re模块
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一、正则表达式中常用的字符
1.11个元字符
①.匹配任意字符，‘\n’除外
1 import re 2 print(re.findall('a.c', 'abcjkhkjfagc'))
['abc', 'agc']
②*匹配前一个字符0次或多次
1 import re 2 print(re.findall('ab*', 'abbbdsdsdabbja'))
['abbb', 'abb', 'a']
③+匹配前一个字符至少一次或者多次
1 import re 2 print(re.findall('ab+', 'abbbdsdsdabbja'))
['abbb', 'abb']
发现了没有，一样的例子用+匹配到的结果比用*匹配到的结果少了一个，因为+要求前一个字符至少匹配一次，所以你会发现在使用+匹配的时候那个‘a’是匹配不上的
④？匹配前一个字符0次或者一次
import re print(re.findall('ab?', 'abbbdsdsdabbja'))
['ab', 'ab', 'a']
⑤^匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头
1 import re 2 print(re.findall('^ab', 'abbbdsdsdabbja'))
['ab']
⑥匹配字符串末尾，在多行模式中匹配每一行的末尾
1 import re 2 print(re.findall('ab$', 'abbbdsdsdabbjab'))
['ab']
⑦或。匹配|左右表达式任意一个，从左到右匹配，如果|没有包括在()中，则它的范围是整个正则表达式
1 import re 2 print(re.findall('ab|bj', 'abbbdsdsdabbjab'))
['ab', 'ab', 'bj', 'ab']
⑧{m}匹配前一个字符m次，{m,n}匹配前一个字符m至n次，若省略n，则匹配m至无限次
1 import re 2 print(re.findall('ab{0}', 'abbbbbbbbbbbbdas')) 3 print(re.findall('ab{5}', 'abbbbbbbbbbbbdas')) 4 print(re.findall('ab{0,2}', 'abbbbbbbbbbbbdas')) 5 print(re.findall('ab{2,3}', 'abbbbbbbbbbbbdas')) 6 print(re.findall('ab{2,}', 'abbbbbbbbbbbbdas'))
['a', 'a'] ['abbbbb'] ['abb', 'a'] ['abbb'] ['abbbbbbbbbbbb']
⑨被括起来的表达式将作为分组，从表达式左边开始没遇到一个分组的左括号“（”，编号+1.
分组表达式作为一个整体，可以后接数量词。表达式中的|仅在该组中有效。
1 import re 2 print(re.findall('ab(ghj|c)', 'abghjdjsadkajsdabc'))
['ghj', 'c']
⑩转义字符，使后一个字符改变原来的意思
- 反斜杠后边跟元字符去除特殊功能；（即将特殊字符转义成普通字符）
- 反斜杠后边跟普通字符实现特殊功能；（即预定义字符）
- 引用序号对应的字组所匹配的字符串。
十一：[]字符集。对应的位置可以是字符集中任意字符。字符集中的字符可以逐个列出，也可以给出范围，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义。用\反斜杠转义恢复特殊字符的特殊含义。
1 import re 2 print(re.findall('a[a-g]{2}', 'abghjdjsadkajsdabc'))
['abg', 'abc']
1 import re 2 print(re.findall('a[^a-g]{2}', 'a546bghjdjsadkajsdabc'))
['a54', 'ajs']
import re print(re.findall('[\(\)]', 'a546bghjda(5+2)dkajsdabc'))
['(', ')']
2、预定义字符集
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\d
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数字:[0-9] |
a\bc
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a1c
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\D
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非数字:[^\d] |
a\Dc
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abc
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\s
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匹配任何空白字符:[<空格>\t\r\n\f\v] |
a\sc
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a c
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| \S | 非空白字符:[^\s] |
a\Sc
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abc
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\w
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匹配包括下划线在内的任何字字符:[A-Za-z0-9_] |
a\wc
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abc
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\W
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匹配非字母字符，即匹配特殊字符 |
a\Wc
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a c
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\A
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仅匹配字符串开头,同^ | \Aabc |
abc
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\Z
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仅匹配字符串结尾，同$ |
abc\Z
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abc
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\b
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匹配\w和\W之间，即匹配单词边界匹配一个单词边界，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'。 | \babc\b a\b!bc |
空格abc空格 a!bc |
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\B
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[^\b] |
****使用正则表达式提取表达式2+5*98+（1+（2*5））最里面的括号里面的值
1 import re 2 print(re.findall('\([^()]*\)', '2+5*98+(1+(2*5))'))
['(2*5)']
3.特殊的分组用法
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(?P<name>)
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分组，除了原有的编号外再指定一个额外的别名 | (?P<id>abc){2} |
abcabc
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(?P=name)
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引用别名为<name>的分组匹配到字符串 | (?P<id>\d)abc(?P=id) |
1abc1
5abc5
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\<number>
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引用编号为<number>的分组匹配到字符串 | (\d)abc\1 |
1abc1
5abc5
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二、正则表达式中常用功能函数
1、compile()
编译正则表达式模式，返回一个对象的模式。（可以把那些常用的正则表达式编译成正则表达式对象，这样可以提高一点效率。）
格式：
re.compile(pattern,flags=0)
pattern: 编译时用的表达式字符串。
flags 编译标志位，用于修改正则表达式的匹配方式，如：是否区分大小写，多行匹配等。常用的flags有：
| 标志 |
含义
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re.S(DOTALL)
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使.匹配包括换行在内的所有字符 |
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re.I（IGNORECASE）
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使匹配对大小写不敏感
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re.L（LOCALE）
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做本地化识别（locale-aware)匹配，法语等
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re.M(MULTILINE)
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多行匹配，影响^和$
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re.X(VERBOSE)
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该标志通过给予更灵活的格式以便将正则表达式写得更易于理解
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re.U
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根据Unicode字符集解析字符，这个标志影响\w,\W,\b,\B
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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'的单词
执行结果如下：
['good', 'cool']
2、match()
决定RE是否在字符串刚开始的位置匹配。//注：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'$'
格式：
re.match(pattern, string, flags=0)
print(re.match('com','comwww.runcomoob').group())
print(re.match('com','Comwww.runcomoob',re.I).group())
执行结果如下：
com
com
3、search()
格式：
re.search(pattern, string, flags=0)
re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只要找到第一个匹配然后返回，如果字符串没有匹配，则返回None。
print(re.search('\dcom','www.4comrunoob.5com').group())
执行结果如下：
4com
*注：match和search一旦匹配成功，就是一个match object对象，而match object对象有以下方法：
- group() 返回被 RE 匹配的字符串
- start() 返回匹配开始的位置
- end() 返回匹配结束的位置
- span() 返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
- group() 返回re整体匹配的字符串，可以一次输入多个组号，对应组号匹配的字符串。
a. group（）返回re整体匹配的字符串，
b. group (n,m) 返回组号为n，m所匹配的字符串，如果组号不存在，则返回indexError异常
c.groups（）groups() 方法返回一个包含正则表达式中所有小组字符串的元组，从 1 到所含的小组号，通常groups()不需要参数，返回一个元组，元组中的元就是正则表达式中定义的组。
import re
a = "123abc456"
print(re.search("([0-9]*)([a-z]*)([0-9]*)",a).group(0)) #123abc456,返回整体
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。###
4、findall()
re.findall遍历匹配，可以获取字符串中所有匹配的字符串，返回一个列表。
格式：
re.findall(pattern, string, flags=0)
p = re.compile(r'\d+')
print(p.findall('o1n2m3k4'))
执行结果如下：
['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))#()表示子表达式
执行结果如下：
['good', 'cool']
[('g', 'd'), ('c', 'l')]
5、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。找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回。
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())
执行结果如下：
<_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()
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。
可以使用re.split来分割字符串，如：re.split(r'\s+', text)；将字符串按空格分割成一个单词列表。
格式：
re.split(pattern, string[, maxsplit])
maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
print(re.split('\d+','one1two2three3four4five5'))
执行结果如下：
['one', 'two', 'three', 'four', 'five', '']
7、sub()
使用re替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
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))
执行结果如下：
JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...
其中第二个函数是替换后的字符串；本例中为'-'
第四个参数指替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换。
re.sub还允许使用函数对匹配项的替换进行复杂的处理。
如：re.sub(r'\s', lambda m: '[' + m.group(0) + ']', text, 0)；将字符串中的空格' '替换为'[ ]'。
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))
执行结果如下：
JGood[ ]is[ ]a[ ]handsome[ ]boy,[ ]he[ ]is[ ]cool,[ ]clever,[ ]and[ ]so[ ]on...
8、subn()
返回替换次数
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'))
执行结果如下：
('AA3456abcdef', 2)
I have A, I have B ,I have C
('I have A, I have B ,I have C', 3)
三、小实践
1、匹配电话号码
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")
