浅谈python中的正则表达式（re模块）


            一、简介

正则表达式本身是一种小型的、高度专业化的编程语言，而在python中，通过内嵌集成re模块，程序媛们可以直接调用来实现正则匹配。正则表达式模式被编译成一系列的字节码，然后由用C编写的匹配引擎执行。

二、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。







a=re.search(r'(tina)(fei)haha\2','tinafeihahafei tinafeihahatina').group()

print(a)



结果：



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

      

    

  





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)



执行结果如下：

[]

['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

      

      

    

  





三、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：





  

    

      标志

      

      含义

      

    

    

      

      re.S(DOTALL)

      

      使.匹配包括换行在内的所有字符

    

    

      

      re.I（IGNORECASE）

      

      

      使匹配对大小写不敏感

      

    

    

      

      re.L（LOCALE）

      

      

      做本地化识别（locale-aware)匹配，法语等

      

    

    

      

      re.M(MULTILINE)

      

      

      多行匹配，影响^和$

      

    

    

      

      re.X(VERBOSE)

      

      

      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

      

    

    

      

      re.U

      

      

      根据Unicode字符集解析字符，这个标志影响\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)

四、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。





a=re.search('[\d]',"abc33").group()

print(a)

p=re.match('[\d]',"abc33")

print(p)

b=re.findall('[\d]',"abc33")

print(b)



执行结果：

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





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

print(a)

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

print(b)



执行结果：

['2']

['23']





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

print(a)

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

print(b)



执行结果：

<H1>title<H1>

<H1>





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

print(a)

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

print(b)





执行结果如下：

['3333']

['3333']

#######################



这里需要注意的是如果前后均有限定条件的时候，就不存在什么贪婪模式了，非匹配模式失效。

 3、用flags时遇到的小坑





print(re.split('a','1A1a2A3',re.I))#输出结果并未能区分大小写



这是因为re.split(pattern，string，maxsplit,flags)默认是四个参数，当我们传入的三个参数的时候，系统会默认re.I是第三个参数，所以就没起作用。如果想让这里的re.I起作用，写成flags=re.I即可。

五、正则的小实践

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")



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