正则表达式re模块

Posted 2020-07-26 FuZZ

正则表达式模块re

1. 正则简介

就其本质而言，正则表达式（或 RE）是一种小型的、高度专业化的编程语言，
（在Python中）它内嵌在Python中，并通过 re 模块实现。正则表达式模式被
编译成一系列的字节码，然后由用 C 编写的匹配引擎执行。

2.正则匹配之字符匹配

• 普通子符匹配 大多数字符和字母都会和自身匹配

>>> s = "this is myblogs ,1 2 ,34"
>>> re.findall(‘is‘,s)
[‘is‘, ‘is‘]
>>> re.findall(‘2‘,s)
[‘2‘]

 

• 二元字符匹配

  • 常用元字符：

    • . 匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符
    • ^ 匹配起始位置
    • $ 匹配终止位置
    • ＊ 匹配前面的字符0到多次,可以没有
    • ＋ 匹配前面的字符1到多次,最少有一个
    • ? 匹配前面的字符0-1次
    • \ 转义符 反斜杠后面跟元字符去除特殊功能, 反斜杠后面跟普通字母实现特殊功能
    • {} 匹配次数 如 {3}匹配3次，{1,5} 匹配1到五次
    • [] 或的作用 a[bc]d 匹配 abd acd ,除了-,非^,"" 里面的特殊符号没有任何意义

  • 具体使用：

>>> s = "this is myblogs , my name is blogs"
# . 表示任意字符，通用匹配
>>> re.findall(‘.s‘,s)    ＃使用.匹配任意以s结尾的两位字符串
[‘is‘, ‘is‘, ‘gs‘, ‘is‘, ‘gs‘]
>>> re.findall(‘.blogs‘,s)
[‘yblogs‘, ‘ blogs‘]
>>> re.findall(‘b.og‘,s)
[‘blog‘, ‘blog‘]

# ^ 表示匹配开头，只匹配开头内容
>>> re.findall(‘^is‘,s)
[]
>>> re.findall(‘^th‘,s)
[‘th‘]
>>> re.findall(‘^this‘,s)
[‘this‘]

# $表示匹配结尾内容，只匹配结尾，用在字符之后
>>> re.findall(‘$s‘,s)      ＃注意$要放字符串后边
[]
>>> re.findall(‘s$‘,s)
[‘s‘]
>>> re.findall(‘.s$‘,s)
[‘gs‘]

# *表示匹配前面字符0到多次，用在字符之后，只针对前面的一个字符
>>> s = "aabbccddabcdabcd"
>>> re.findall(‘a*‘,s)    #匹配0到多次，所以会打印没有匹配到的
[‘aa‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘a‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘a‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘, ‘‘]
>>> re.findall(‘aa*‘,s)      #匹配第二个a出现的0到多次
[‘aa‘, ‘a‘, ‘a‘]
>>> re.findall(‘ab*‘,s)    ＃匹配b出现的0到多次
[‘a‘, ‘abb‘, ‘ab‘, ‘ab‘]


# ＋ 匹配前面的字符1到多次,最少有一个
>>> re.findall(‘a+‘,s)      #最少出现一个a
[‘aa‘, ‘a‘, ‘a‘]
>>> re.findall(‘aa+‘,s) #最少出现一个aa
[‘aa‘]
>>> re.findall(‘ab+‘,s)    ＃最少出现一个ab
[‘abb‘, ‘ab‘, ‘ab‘]

# ?  匹配前面的字符0-1次,只能出现一次或没有
>>> s = "aa bb cc dd abcd ababcdcd"
>>> re.findall(‘aa?‘,s)      
[‘aa‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘]
>>> re.findall(‘ab?‘,s)
[‘a‘, ‘a‘, ‘ab‘, ‘ab‘, ‘ab‘]  ＃匹配出现一次b或者没有，所结果中b只能出现一次或者没有

# / 转义功能，去除后面字符的特殊意义
>>> s = "* *? +> <>"       
>>> re.findall(‘^\*‘,s)   ＃匹配＊号
[‘*‘]
>>> re.findall(‘\*.‘,s)
[‘* ‘, ‘*?‘]

#{} 指定匹配次数
 s = "aa bb aaa bbb aabbcc aaabbb  abab ababab"
>>> re.findall(‘a{1,2}‘,s)   ＃匹配a出现的1-2次，即a aa
[‘aa‘, ‘aa‘, ‘a‘, ‘aa‘, ‘aa‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘, ‘a‘]
>>> re.findall(‘ab{1,2}‘,s)     ＃匹配ab或 abb
[‘abb‘, ‘abb‘, ‘ab‘, ‘ab‘, ‘ab‘, ‘ab‘, ‘ab‘]

# []   或的作用
>>> s = "abc adc aec adec abbc addc abbbc adddc ac abbddc"
>>> re.findall(‘a[db]c‘,s)   #匹配abc 或adc
[‘abc‘, ‘adc‘]
>>> re.findall(‘a[db]+c‘,s)   #匹配ac中间至少1个b或d，可以有多个
[‘abc‘, ‘adc‘, ‘abbc‘, ‘addc‘, ‘abbbc‘, ‘adddc‘, ‘abbddc‘]
>>> re.findall(‘a[db]?c‘,s)   ＃匹配ac中间一个a或b，可以没有
[‘abc‘, ‘adc‘, ‘ac‘]
>>> re.findall(‘a[db]*c‘,s) #匹配ac中间0到多个b或d
[‘abc‘, ‘adc‘, ‘abbc‘, ‘addc‘, ‘abbbc‘, ‘adddc‘, ‘ac‘, ‘abbddc‘]
>>> re.findall(‘a[^db]c‘,s)   #匹配ac中间不出现b或d的情况 ^在这里表示非
[‘aec‘]

>>> s = "abc abbbbbc  a1231c  a_+_+_+_+_+_c "  
>>> re.findall(‘a[a-z,0-9]+c‘,s)  ＃匹配ac中间是字母或数字
[‘abc‘, ‘abbbbbc‘, ‘a1231c‘]

 

• 其他特殊意义的字符加字母：

  • \w 匹配包括下划线的任何单词字符。等价于‘[A-Za-z0-9_]‘。
  • \W 匹配任何非单词字符。等价于 ‘[^{A-Za-z0-9_]‘。}
  • \s 匹配任意空白字符，等价于 [\t\n\r\f].
  • \S 匹配任意非空字符
  • \d 匹配任意数字，等价于 [0-9].
  • \D 匹配任意非数字
  • \A 匹配字符串开始
  • \Z 匹配字符串结束，如果是存在换行，只匹配到换行前的结束字符串。c
  • \z 匹配字符串结束
  • \G 匹配最后匹配完成的位置。
  • \b 匹配一个单词边界，也就是指单词和空格间的位置。例如， ‘er\b‘ 可以匹配never 中的 ‘er‘，但不能匹配 verb 中的 ‘er‘。
  • \B 匹配非单词边界。‘er\B‘ 能匹配 verb 中的 ‘er‘，但不能匹配 never 中的 ‘er‘。
  • \n, \t, 等. 匹配一个换行符。匹配一个制表符。等
  • \1...\9 匹配第n个分组的子表达式。
  • \10 匹配第n个分组的子表达式，如果它经匹配。否则指的是八进制字符码的表达式。

  具体实例：

>>> s = "1234 abcd ABCD _ * <>"
>>> re.findall(‘\\w‘,s)
[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘_‘]
>>> re.findall(‘\\W‘,s)
[‘ ‘, ‘ ‘, ‘ ‘, ‘ ‘, ‘*‘, ‘ ‘, ‘<‘, ‘>‘]
>>> re.findall(‘\\s‘,s)
[‘ ‘, ‘ ‘, ‘ ‘, ‘ ‘, ‘ ‘]
>>> re.findall(‘\\S‘,s)
[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘_‘, ‘*‘, ‘<‘, ‘>‘]
>>> re.findall(‘\\d‘,s)
[‘1‘, ‘2‘, ‘3‘, ‘4‘]
>>> re.findall(‘\\D‘,s)
[‘ ‘, ‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘d‘, ‘ ‘, ‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘, ‘ ‘, ‘_‘, ‘ ‘, ‘*‘, ‘ ‘, ‘<‘, ‘>‘]
>>> re.findall(‘\\A‘,s)
[‘‘]
>>> re.findall(‘\\A1‘,s)
[‘1‘]
>>> re.findall(‘\\A2‘,s)
[]
>>> re.findall(‘\\Z\>‘,s)
[]
>>> re.findall(‘\>\\Z‘,s)
[‘>‘]

 

PS：
反斜杠的困扰
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。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。
所谓原生字符串就是python解释器不在解释规则在python中的含义，而是直接交给re模块来处理

• 分组匹配

分组匹配一般使用（），被括起来的表达式将作为一组，上面所说的只是针对单个字符串，如果需要匹配多个字符串，则用到了分组匹配。先匹配成功全部正则，再匹配成功的局部内容提取出来
如下：

>>> s = "aa bb aaa bbb aabbcc aaabbb  abab ababab"
>>> re.findall(‘(ab).‘,s)   ＃同时匹配ab
[‘ab‘, ‘ab‘, ‘ab‘, ‘ab‘]

 

下面将在re模块常用函数中来说明

3. 正则匹配方式：

• re.findall(pattern, string) 匹配字符串中所有符合规则的字符串，并以列表形式返回

注意：
findall如果使用了分组，则输出的内容将是分组中的内容而非find到的结果，
为了得到find到的结果，要加上问号来启用“不捕捉模式”，就可以了。

>>> re.findall("www.(baidu|xinlang)\.com","www.baidu.com")
[‘baidu‘]
>>> re.findall("www.(?:baidu|xinlang)\.com","www.baidu.com")
[‘www.baidu.com‘]

 

• re.match(pattern, string, flags=0) 只匹配字符串中开头符合规则的字符串，其返回的是一个对象 pattern 是正则规则 string 是字符串 flags 是匹配模式

>>> s = ‘123abc4545‘
>>> re.match(r‘\w‘,s)
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match=‘1‘>
>>> re.match(r‘\w‘,s).group()   只匹配字符串开头
‘1‘

 

• re.search(pattern,string，flags=0) 匹配字符串的所有,但是匹配即停止,只返回第一个匹配的字符 pattern 是正则规则 string 是字符串 flags 是匹配模式

>>> s = ‘123abc4545‘
>>> re.search(r‘\w‘,s)
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 1), match=‘1‘>
>>> re.search(r‘\w‘,s).group()
‘1‘
>>> re.search(r‘\D‘,s).group()
‘a‘

 

• PS：以上match和search都返回的是对象，其返回的对象有以下属性和方法：

  • 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\g0。

  举例：

>>> a = "123abc456"
>>> re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a)
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 9), match=‘123abc456‘>
>>> re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group()
‘123abc456‘
>>> re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)
‘123abc456‘
>>> re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)
‘123‘
>>> re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)
‘abc‘
>>> re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)
‘456‘

 

＃ group(1) 列出第一个括号匹配部分，group(2) 列出第二个括号匹配部分，group(3) 
 列出第三个括号匹配部分。

• 其他函数

  • split 使用正则分割字符串

  >>> s = "a1b2c3"
  >>> re.split(‘\d‘,s)
  [‘a‘, ‘b‘, ‘c‘, ‘‘]   ＃注意后面的空字符串，因为最后一个是数字，所以后边就多一个空字符

   

  • sub 替换匹配成功的指定位置字符串

  >>> s = "a1b2c3"
  >>> re.sub(‘\d‘,‘-‘,s)
  ‘a-b-c-‘

   

  • compile 将正则表达式编译成Pattern对象，后面可以直接调用

  >>> a = re.compile(‘\d‘)
  >>> s = "a1b2c3"
  >>> a.findall(s)
  [‘1‘, ‘2‘, ‘3‘]

   

  • finditer 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

>>> a = re.compile(‘\d‘)
>>> s = "a1b2c3"
>>>for m in a.finditer(s):print(m.group())
...
1
2
3

 

4.常用正则匹配

• 匹配手机号

>>> s = "my name is jeck, my phone is 18611112222, my email is [email protected],my ip is 10.20.10.20,,my ID card is 110521199012256515"
>>> re.findall(‘(1[3578]\d{9})‘,s)
[‘18611112222‘]
>>> re.search(‘(1[3578]\d{9})‘,s).group()
‘18611112222‘
>>> re.search(‘(13[0-9]|15[0|1|2|3|5|6|7|8|9]|18[0|1|2|3|5|6|7|8|9])\\d{8}‘,s).group()
‘18611112222‘

 

• 匹配身份证

s = "my name is jeck, my phone is 18611112222, my email is [email protected],my ip is 10.20.10.20,,my ID card is 110521199012256515"
>>> re.search("([1-9]\\d{5}[1-9]\\d{3}((0\\d)|(1[0-2]))(([0|1|2]\\d)|3[0-1])\\d{3}([0-9]|X)$)",s).group()
‘110521199012256515‘

 

• 匹配ip地址

s = "my name is jeck, my phone is 18611112222, my email is [email protected],my ip is 10.20.10.20,,my ID card is 110521199012256515"
>>> re.search(‘\d+\.\d+\.\d+\.\d+‘,s).group()
‘10.20.10.20‘
>>> re.search(‘\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}‘,s).group()
‘10.20.10.20‘

• 匹配邮箱

>>>s = "my name is jeck, my phone is 18611112222, my email is [email protected],my ip is 10.20.10.20,,my ID card is 110521199012256515"
>>>re.search(‘([a-zA-Z0-9._%+-])[email protected]([a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,4})‘,s).group()
‘[email protected]‘