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淺談python中的正則表達式(re模塊)

 更新時間:2017年10月17日 11:03:49   作者:tina.py  
本篇文章主要介紹了淺談python中的正則表達式(re模塊),通過內嵌集成re模塊,程序媛們可以直接調用來實現正則匹配,有興趣的可以了解一下

一、簡介

正則表達式本身是一種小型的、高度專業(yè)化的編程語言,而在python中,通過內嵌集成re模塊,程序媛們可以直接調用來實現正則匹配。正則表達式模式被編譯成一系列的字節(jié)碼,然后由用C編寫的匹配引擎執(zhí)行。

二、正則表達式中常用的字符含義

1、普通字符和11個元字符:

普通字符
匹配自身
abc
abc
.
匹配任意除換行符"\n"外的字符(在DOTALL模式中也能匹配換行符
a.c
abc
\
轉義字符,使后一個字符改變原來的意思
a\.c;a\\c
a.c;a\c
*
匹配前一個字符0或多次
abc*
ab;abccc
+
匹配前一個字符1次或無限次
abc+
abc;abccc
?
匹配一個字符0次或1次
abc?
ab;abc
^
匹配字符串開頭。在多行模式中匹配每一行的開頭 ^abc
abc
$
匹配字符串末尾,在多行模式中匹配每一行的末尾 abc$
abc
| 或。匹配|左右表達式任意一個,從左到右匹配,如果|沒有包括在()中,則它的范圍是整個正則表達式
abc|def
abc
def
{} {m}匹配前一個字符m次,{m,n}匹配前一個字符m至n次,若省略n,則匹配m至無限次
ab{1,2}c
abc
abbc
[]
字符集。對應的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐個列出,也可以給出范圍,如[abc]或[a-c]。[^abc]表示取反,即非abc。
所有特殊字符在字符集中都失去其原有的特殊含義。用\反斜杠轉義恢復特殊字符的特殊含義。
a[bcd]e
abe
ace
ade
 
()
被括起來的表達式將作為分組,從表達式左邊開始沒遇到一個分組的左括號“(”,編號+1.
分組表達式作為一個整體,可以后接數量詞。表達式中的|僅在該組中有效。
(abc){2}
a(123|456)c
abcabc
a456c

這里需要強調一下反斜杠\的作用:

  • 反斜杠后邊跟元字符去除特殊功能;(即將特殊字符轉義成普通字符)
  • 反斜杠后邊跟普通字符實現特殊功能;(即預定義字符)
  • 引用序號對應的字組所匹配的字符串。
a=re.search(r'(tina)(fei)haha\2','tinafeihahafei tinafeihahatina').group()
print(a)

結果:

tinafeihahafei

2、預定義字符集(可以寫在字符集[...]中)

\d
數字:[0-9]
a\bc
a1c
\D
非數字:[^\d]
a\Dc
abc
\s
匹配任何空白字符:[<空格>\t\r\n\f\v]
a\sc
a c
\S 非空白字符:[^\s]
a\Sc
abc
\w
匹配包括下劃線在內的任何字字符:[A-Za-z0-9_]
a\wc
abc
\W
匹配非字母字符,即匹配特殊字符
a\Wc
a c
\A
僅匹配字符串開頭,同^ \Aabc
abc
\Z
僅匹配字符串結尾,同$
abc\Z
abc
\b
匹配\w和\W之間,即匹配單詞邊界匹配一個單詞邊界,也就是指單詞和空格間的位置。例如, 'er\b' 可以匹配"never" 中的 'er',但不能匹配 "verb" 中的 'er'。 \babc\b
a\b!bc
空格abc空格
a!bc
\B
[^\b]
a\Bbc
abc

這里需要強調一下\b的單詞邊界的理解:

w = re.findall('\btina','tian tinaaaa')
print(w)
s = re.findall(r'\btina','tian tinaaaa')
print(s)
v = re.findall(r'\btina','tian#tinaaaa')
print(v)
a = re.findall(r'\btina\b','tian#tina@aaa')
print(a)

執(zhí)行結果如下:
[]
['tina']
['tina']
['tina']

3、特殊分組用法:

(?P<name>)
分組,除了原有的編號外再指定一個額外的別名 (?P<id>abc){2}
abcabc
(?P=name)
引用別名為<name>的分組匹配到字符串 (?P<id>\d)abc(?P=id)
1abc1
5abc5
\<number>
引用編號為<number>的分組匹配到字符串 (\d)abc\1
1abc1
5abc5

三、re模塊中常用功能函數

1、compile()

編譯正則表達式模式,返回一個對象的模式。(可以把那些常用的正則表達式編譯成正則表達式對象,這樣可以提高一點效率。)

格式:

re.compile(pattern,flags=0)

pattern: 編譯時用的表達式字符串。

flags 編譯標志位,用于修改正則表達式的匹配方式,如:是否區(qū)分大小寫,多行匹配等。常用的flags有:

標志
含義
re.S(DOTALL)
使.匹配包括換行在內的所有字符
re.I(IGNORECASE)
使匹配對大小寫不敏感
re.L(LOCALE)
做本地化識別(locale-aware)匹配,法語等
re.M(MULTILINE)
多行匹配,影響^和$
re.X(VERBOSE)
該標志通過給予更靈活的格式以便將正則表達式寫得更易于理解
re.U
根據Unicode字符集解析字符,這個標志影響\w,\W,\b,\B

import re
tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..."
rr = re.compile(r'\w*oo\w*')
print(rr.findall(tt)) #查找所有包含'oo'的單詞

執(zhí)行結果如下:
['good', 'cool']

2、match()

決定RE是否在字符串剛開始的位置匹配。//注:這個方法并不是完全匹配。當pattern結束時若string還有剩余字符,仍然視為成功。想要完全匹配,可以在表達式末尾加上邊界匹配符'$'

格式:

re.match(pattern, string, flags=0)
print(re.match('com','comwww.runcomoob').group())
print(re.match('com','Comwww.runcomoob',re.I).group())

執(zhí)行結果如下:
com
com

3、search()

 格式:

re.search(pattern, string, flags=0)

re.search函數會在字符串內查找模式匹配,只要找到第一個匹配然后返回,如果字符串沒有匹配,則返回None。

print(re.search('\dcom','www.4comrunoob.5com').group())

執(zhí)行結果如下:
4com

*注:match和search一旦匹配成功,就是一個match object對象,而match object對象有以下方法:

  • group() 返回被 RE 匹配的字符串
  • start() 返回匹配開始的位置
  • end() 返回匹配結束的位置
  • span() 返回一個元組包含匹配 (開始,結束) 的位置
  • group() 返回re整體匹配的字符串,可以一次輸入多個組號,對應組號匹配的字符串。

a. group()返回re整體匹配的字符串,

b. group (n,m) 返回組號為n,m所匹配的字符串,如果組號不存在,則返回indexError異常

c.groups()groups() 方法返回一個包含正則表達式中所有小組字符串的元組,從 1 到所含的小組號,通常groups()不需要參數,返回一個元組,元組中的元就是正則表達式中定義的組。

import re
a = "123abc456"
 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)) #123abc456,返回整體
 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(1)) #123
 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(2)) #abc
 print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(3)) #456
###group(1) 列出第一個括號匹配部分,group(2) 列出第二個括號匹配部分,group(3) 列出第三個括號匹配部分。###

4、findall()

re.findall遍歷匹配,可以獲取字符串中所有匹配的字符串,返回一個列表。

 格式:

re.findall(pattern, string, flags=0)
p = re.compile(r'\d+')
print(p.findall('o1n2m3k4'))

執(zhí)行結果如下:
['1', '2', '3', '4']

import re
tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so on..."
rr = re.compile(r'\w*oo\w*')
print(rr.findall(tt))
print(re.findall(r'(\w)*oo(\w)',tt))#()表示子表達式 

執(zhí)行結果如下:
['good', 'cool']
[('g', 'd'), ('c', 'l')]

5、finditer()

 搜索string,返回一個順序訪問每一個匹配結果(Match對象)的迭代器。找到 RE 匹配的所有子串,并把它們作為一個迭代器返回。

格式:

re.finditer(pattern, string, flags=0)
iter = re.finditer(r'\d+','12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...')
for i in iter:
 print(i)
 print(i.group())
 print(i.span())

執(zhí)行結果如下:
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 2), match='12'>
12
(0, 2)
<_sre.SRE_Match object; span=(8, 10), match='44'>
44
(8, 10)
<_sre.SRE_Match object; span=(24, 26), match='11'>
11
(24, 26)
<_sre.SRE_Match object; span=(31, 33), match='10'>
10
(31, 33)

6、split()

按照能夠匹配的子串將string分割后返回列表。

可以使用re.split來分割字符串,如:re.split(r'\s+', text);將字符串按空格分割成一個單詞列表。

格式:

re.split(pattern, string[, maxsplit])

maxsplit用于指定最大分割次數,不指定將全部分割。

print(re.split('\d+','one1two2three3four4five5'))

執(zhí)行結果如下:
['one', 'two', 'three', 'four', 'five', '']

7、sub()

使用re替換string中每一個匹配的子串后返回替換后的字符串。

格式:

re.sub(pattern, repl, string, count)
import re
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print(re.sub(r'\s+', '-', text))

執(zhí)行結果如下:
JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...

其中第二個函數是替換后的字符串;本例中為'-'

第四個參數指替換個數。默認為0,表示每個匹配項都替換。

re.sub還允許使用函數對匹配項的替換進行復雜的處理。

如:re.sub(r'\s', lambda m: '[' + m.group(0) + ']', text, 0);將字符串中的空格' '替換為'[ ]'。

import re
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print(re.sub(r'\s+', lambda m:'['+m.group(0)+']', text,0))

執(zhí)行結果如下:
JGood[ ]is[ ]a[ ]handsome[ ]boy,[ ]he[ ]is[ ]cool,[ ]clever,[ ]and[ ]so[ ]on...

8、subn()

 返回替換次數

格式:

subn(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
print(re.subn('[1-2]','A','123456abcdef'))
print(re.sub("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C'))
print(re.subn("g.t","have",'I get A, I got B ,I gut C'))

執(zhí)行結果如下:
('AA3456abcdef', 2)
I have A,  I have B ,I have C
('I have A,  I have B ,I have C', 3)

四、一些注意點

1、re.match與re.search與re.findall的區(qū)別:

re.match只匹配字符串的開始,如果字符串開始不符合正則表達式,則匹配失敗,函數返回None;而re.search匹配整個字符串,直到找到一個匹配。

a=re.search('[\d]',"abc33").group()
print(a)
p=re.match('[\d]',"abc33")
print(p)
b=re.findall('[\d]',"abc33")
print(b)

執(zhí)行結果:
3
None
['3', '3']

2、貪婪匹配與非貪婪匹配

*?,+?,??,{m,n}?    前面的*,+,?等都是貪婪匹配,也就是盡可能匹配,后面加?號使其變成惰性匹配

a = re.findall(r"a(\d+?)",'a23b')
print(a)
b = re.findall(r"a(\d+)",'a23b')
print(b)

執(zhí)行結果:
['2']
['23']

a = re.match('<(.*)>','<H1>title<H1>').group()
print(a)
b = re.match('<(.*?)>','<H1>title<H1>').group()
print(b)

執(zhí)行結果:
<H1>title<H1>
<H1>

a = re.findall(r"a(\d+)b",'a3333b')
print(a)
b = re.findall(r"a(\d+?)b",'a3333b')
print(b)

執(zhí)行結果如下:
['3333']
['3333']
#######################

這里需要注意的是如果前后均有限定條件的時候,就不存在什么貪婪模式了,非匹配模式失效。

 3、用flags時遇到的小坑

print(re.split('a','1A1a2A3',re.I))#輸出結果并未能區(qū)分大小寫

這是因為re.split(pattern,string,maxsplit,flags)默認是四個參數,當我們傳入的三個參數的時候,系統會默認re.I是第三個參數,所以就沒起作用。如果想讓這里的re.I起作用,寫成flags=re.I即可。

五、正則的小實踐

1、匹配電話號碼

p = re.compile(r'\d{3}-\d{6}')
print(p.findall('010-628888'))

2、匹配IP

re.search(r"(([01]?\d?\d|2[0-4]\d|25[0-5])\.){3}([01]?\d?\d|2[0-4]\d|25[0-5]\.)","192.168.1.1")

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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