规则的字符串
python ---> re模块 处理正则表达式
re.findall(pattern,string)
参数：
pattern ：
以字符串形式传入一个正则表达式
string ：
要匹配的目标字符串
返回值 ： 得到列表，将目标字串中能用正则匹配的内容放入列表
正则表达式元字符：
1. 普通字符匹配 ：
（除了后续讲解的特殊字符全是普通字符）
可以用普通字符来匹配对应的字符
In [11]: re.findall("abc",‘abcdefghabi‘)
Out[11]: [‘abc‘]
In [12]: re.findall("成都",‘成都的街头走一走‘)
Out[12]: [‘成都‘]
2. 或：
元字符: |
匹配规则： 匹配符号两侧的正则表达式均可
In [14]: re.findall("ab|cd",‘abcdefghabi‘)
Out[14]: [‘ab‘, ‘cd‘, ‘ab‘]
3. 匹配单个字符：
元字符： .
匹配规则： 匹配除
外任意一个字符
f.o ---> foo fao [email protected]
In [18]: re.findall("w.o",‘woo,wao is not wbo‘)
Out[18]: [‘woo‘, ‘wao‘, ‘wbo‘]
4. 匹配开始位置：
元字符： ^
匹配规则： 匹配目标字符串的开头位置
In [20]: re.findall("^Jame","Jame,how are you")
Out[20]: [‘Jame‘]
5. 匹配结束位置:
元字符 ： $
匹配规则： 匹配目标字符串的结束位置
In [23]: re.findall("py$","hello.py")
Out[23]: [‘py‘]
6. 匹配重复:
元字符 ： *
匹配规则： 匹配前面出现的正则表达式0次或多次
fo* ----> f fo fooooooooooooooooooo
In [31]: re.findall("ab*","abcdefae&65abbbbbbbb")
Out[31]: [‘ab‘, ‘a‘, ‘abbbbbbbb‘]
7. 匹配重复:
元字符 ： +
匹配规则： 匹配前面出现的正则表达式1次或多次
ab+ ---》 ab abbbbb
In [33]: re.findall(".+py$","hello.py")
Out[33]: [‘hello.py‘]
8. 匹配重复:
元字符 ： ？
匹配规则： 匹配前面出现的正则表达式0次或1次
ab? ---> a ab
In [36]: re.findall("ab?","abcea,adsfabbbbbb")
Out[36]: [‘ab‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘ab‘]
9. 匹配重复:
元字符： {n}
匹配规则： 匹配前面的正则出现n次
ab{3} ---> abbb
In [39]: re.findall("ab{3}","abcea,adsfabbbbbb")
Out[39]: [‘abbb‘]
10. 匹配重复:
元字符 ： {m,n}
匹配规则 ： 匹配前面的正则m-n次
ab{3,5} ---> abbb abbbb abbbbb
In [45]: re.findall("ab{3,5}","ab abbb abbbbabbbbbb")
Out[45]: [‘abbb‘, ‘abbbb‘, ‘abbbbb‘]
11. 匹配字符集合:
元字符： [字符集]
匹配规则: 匹配字符集中任意一个字符
[abc123] --> a b c 1 2 3
In [46]: re.findall("[aeiou]","hello world")
Out[46]: [‘e‘, ‘o‘, ‘o‘]
[0-9] [a-z] [A-Z] [0-9a-z]
In [47]: re.findall("^[A-Z][a-z]*","Hello world")
Out[47]: [‘Hello‘]
[_abc0-9]
12. 匹配字符集:
元字符： [^...]
匹配规则：匹配除了中括号中字符集字符之外的任意一个字符
In [50]: re.findall("[^0-9]+","hello1")
Out[50]: [‘hello‘]
13. 匹配任意（非）数字字符:
元字符 ： d D
匹配规则： d 匹配任意一个数字字符 [0-9]
D 匹配任意一个非数字字符 [^0-9]
In [52]: re.findall("1d{10}","13717776561")
Out[52]: [‘13717776561‘]
In [53]: re.findall("D+","hello world")
Out[53]: [‘hello world‘]
14. 匹配任意（非）普通字符 :
（数字字母下划线 普通utf-8字符）
元字符 ： w W
匹配规则： w 匹配一个普通字符
W 匹配一个非普通字符
In [54]: re.findall("w+","hello$1")
Out[54]: [‘hello‘, ‘1‘]
In [55]: re.findall("W+","hello$1")
Out[55]: [‘$‘]
15. 匹配(非)空字符:
（空格，
v f）
元字符： s S
匹配规则: s 匹配任意空字符
S 匹配任意非空字符
In [59]: re.findall("w+s+w+","hello world")
Out[59]: [‘hello world‘]
In [61]: re.findall("S+","hello world")
Out[61]: [‘hello‘, ‘world‘]
16. 匹配起止位置:
元字符： A
匹配规则： A 匹配字符串开头位置 ^
匹配字符串结尾位置 $
In [63]: re.findall("Ahi","hi,Tom")
Out[63]: [‘hi‘]
In [2]: re.findall("is",‘This‘)
Out[2]: [‘is‘]
完全匹配 ： 使用一个正则表达式可以匹配目标字符串的全部内容
In [6]: re.findall("Aw{5}d{3}",‘abcde123‘)
Out[6]: [‘abcde123‘]
17. 匹配（非）单词边界:
（普通字符和非普通字符的交接位置认为是单词边界）
元字符 ： B
匹配规则 ： 匹配单词边界位置
B 匹配非单词边界位置
In [17]: re.findall(r"is",‘This is a test‘)
Out[17]: [‘is‘]
元字符总结：
匹配单个字符 ：
a . [...] [^...] d D w W s S
匹配重复：
* + ？ {n} {m,n}
匹配位置：
^ $ A B
其他 ：
| （）
正则表达式的转义：
正则表达式特殊字符：
. * ? $ ^ [] {} ()
在正则表达式中如果想匹配这些特殊字符需要进行转义
In [23]: re.findall("[d+]",‘abc[123]‘)
Out[23]: [‘[123]‘]
raw 字符串 ---》 原始字符串
特点 ： 对字符串中的内容不进行转义，即表达原始含义
让转义符无效
r"" --->
"\b" --->
In [39]: re.findall("\[email protected]\w+\.cn",‘[email protected]‘)
Out[39]: [‘[email protected]‘]
In [40]: re.findall(r"[email protected]w+.cn",‘[email protected]‘)
Out[40]: [‘[email protected]‘]
贪婪和非贪婪：
贪婪模式 ：
正则表达式的重复匹配，总是尽可能多的向后匹配内容。
* + ？ {m,n}
贪婪 ---》 非贪婪（懒惰） 尽可能少的匹配内容
*？ +? ?? {m,n}?
In [46]: re.findall(r"ab*?",‘abbbbbbbbbb‘)
Out[46]: [‘a‘]
In [47]: re.findall(r"ab+?",‘abbbbbbbbbb‘)
Out[47]: [‘ab‘]
正则表达式分组:
使用()可以为正则表达式建立子组，子组不会影响正则
表达式整体的匹配内容，可以被看做是一个内部单元。
子组的作用：
1. 形成内部整体，该表某些元字符的行为
In [52]: re.search(r"(ab)+",‘abababab‘).group()
Out[52]: ‘abababab‘
re.search(r"[email protected]w+.(com|cn)",‘[email protected]‘).group()
2. 子组匹配内容可以被单独获取
re.search(r"[email protected]w+.(com|cn)",‘[email protected]‘).group(1)
Out[59]: ‘com‘
子组注意事项：
* 一个正则表达式中可以有多个子组，区分第一，第二。。。子组
* 子组不要出现重叠的情况，尽量简单
捕获组和非捕获组 （命令组，未命名组）
捕获格式 ：（?P<name>pattern）
re.search(r"(?P<dog>ab)+",‘abababab‘).group()
作用 ：
1 方便通过名字区分每个子组
2 捕获组可以重复调用
调用格式：(?P=name)
P<dog>ab)cd(?P=dog) ===> abcdab
In [69]: re.search(r"(?P<dog>ab)cdef(?P=dog)",‘abcdefab‘).group()
Out[69]: ‘abcdefab‘
正则表达式的匹配原则:
1. 正确性 能够正确匹配目标字符串
2. 唯一性 除了匹配的目标内容，尽可能不会有不需要的 内容
3. 全面性 对目标字符串可能的情况要考虑全面不漏
re模块的使用:
regex = re.compile(pattern,flags = 0)
功能 ：
生成正则表达式对象
参数 ：
pattern 正则表达式
flags 功能标志位，丰富正则表达式的匹配
返回值：
返回一个正则表达式对象
re.findall(pattern,string,flags = 0)
功能 ：
根据正则表达式匹配目标字串内容
参数 ：
pattern 正则表达式
string 目标字符串
返回值：
列表 里面是匹配到的内容
如果正则表达式有子组，则只返回子组中的内容
regex.findall(string,pos,endpos)
功能 ：
根据正则表达式匹配目标字串内容
参数 ：
string 目标字符串
pos,endpos : 截取目标字符串的起止位置进行匹 配，默认是整个字符串
返回值：
列表 里面是匹配到的内容
如果正则表达式有子组，则只返回子组中的内容
re.split(pattern,string,flags = 0)
功能 ：
通过正则表达式切割目标字符串
参数 ：
pattern 正则
string 目标字串
返回值 ：
以列表形式返回切割后的内容
re.sub(pattern,replace,string,max,flags)
功能:
替换正则表达式匹配内容
参数：
pattern 正则
replace 要替换的内容
string 目标字符串
max 设定最多替换几处
返回值 ：
替换后的字符串
re.subn(pattern,replace,string,max,flags)
功能和参数同sub
返回值多一个实际替换了几处
re.finditer(pattern,string,flags)
功能：
使用正则匹配目标字串
参数：
pattern 正则
string 目标字串
返回值：
迭代对象 ----》 迭代内容为match对象
re.fullmatch(pattern,string,flags)
功能 ：
完全匹配一个字符串
参数：
pattern 正则
string 目标字串
返回值：
match对象，匹配到的内容
re.match(pattern,string,flags)
功能 ：
匹配一个字符串起始内容
参数：
pattern 正则
string 目标字串
返回值：
match对象，匹配到的内容
re.search(pattern,string,flags)
功能 ：
匹配第一个符合条件的字符串
参数：
pattern 正则
string 目标字串
返回值：
match对象 匹配到的内容
regex 对象的属性
flags 标志位数值
pattern 正则表达式
groups 子组个数
groupindex 获取捕获组字典，键为组名值是第几组
以上是关于Python全栈 正则表达式（概念语法元字符re模块）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章