python正则表达式相关
re模块中常用功能函数
一、正则表达式中常用的字符含义
1、普通字符和11个元字符：
| 普通字符 | 匹配自身 | abc | abc |
| . | 匹配任意除换行符"\n"外的字符(在DOTALL模式中也能匹配换行符 | a.c | abc |
| \ | 转义字符，使后一个字符改变原来的意思 | a\.c;a\\c | a.c;a\c |
| * | 匹配前一个字符0或多次 | abc* | ab;abccc |
| + | 匹配前一个字符1次或无限次 | abc+ | abc;abccc |
| ? | 匹配一个字符0次或1次 | abc? | ab;abc |
| ^ | 匹配字符串开头。在多行模式中匹配每一行的开头 | ^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 | abc|def | abc
def
|
| {} | {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 | ab{1,2}c | abc
abbc
|
| [] |
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。 |
a[bcd]e | abe
ace
ade
|
| () | 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。 | (abc){2} a(123|456)c |
abcabc
a456c
|
这里需要强调一下反斜杠\的作用：
- 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。
import re a=re.search(r'(tina)(fei)haha\2','tinafeihahafei tinafeihahatina').group() print(a) # tinafeihahafei
2、预定义字符集（可以写在字符集[...]中）
| \d | 数字:[0-9] | a\bc | a1c |
| \D | 非数字:[^\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 | 匹配包括下划线在内的任何字字符:[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 | 仅匹配字符串开头,同^ | \Aabc | abc |
| \Z | 仅匹配字符串结尾，同$ | abc\Z | abc |
| \b |
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 |
| \B | [^\b] | a\Bbc | abc |
import re # 这里需要强调一下\b的单词边界的理解： 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) # [] # ['tina'] # ['tina'] # ['tina']
3、特殊分组用法：
| (?P<name>) | 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 |
| (?P=name) | 引用别名为<name>的分组匹配到字符串 | (?P<id>\d)abc(?P=id) | 1abc1
5abc5
|
| \<number> | 引用编号为<number>的分组匹配到字符串 | (\d)abc\1 | 1abc1
5abc5
|
二、re模块中常用功能函数
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：
import re tt = "Tina is a good girl, she is cool, clever, and so Oon..." rr = re.compile(r'\w*oo\w*',re.I) print(rr.findall(tt)) #查找所有包含'oo'的单词不区分大小写 #结果['good', 'cool', 'Oon']
| 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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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)
import re print(re.match('com','comwww.runcomoob').group()) # com print(re.match('com','Comwww.runcomoob',re.I).group()) # 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。
import re print(re.search('\dcom','www.4comrunoob.5com').group()) # 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（） 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。
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)
import re p = re.compile(r'\d+') print(p.findall('o1n2m3k4')) 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)) # ['1', '2', '3', '4'] # ['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)
import re iter = re.finditer(r'\d+','12 drumm44ers drumming, 11 ... 10 ...') for i in iter: print(i) print(i.group()) print(i.span()) # <re.Match object; span=(0, 2), match='12'> # 12 # (0, 2) # <re.Match object; span=(8, 10), match='44'> # 44 # (8, 10) # <re.Match object; span=(24, 26), match='11'> # 11 # (24, 26) # <re.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。
import re print(re.split('\d+','one1two2three3four4five5')) # ['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..." # 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。 print(re.sub(r'\s+', '-', text)) # JGood-is-a-handsome-boy,-he-is-cool,-clever,-and-so-on...
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)) # 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)
import re 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')) # ('AA3456abcdef', 2) # I have A, I have B ,I have C # ('I have A, I have B ,I have C', 3)
三、一些注意点
1、re.match与re.search与re.findall的区别：
re.match只匹配字符串的开始，如果字符串开始不符合正则表达式，则匹配失败，函数返回None；而re.search匹配整个字符串，直到找到一个匹配。
import re a=re.search('[\d]',"abc33").group() print(a) p=re.match('[\d]',"abc33") print(p) b=re.findall('[\d]',"abc33") print(b) # 3 # None # ['3', '3']
2、贪婪匹配与非贪婪匹配
*?,+?,??,{m,n}? 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
import re a = re.findall(r"a(\d+?)",'a23b') print(a) b = re.findall(r"a(\d+)",'a23b') print(b) # ['2'] # ['23']
import re a = re.match('<(.*)>','<H1>title<H1>').group() print(a) b = re.match('<(.*?)>','<H1>title<H1>').group() print(b) # <H1>title<H1> # <H1>
import re a = re.findall(r"a(\d+)b",'a3333b') print(a) b = re.findall(r"a(\d+?)b",'a3333b') print(b) # ['3333'] # ['3333']
四、正则的小实践
1、匹配电话号码
import re p = re.compile(r'\d{3}-\d{6}') print(p.findall('010-628888')) # ['010-628888']
2、匹配IP
import re c=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") print(c.group()) # 192.168.1.1
