Python正则表达式
python正则表达式(Regular Expression)：
1、元字符的含义：
元字符是构造正则表达式的一种基本元素；以下为常用的元字符。
'.'表示任意字符:
作用：是匹配除“\n”以外的任何字符，也就是说，它是在一行中进行匹配。
“行”是以“\n”进行区分的。字符串有每行的末尾有一个“\n”，不过它不可见。
'abc'--->'a.'结果为:'ab'
'abc'--->'a.c'结果为:'abc'
注：匹配除换行符以外的任意字符；
\w含义：
匹配[a-zA-Z0-9_]-->1位字母，数字或_或汉字；
\W含义：
\W:匹配任意非数字和字母的字符，相当于[^a-zA-Z0-9_]
\s含义：
匹配任意的空白符；
\d的含义：
匹配任意十进制数，相当于[0-9]-->0123456789任意之一；
\D的含义：
\D:匹配任意非数字字符，相当于[^0-9]；
\b的含义：
匹配单词的开始或结束；
'^'表示字符串开头：
'abc'--->'^abc'结果为:'abc'；
'$'表示字符串结尾：
'abc'--->'abc$'结果为:'abc'
2、重复限定符
为了处理这些重复问题，正则表达式中一些重复限定符，把重复部分用合适的限定符替代。
'*'表示匹配前一个字符重复0次到无限次；等价于{0,}
'zo*'可以匹配到z, zo, zoo等
'+'表示匹配前一个字符重复1次到无限次；等价于{1,}
'zo+'可以匹配到zo, zoo等
注：'zo+'不能匹配'z'
'?'表示匹配前一个字符重复0次到1次
'zo?'可以匹配到z, zo
'*?','+?','??'前面的*,+,?等都是贪婪匹配，也就是尽可能多匹配；
后面加?号表示使其变成惰性匹配，非贪婪匹配；
abcccd--->abc*?--->ab
abcccd--->abc+?--->abc
abcccd--->abc??--->ab
{m}匹配前一个字符m次：
abcccd--->abc{3}d--->abcccd
例 1：匹配8位数字的QQ号码：
^\d{8}$
例 2：匹配1开头11位数字的手机号码：
^1\d{10}$
{m,}重复m次或更多次：
{m,n}匹配前一个字符m到n次
abcccd--->abc{2,3}d--->abcccd
例 1 匹配银行卡号码是14~18位的数字：
^\d{14, 18}$
{m,n}?匹配前一个字符m到n次，并且取尽可能少的情况
abcccd--->abc{2,3}?--->abc
3、转义
\对特殊字符进行转义，或者是指定特殊序列
a.c--->'a\.c'--->a.c
4、分组：
正则表达式中用小括号()来做分组，也就是括号中的内容作为一个整体。
如：匹配字符串中包含0到多个ab开头：
^(ab)*
5、条件或
正则用符号|来表示或，也叫分支条件，当满足正则里的分支条件的任何一种条件时，都会当成是匹配成功。
^(13[0-2]|15[56]|18[5-6]|145|176)\d{8}$
6、区间
正则提供一个元字符中括号[]来表示区间条件；
限定0到9可以写成：[0-9]
限定A-Z写成：[A-Z]
限定某些数字：[165]
下面，我们来改写下面的正则表达式：
^(130|131|132|155|156|185|186|145|176)\d{8}$
--->
^(130|131|132|155|156|185|186|145|176)\d{8}$
7、实例：正则表达式：
字符串：tel:086-0666-88810009999
原始正则："^tel:[0-9]{1,3}-[0][0-9]{2-3}-[0-9]{8-11}$"
速记理解：开始"tel:普通文本"[0-9数字]{1至3位}"-普通文本"[0数字][0-9数字]{2至3位}"-普通文本"[0-9数字]{8至11位}结束"
等价简写后正则写法："^tel:\d{1,3}-[0]\d{2,3}-\d{8,11}$"
8、贪婪模式和惰性模式区别：
贪婪模式：.+
1、贪婪匹配是先看整个字符串是否匹配；
2、如果不匹配，它会去掉字符串的最后一个字符，并再次尝试；
3、如果还不匹配，那么再去掉当前最后一个，直到发现匹配或不剩任何字符。
var str = 'aaa<div style="font-color:red;">123456</div>bbb' undefined str.match(/<.+>/); ["<div style="font-color:red;">123456</div>", index: 3, input: "aaa<div style="font-color:red;">123456</div>bbb", groups: undefined]
var str='abcdabceba' undefined str.match(/.+b/) ["abcdabceb", index: 0, input: "abcdabceba", groups: undefined]
第一次：(先看整个字符串是否是一个匹配) abcdabceba不匹配，然后去掉最后一个字符a；
第二次：(去掉最后一个字符后再匹配) abcdabceb匹配，返回abcdabceb；
惰性模式：.+?
var str = 'aaa<div style="font-color:red;">123456</div>bbb' undefined str.match(/<.+?>/); ["<div style="font-color:red;">", index: 3, input: "aaa<div style="font-color:red;">123456</div>bbb", groups: undefined]
str.match(/.+?b/)
["ab", index: 0, input: "abcdabceba", groups: undefined]
1、惰性匹配是从左侧第一个字符开始向右匹配, 先看第一个字符是不是一个匹配；
2、如果不匹配就加入下一个字符再尝式匹配, 直到发现匹配。
执行str.match(/.+?b/)
第一次：(读入左侧第一个字符)a，不匹配加一个再试；
第二次：ab匹配，返回ab。
9、零宽断言：
断言：正则断言，指明在指定内容的前面或是后面，会出现满足指定规则的内容。
零宽：就是没有宽度，断言只是匹配位置，不占字符，不会返回断言本身。
正则表达式的匹配有两种概念：一种是匹配字符，一种是匹配位置；
\b:匹配一个单词的边界，也就是单词和空格间的位置；
例："er\b"可以匹配"never"中的"er"；但是不能匹配"verb"中的"er"。
正则表达式的一种方法，用来查找在某些内容（但并不包括这些内容）之前或之后的东西；
^(匹配输入字行首)，$(匹配输入字行尾)，用于指定一个位置，这个位置应该满足一定的条件（即断言）
断言用来声明一个应该为真的事实，正则表达式中只有当断言为真时，才会继续进行匹配；
9.1、正向先行断言（正前瞻）
语法：(?=exp)
作用：匹配exp表达式前面的内容，不返回本身。
例1 "I'm singing while you're dancing."获取字符串中的sing和danc字符；
import re # 匹配的源文本
key = r"I'm singing while you're dancing." # 匹配的正则表达式 # ?=exp:零宽度正预测先行断言，匹配exp前面的位置 # ?=ing:匹配以ing结尾的单词的前面部分（除了ing以外的部分） p1 = r"\b\w+(?=ing\b)" # 编译正则表达式 pattern1 = re.compile(p1) # findall:返回的是所有符合要求的元素列表 # 打印结果：['sing', 'danc'] print(pattern1.findall(key))
import re # 匹配的源文本 key = "<span class=\"read-count\">阅读数：641</span>" # 匹配的正则表达式 p1 = r"\d+(?=</span>)" # 编译正则表达式 pattern1 = re.compile(p1) # ['641'] print(pattern1.findall(key))
9.2、正向后行断言（正后顾）
语法：(?<=exp)
作用：匹配exp表达式后面的内容，不返回本身。
import re # 匹配的源文本 key = r"reading a book" # 匹配的正则表达式 # ?<=exp 匹配exp后面的位置 # ?<=re 会匹配以re开头的单词的后半部分（除了re以外的部分） p1 = r"(?<=\bre)\w+\b" # 编译正则表达式 pattern1 = re.compile(p1) # 打印匹配的结果，findall查找结果返回的是列表 # ['ading'] print(pattern1.findall(key))
import re # 匹配的源文本 key = "<span class=\"read-count\">阅读数：641</span>" # 匹配的正则表达式 p1 = r"(?<=<span class=\"read-count\">阅读数：)\d+" # 编译正则表达式 pattern1 = re.compile(p1) # ['641'] print(pattern1.findall(key))
9.3、负向先行断言（负前瞻）
语法：(?!exp)
作用：匹配非exp表达式的前面的内容，不返回本身；
import re # 匹配的源文本 key = r"128e12x8654w856d45y99" # 匹配的正则表达式 # ?!exp 匹配后面跟的不是exp的位置 # 表示匹配三位数字，而且这三位数字的后面不能是数字； p1 = r"\d{3}(?!\d)" # 编译正则表达式 pattern1 = re.compile(p1) # 打印匹配的结果，findall查找结果返回的是列表 # ['128', '654', '856'] print(pattern1.findall(key))
import re # 匹配的源文本 key = r"abcd ef cabce ag abc" # 匹配的正则表达式 # ?!exp 匹配后面跟的不是exp的位置 # 匹配不能以abc开头的单词； p1 = r"\b((?!abc)\w+)\b" # 编译正则表达式 pattern1 = re.compile(p1) # 打印匹配的结果，findall查找结果返回的是列表 # ['ef', 'cabce', 'ag'] print(pattern1.findall(key))
import re # 匹配的源文本 key = "I love China, I love China very much" # 匹配的正则表达式 # 匹配不是very much前面的China p1 = r"China(?!\s\bvery\smuch\b)" # 编译正则表达式 pattern1 = re.compile(p1) # ['China'] print(pattern1.findall(key))
9.4、负后后行断言（负后顾）
语法：(?<!exp)
作用：匹配非exp表达式的后面内容，不返回本身。
例：(?<![a-z])\d{7}，匹配不是小写字母开头的七位数字。
10、捕获和非捕获
捕获组：匹配子表达式的内容，把匹配结果保存到内存中，以数字编号或显示命名的组里。
10.1、数字编号捕获组：
语法：(exp)
解释：从表达式左侧开始，每出现一个左括号和它对应的右括号之间的内容为一个分组。
在分组中，第0组为整个表达式，第一组开始为分组。
固定电话：020-85653333
正则表达式为：(0\d{2})-(\d{8})
按照左括号的顺序，这个表达式有如下分组：
用Python来验证一下：
import re
# 匹配的源文本
str = "020-85653333"
# 定义正则表达式，匹配源文本
res = re.match(r"(0\d{2})-(\d{8})", str)
# 获取分组的长度，并循环
for i in range(len(res.groups())+1):
# 打印分组
print("第%d个分组为："%i + res.group(i))
输出结果：
10.2、命名编号捕获组：
语法：(?P<name>exp)
解释：分组的命名由表达式中的name指定。
import re
# 匹配的源文本
str = "020-85653333"
# 定义正则表达式，匹配源文本
# 按名字分组，格式：?P<name>exp，定义正则表达式
res = re.match(r'(?P<quhao>0\d{2})-(?P<haoma>\d{8})', str)
print("分组的个数有：%d"%len(res.groups()))
# 打印分组quhao
print("分组的名称为:quhao,匹配的内容为：%s"%res.group('quhao'))
# 打印分组haoma
print("分组的名称为:haoma,匹配的内容为：%s"%res.group('haoma'))
10.3、非捕获组
语法：(?:exp)
解释：和捕获组刚好相反，用它来标识不需要捕获的分组；可以根据需要去保存你想要的分组。
import re
# 匹配的源文本
str = "020-85653333"
# ?:exp不需要匹配的分组
res = re.match(r"(?:0\d{2})-(\d{8})",str)
# 打印分组的个数
print("分组的个数有：%d"%len(res.groups()))
# 循环分组的内容
for i in range(len(res.groups())+1):
# 打印分组的内容
print("第%d个分组为："%i + res.group(i))
11、反向引用
根据捕获组的命名规则，反向引用可分为：
数字编号组反向引用：\k或\number
命名编号组反向引用：\k或\'name'
通常：捕获组和反向引用是一起使用的。
12、实例：获取a标签属性href里面的文本内容：
import re # 匹配的源文本 key = r"""<br/>您好，非常好，很开心认识你 <br/><a target=_blank href="www.baidu.com">百度一下</a>百度才知道 <br/><a target=_blank href="/view/fafa.htm">发发</a>最佳帅哥 <br/><a target=_blank href="/view/lili.htm">丽丽</a>最佳美女 <br/>""" # 匹配的正则表达式 # ?<=exp 匹配exp后面的位置 # ?=exp 匹配exp前面的位置 # .*? 惰性匹配，从前往后 p1 = r'(?<=href=").*?(?=">)' # 编译正则表达式 pattern1 = re.compile(p1) # 打印匹配的结果，findall查找结果返回的是列表 # ['www.baidu.com', '/view/fafa.htm', '/view/lili.htm'] print(pattern1.findall(key))
