Python学习笔记_基础篇(八)_正则表达式-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python学习笔记_基础篇(八)_正则表达式。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 正则表达式基础

1.1. 简单介绍

正则表达式并不是Python的一部分。正则表达式是用于处理字符串的强大工具，拥有自己独特的语法以及一个独立的处理引擎，效率上可能不如str自带的方法，但功能十分强大。得益于这一点，在提供了正则表达式的语言里，正则表达式的语法都是一样的，区别只在于不同的编程语言实现支持的语法数量不同；但不用担心，不被支持的语法通常是不常用的部分。如果已经在其他语言里使用过正则表达式，只需要简单看一看就可以上手了。

下图展示了使用正则表达式进行匹配的流程：
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正则表达式的大致匹配过程是：依次拿出表达式和文本中的字符比较，如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同，但也是很好理解的，看下图中的示例以及自己多使用几次就能明白。

下图列出了Python支持的正则表达式元字符和语法：
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1.2. 数量词的贪婪模式与非贪婪模式

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：正则表达式"ab*“如果用于查找"abbbc”，将找到"abbb"。而如果使用非贪婪的数量词"ab*?“，将找到"a”。

1.3. 反斜杠的困扰

与大多数编程语言相同，正则表达式里使用"“作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”“，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\\\“：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r”\“表示。同样，匹配一个数字的”\\d"可以写成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观。

1.4. 匹配模式

正则表达式提供了一些可用的匹配模式，比如忽略大小写、多行匹配等，这部分内容将在Pattern类的工厂方法re.compile(pattern[, flags])中一起介绍。

2. re模块

2.1. 开始使用re

Python通过re模块提供对正则表达式的支持。使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

# encoding: UTF-8
import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'hello')
 
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello world!')
 
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print match.group()
 
### 输出 ###
# hello

re.compile(strPattern[, flag]):

这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符’|‘表示同时生效，比如re.I | re.M。另外，你也可以在regex字符串中指定模式，比如re.compile(‘pattern’, re.I | re.M)与re.compile(’(?im)pattern’)是等价的。
可选值有：

* re. **I** (re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
* **M** (MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
* **S** (DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
* **L** (LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
* **U** (UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
* **X** (VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。以下两个正则表达式是等价的：

Match

Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

属性：

string : 匹配时使用的文本。
re : 匹配时使用的Pattern对象。
pos : 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
endpos : 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
lastindex : 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
lastgroup : 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

方法：

1. **group([group1, …]):**

获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2. groups([default]):
以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
3. **groupdict([default]):
** 返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4. start([group]):
返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
5. **end([group]):
** 返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
6. **span([group]):
** 返回(start(group), end(group))。

# match，从起始位置开始匹配，匹配成功返回一个对象，未匹配成功返回None
 
 
 match(pattern, string, flags=0)
 # pattern： 正则模型
 # string ： 要匹配的字符串
 # falgs  ： 匹配模式
     X  VERBOSE     Ignore whitespace and comments for nicer looking RE's.
     I  IGNORECASE  Perform case-insensitive matching.
     M  MULTILINE   "^" matches the beginning of lines (after a newline)
                    as well as the string.
                    "$" matches the end of lines (before a newline) as well
                    as the end of the string.
     S  DOTALL      "." matches any character at all, including the newline.
 
     A  ASCII       For string patterns, make \w, \W, \b, \B, \d, \D
                    match the corresponding ASCII character categories
                    (rather than the whole Unicode categories, which is the
                    default).
                    For bytes patterns, this flag is the only available
                    behaviour and needn't be specified.
      
     L  LOCALE      Make \w, \W, \b, \B, dependent on the current locale.
     U  UNICODE     For compatibility only. Ignored for string patterns (it
                    is the default), and forbidden for bytes patterns.

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# 无分组
        r = re.match("h\w+", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果

        # 有分组

        # 为何要有分组？提取匹配成功的指定内容（先匹配成功全部正则，再匹配成功的局部内容提取出来）

        r = re.match("h(\w+).*(?P<name>\d)$", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

demo

**search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
** 这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。

# search,浏览整个字符串去匹配第一个，未匹配成功返回None
# search(pattern, string, flags=0)

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        # 无分组

        r = re.search("a\w+", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组结果

        # 有分组

        r = re.search("a(\w+).*(?P<name>\d)$", origin)
        print(r.group())     # 获取匹配到的所有结果
        print(r.groups())    # 获取模型中匹配到的分组结果
        print(r.groupdict()) # 获取模型中匹配到的分组中所有执行了key的组

demo

**split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
** 按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。

# split，根据正则匹配分割字符串
 
split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)
# pattern： 正则模型
# string ： 要匹配的字符串
# maxsplit：指定分割个数
# flags  ： 匹配模式

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        # 无分组
        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
        r = re.split("alex", origin, 1)
        print(r)

        # 有分组
        
        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
        r1 = re.split("(alex)", origin, 1)
        print(r1)
        r2 = re.split("(al(ex))", origin, 1)
        print(r2)

demo

**findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):
** 搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。

# findall，获取非重复的匹配列表；如果有一个组则以列表形式返回，且每一个匹配均是字符串；如果模型中有多个组，则以列表形式返回，且每一个匹配均是元祖；
# 空的匹配也会包含在结果中
#findall(pattern, string, flags=0)

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 # 无分组
        r = re.findall("a\w+",origin)
        print(r)

        # 有分组
        origin = "hello alex bcd abcd lge acd 19"
        r = re.findall("a((\w*)c)(d)", origin)
        print(r)

demo

**sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):
** 使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g、\g引用分组，但不能使用编号0。
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。

# sub，替换匹配成功的指定位置字符串
 
sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)
# pattern： 正则模型
# repl   ： 要替换的字符串或可执行对象
# string ： 要匹配的字符串
# count  ： 指定匹配个数
# flags  ： 匹配模式

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  # 与分组无关

        origin = "hello alex bcd alex lge alex acd 19"
        r = re.sub("a\w+", "999", origin, 2)
        print(r)

demo

**subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
** 返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-652752.html

import re
 
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'
 
print p.subn(r'\2 \1', s)
 
def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()
 
print p.subn(func, s)
 
### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)

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