Python之常用模块(3)
1、正则表达式
首先:你怎么判断一个手机号码是否合法呢?
根据手机号码一共11位并且是只以13、14、15、18开头的数字这些特点,我们用python写了如下代码:
while True: phone_number = input('please input your phone number : ') if len(phone_number) == 11 \ and phone_number.isdigit()\ and (phone_number.startswith('13') \ or phone_number.startswith('14') \ or phone_number.startswith('15') \ or phone_number.startswith('18')): print('是合法的手机号码') else: print('不是合法的手机号码')
Duang一下:
import re while 1: phone_number = input('please input your phone number : ') if re.match('^(13|14|15|18)[0-9]{9}$',phone_number): print('是合法的手机号码') else: print('不是合法的手机号码')
首先你要知道的是,谈到正则,就只和字符串相关了。 在线测试工具 http://tool.chinaz.com/regex/
比如你要用"1"去匹配"1",或者用"2"去匹配"2",直接就可以匹配上。这连python的字符串操作都可以轻松做到。
那么在之后我们更多要考虑的是在同一个位置上可以出现的字符的范围。
字符组 : [字符组] 在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组,在正则表达式中用[]表示 字符分为很多类,比如数字、字母、标点等等。 假如你现在要求一个位置"只能出现一个数字",那么这个位置上的字符只能是0、1、2...9这10个数之一。
字符:
元字符 |
匹配内容 |
. | 匹配除换行符以外的任意字符 |
\w | 匹配字母或数字或下划线 |
\s | 匹配任意的空白符 |
\d | 匹配数字 |
\n | 匹配一个换行符 |
\t | 匹配一个制表符 |
\b | 匹配一个单词的结尾 |
^ | 匹配字符串的开始 |
$ | 匹配字符串的结尾 |
\W |
匹配非字母或数字或下划线 |
\D |
匹配非数字 |
\S |
匹配非空白符 |
a|b |
匹配字符a或字符b |
() |
匹配括号内的表达式,也表示一个组 |
[...] |
匹配字符组中的字符 |
[^...] |
匹配除了字符组中字符的所有字符 |
量词:
量词 |
用法说明 |
* | 重复零次或更多次 |
+ | 重复一次或更多次 |
? | 重复零次或一次 |
{n} | 重复n次 |
{n,} | 重复n次或更多次 |
{n,m} | 重复n到m次 |
. ^ $
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
海. | 海燕海娇海东 | 海燕海娇海东 | 匹配所有"海."的字符 |
^海. | 海燕海娇海东 | 海燕 | 只从开头匹配"海." |
海.$ | 海燕海娇海东 | 海东 | 只匹配结尾的"海.$" |
* + ? { }
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
李.? | 李杰和李莲英和李二棍子 |
李杰 |
?表示重复零次或一次,即只匹配"李"后面一个任意字符 |
李.* | 李杰和李莲英和李二棍子 | 李杰和李莲英和李二棍子 |
*表示重复零次或多次,即匹配"李"后面0或多个任意字符 |
李.+ | 李杰和李莲英和李二棍子 | 李杰和李莲英和李二棍子 |
+表示重复一次或多次,即只匹配"李"后面1个或多个任意字符 |
李.{1,2} | 李杰和李莲英和李二棍子 |
李杰和 |
{1,2}匹配1到2次任意字符 |
注意:前面的*,+,?等都是贪婪匹配,也就是尽可能匹配,后面加?号使其变成惰性匹配
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
李.*? | 李杰和李莲英和李二棍子 | 李 李 李 |
惰性 |
字符集[][^]
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
李[杰莲英二棍子]* | 李杰和李莲英和李二棍子 |
李杰 |
表示匹配"李"字后面[杰莲英二棍子]的字符任意次 |
李[^和]* | 李杰和李莲英和李二棍子 |
李杰 |
表示匹配一个不是"和"的字符任意次 |
[\d] | 456bdha3 |
4 |
表示匹配任意一个数字,匹配到4个结果 |
[\d]+ | 456bdha3 |
456 |
表示匹配任意个数字,匹配到2个结果 |
分组 ()与 或 |[^]
身份证号码是一个长度为15或18个字符的字符串,如果是15位则全部由数字组成,首位不能为0;如果是18位,则前17位全部是数字,末位可能是数字或x,下面我们尝试用正则来表示:
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ | 110101198001017032 |
110101198001017032 |
表示可以匹配一个正确的身份证号 |
^[1-9]\d{13,16}[0-9x]$ | 1101011980010170 |
1101011980010170 |
表示也可以匹配这串数字,但这并不是一个正确的身份证号码,它是一个16位的数字 |
^[1-9]\d{14}(\d{2}[0-9x])?$ | 1101011980010170 |
False |
现在不会匹配错误的身份证号了 |
^([1-9]\d{16}[0-9x]|[1-9]\d{14})$ | 110105199812067023 |
110105199812067023 |
表示先匹配[1-9]\d{16}[0-9x]如果没有匹配上就匹配[1-9]\d{14} |
举个例子,比如html源码中有<title>xxx</title>标签,用以前的知识,我们只能确定源码中的<title>和</title>是固定不变的。因此,如果想获取页面标题(xxx),充其量只能写一个类似于这样的表达式:<title>.*</title>,而这样写匹配出来的是完整的<title>xxx</title>标签,并不是单纯的页面标题xxx。 想解决以上问题,就要用到断言知识。 在讲断言之前,读者应该先了解分组,这有助于理解断言。 分组在正则中用()表示,根据小菜理解,分组的作用有两个: n 将某些规律看成是一组,然后进行组级别的重复,可以得到意想不到的效果。 n 分组之后,可以通过后向引用简化表达式。 先来看第一个作用,对于IP地址的匹配,简单的可以写为如下形式: \d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3} 但仔细观察,我们可以发现一定的规律,可以把.\d{1,3}看成一个整体,也就是把他们看成一组,再把这个组重复3次即可。表达式如下: \d{1,3}(.\d{1,3}){3} 这样一看,就比较简洁了。 再来看第二个作用,就拿匹配<title>xxx</title>标签来说,简单的正则可以这样写: <title>.*</title> 可以看出,上边表达式中有两个title,完全一样,其实可以通过分组简写。表达式如下: <(title)>.*</\1> 这个例子实际上就是反向引用的实际应用。对于分组而言,整个表达式永远算作第0组,在本例中,第0组是<(title)>.*</\1>,然后从左到右,依次为分组编号,因此,(title)是第1组。 用\1这种语法,可以引用某组的文本内容,\1当然就是引用第1组的文本内容了,这样一来,就可以简化正则表达式,只写一次title,把它放在组里,然后在后边引用即可。 以此为启发,我们可不可以简化刚刚的IP地址正则表达式呢?原来的表达式为\d{1,3}(.\d{1,3}){3},里边的\d{1,3}重复了两次,如果利用后向引用简化,表达式如下: (\d{1,3})(.\1){3} 简单的解释下,把\d{1,3}放在一组里,表示为(\d{1,3}),它是第1组,(.\1)是第2组,在第2组里通过\1语法,后向引用了第1组的文本内容。 经过实际测试,会发现这样写是错误的,为什么呢? 小菜一直在强调,后向引用,引用的仅仅是文本内容,而不是正则表达式! 也就是说,组中的内容一旦匹配成功,后向引用,引用的就是匹配成功后的内容,引用的是结果,而不是表达式。 因此,(\d{1,3})(.\1){3}这个表达式实际上匹配的是四个数都相同的IP地址,比如:123.123.123.123。 至此,读者已经掌握了传说中的后向引用,就这么简单。 对于分组的理解
综合练习与扩展
1、匹配标签
import re ret = re.search("<(?P<tag_name>\w+)>\w+</(?P=tag_name)>","<h1>hello</h1>") #还可以在分组中利用?<name>的形式给分组起名字 #获取的匹配结果可以直接用group('名字')拿到对应的值 print(ret.group('tag_name')) #结果 :h1 print(ret.group()) #结果 :<h1>hello</h1> ret = re.search(r"<(\w+)>\w+</\1>","<h1>hello</h1>") #如果不给组起名字,也可以用\序号来找到对应的组,表示要找的内容和前面的组内容一致 #获取的匹配结果可以直接用group(序号)拿到对应的值 print(ret.group(1)) print(ret.group()) #结果 :<h1>hello</h1>
2、匹配整数
import re ret=re.findall(r"\d+","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") print(ret) #['1', '2', '60', '40', '35', '5', '4', '3'] ret=re.findall(r"-?\d+\.\d*|(-?\d+)","1-2*(60+(-40.35/5)-(-4*3))") print(ret) #['1', '-2', '60', '', '5', '-4', '3'] ret.remove("") print(ret) #['1', '-2', '60', '5', '-4', '3']
3、数字匹配
1、 匹配一段文本中的每行的邮箱 http://blog.csdn.net/make164492212/article/details/51656638 2、 匹配一段文本中的每行的时间字符串,比如:‘1990-07-12’; 分别取出1年的12个月(^(0?[1-9]|1[0-2])$)、 一个月的31天:^((0?[1-9])|((1|2)[0-9])|30|31)$ 3、 匹配qq号。(腾讯QQ号从10000开始) [1,9][0,9]{4,} 4、 匹配一个浮点数。 ^(-?\d+)(\.\d+)?$ 或者 -?\d+\.?\d* 5、 匹配汉字。 ^[\u4e00-\u9fa5]{0,}$ 6、 匹配出所有整数
4、爬虫练习
import requests import re import json def getPage(url): response=requests.get(url) return response.text def parsePage(s): com=re.compile('<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>' '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)评价</span>',re.S) ret=com.finditer(s) for i in ret: yield { "id":i.group("id"), "title":i.group("title"), "rating_num":i.group("rating_num"), "comment_num":i.group("comment_num"), } def main(num): url='https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='%num response_html=getPage(url) ret=parsePage(response_html) print(ret) f=open("move_info7","a",encoding="utf8") for obj in ret: print(obj) data=json.dumps(obj,ensure_ascii=False) f.write(data+"\n") if __name__ == '__main__': count=0 for i in range(10): main(count) count+=25
import re import json from urllib.request import urlopen def getPage(url): response = urlopen(url) return response.read().decode('utf-8') def parsePage(s): com = re.compile( '<div class="item">.*?<div class="pic">.*?<em .*?>(?P<id>\d+).*?<span class="title">(?P<title>.*?)</span>' '.*?<span class="rating_num" .*?>(?P<rating_num>.*?)</span>.*?<span>(?P<comment_num>.*?)评价</span>', re.S) ret = com.finditer(s) for i in ret: yield { "id": i.group("id"), "title": i.group("title"), "rating_num": i.group("rating_num"), "comment_num": i.group("comment_num"), } def main(num): url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num response_html = getPage(url) ret = parsePage(response_html) print(ret) f = open("move_info7", "a", encoding="utf8") for obj in ret: print(obj) data = str(obj) f.write(data + "\n") count = 0 for i in range(10): main(count) count += 25
flags有很多可选值: re.I(IGNORECASE)忽略大小写,括号内是完整的写法 re.M(MULTILINE)多行模式,改变^和$的行为 re.S(DOTALL)点可以匹配任意字符,包括换行符 re.L(LOCALE)做本地化识别的匹配,表示特殊字符集 \w, \W, \b, \B, \s, \S 依赖于当前环境,不推荐使用 re.U(UNICODE) 使用\w \W \s \S \d \D使用取决于unicode定义的字符属性。在python3中默认使用该flag re.X(VERBOSE)冗长模式,该模式下pattern字符串可以是多行的,忽略空白字符,并可以添加注释
转义符 \
在正则表达式中,有很多有特殊意义的是元字符,比如\d和\s等,如果要在正则中匹配正常的"\d"而不是"数字"就需要对"\"进行转义,变成'\\'。
在python中,无论是正则表达式,还是待匹配的内容,都是以字符串的形式出现的,在字符串中\也有特殊的含义,本身还需要转义。所以如果匹配一次"\d",字符串中要写成'\\d',那么正则里就要写成"\\\\d",这样就太麻烦了。这个时候我们就用到了r'\d'这个概念,此时的正则是r'\\d'就可以了。
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
\d | \d | False |
因为在正则表达式中\是有特殊意义的字符,所以要匹配\d本身,用表达式\d无法匹配 |
\\d | \d | True |
转义\之后变成\\,即可匹配 |
"\\\\d" | '\\d' | True |
如果在python中,字符串中的'\'也需要转义,所以每一个字符串'\'又需要转义一次 |
r'\\d' | r'\d' | True |
在字符串之前加r,让整个字符串不转义 |
print(re.findall('c\\\\l','abc\l')) # ['c\\l']
# 解释:\\\\ 在 python 里面有多层转换
# 第一层:python 解释器把 \\\\ 转换成:\\
# 第二层:re 拿到 \\,再把 \\ 转换成 普通的 \
# 第三层:为何显示的结果是 ['c\\l'],因为re已经处理完了,交还给 python 进行显示,python 也要对 \ 进行处理,用 \\ 表示 \,实质上只有 \
贪婪匹配
贪婪匹配:在满足匹配时,匹配尽可能长的字符串,默认情况下,采用贪婪匹配
正则 | 待匹配字符 | 匹配 结果 |
说明 |
<.*> |
<script>...<script> |
<script>...<script> |
默认为贪婪匹配模式,会匹配尽量长的字符串 |
<.*?> | r'\d' |
<script> |
加上?为将贪婪匹配模式转为非贪婪匹配模式,会匹配尽量短的字符串 |
几个常用的非贪婪匹配Pattern
*? 重复任意次,但尽可能少重复 +? 重复1次或更多次,但尽可能少重复 ?? 重复0次或1次,但尽可能少重复 {n,m}? 重复n到m次,但尽可能少重复 {n,}? 重复n次以上,但尽可能少重复
.*?的用法
. 是任意字符 * 是取 0 至 无限长度 ? 是非贪婪模式。 何在一起就是 取尽量少的任意字符,一般不会这么单独写,他大多用在: .*?x 就是取前面任意长度的字符,直到一个x出现
2、re 模块
# findall 匹配 re.findall(pattern,string) # 找到所有的匹配元素,返回列表 # finditer 匹配 ret=re.finditer("\d+","adfa1551adf132") # 获得匹配到的字符,并转成一个迭代器 # print(next(ret).group()) # 查看第一个值 for i in ret: print(i.group()) # 第一个值已经取了,取第二个值 ----- 1551 132 # search 匹配 res = re.search("abc",'abcfa1551abcf132') # 拿到一个对象 print(res.group()) # 不建议直接进行 group() 方法调用,而是通过判断是否为 None,if res.gorup() #获得匹配结果对象,<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3)(位置信息), match='abc'> #只匹配一个结果 #通过group方法从对象中拿到结果 #否则None,并且无法调用 group 方法,会报错 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group' res.find('partten') # 显示匹配内容的索引位置 # math 匹配 res = re.match('asd','fhdsasd') res.group() # 也是不建议直接调用 group() #获得匹配对象,<_sre.SRE_Match object; span=(0, 3), match='abc'> #只匹配一个结果,而且匹配结果必须是开头 #通过group方法从对象中拿到结果 #否则None,并且无法调用 group 方法,会报错 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'group' # split 分割 res = re.split('[sf]','asdfsdfb') #获得匹配结果作为列表,分两段先按 s 分再按 f 分:a、dfsdfb,再分:d、fsdfb,再分:空、d、b #按照匹配字符拆分列表 ['a', 'd', '', 'd', 'b'] res = re.split('[sf]','asdfsdfb',2) # 分割,2 可选,表示分多少次 #指定分割次数,只分两次 ['a', 'd', 'sdfb'] # sub 替换 restr = "abccgccc123def456ghi789jgkl186000" res = re.sub("g","egonSomeBody",restr) #sub用来将匹配的结果替换为新的字符串 #abccegonSomeBodyccc123def456egonSomeBodyhi789jegonSomeBodykl186000 res1 = re.sub("g","egonSomeBody",restr,1) #指定替换次数,只替换第一个匹配结果 #abccegonSomeBodyccc123def456ghi789jgkl186000 # subn 返回一个元组,元组里面有替换后的结果,和匹配的次数 res = re.subn("g","egonSomeBody",restr) #('abccegonSomeBodyccc123def456egonSomeBodyhi789jegonSomeBodykl186000', 3) # compiple obj=re.compile('\.com') # 把匹配规则定义起来,方便重复调用 ret=obj.findall('www.etiantian.com') # 相当于 re.findall('\.com','www.etiantian.com') print(ret)
import re ret = re.findall('www.(baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['oldboy'] 这是因为findall会优先把匹配结果组里内容返回,如果想要匹配结果,取消权限即可 ret = re.findall('www.(?:baidu|oldboy).com', 'www.oldboy.com') print(ret) # ['www.oldboy.com']
ret=re.split("\d+","eva3egon4yuan") print(ret) #结果 : ['eva', 'egon', 'yuan'] ret=re.split("(\d+)","eva3egon4yuan") print(ret) #结果 : ['eva', '3', 'egon', '4', 'yuan'] #在匹配部分加上()之后所切出的结果是不同的, #没有()的没有保留所匹配的项,但是有()的却能够保留了匹配的项, #这个在某些需要保留匹配部分的使用过程是非常重要的。
转载自 http://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/7291842.html
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