比较详细Python正则表达式操作指南(re使用)[4]

本文深入探讨了正则表达式的高级用法,包括利用顶级函数进行匹配、搜索和替换等操作,以及如何通过编译对象提高效率。此外,还详细介绍了各种编译标志的作用及其应用场景。

 

#!python

>>> iterator = p.finditer('12 drummers drumming, 11  10 ' )

>>>
  iterator

<callable-iterator object at 0x401833ac>


>>> for match in  iterator:

 print
  match.span()



(0,
 2
)

(
22, 24
)

(
29, 31
)
模块级函数

你不一定要产生一个 `RegexObject` 对象然後再调用它的方法;re 模块也提供了顶级函数调用如 match()、search()、sub() 等等。这些函数使用 RE 字符串作为第一个参数,而後面的参数则与相应 `RegexObject` 的方法参数相同,返回则要么是 None 要么就是一个 `MatchObject` 的实例。

#!python

>>> print re.match(r'From"s+', 'Fromage amk' )

None

>>> re.match(r'From"s+', 'From amk Thu May 14 19:12:10 1998'
)

<re.MatchObject instance at 80c5978>

Under the hood, 这些函数简单地产生一个 RegexOject 并在其上调用相应的方法。它们也在缓存里保存编译後的对象,因此在将来调用用到相同 RE 时就会更快。


你将使用这些模块级函数,还是先得到一个 `RegexObject` 再调用它的方法呢?如何选择依赖于怎样用 RE 更有效率以及你个人编码风格。如果一个 RE 在代码中只做用一次的话,那么模块级函数也许更方便。如果程序包含很多的正则表达式,或在多处复用同一个的话,那么将全部定义放在一起,在一段代码中提前编译所有的 REs 更有用。从标准库中看一个例子,这是从 xmllib.py 文件中提取出来的:

#!python

ref
  =  re.compile(  )

entityref
 =
  re.compile(  )

charref
 =
  re.compile(  )

starttagopen
 = re.compile(  )

我通常更喜欢使用编译对象,甚至它只用一次,but few people will be as much of a purist about this as I am。

编译标志

编译标志让你可以修改正则表达式的一些运行方式。在 re 模块中标志可以使用两个名字,一个是全名如 IGNORECASE,一个是缩写,一字母形式如 I。(如果你熟悉 Perl 的模式修改,一字母形式使用同样的字母;例如 re.VERBOSE的缩写形式是 re.X。)多个标志可以通过按位 OR-ing 它们来指定。如 re.I | re.M 被设置成 I 和 M 标志:


这有个可用标志表,对每个标志後面都有详细的说明。

标志含义
DOTALL, S使 . 匹配包括换行在内的所有字符
IGNORECASE, I使匹配对大小写不敏感
LOCALE, L做本地化识别(locale-aware)匹配
MULTILINE, M多行匹配,影响 ^ 和 $
VERBOSE, X能够使用 REs 的 verbose 状态,使之被组织得更清晰易懂

I
IGNORECASE

使匹配对大小写不敏感;字符类和字符串匹配字母时忽略大小写。举个例子,[A-Z]也可以匹配小写字母,Spam 可以匹配 "Spam", "spam", 或 "spAM"。这个小写字母并不考虑当前位置。

L
LOCALE

影响 "w, "W, "b, 和 "B,这取决于当前的本地化设置。

locales 是 C 语言库中的一项功能,是用来为需要考虑不同语言的编程提供帮助的。举个例子,如果你正在处理法文文本,你想用 "w+ 来匹配文字,但 "w 只匹配字符类 [A-Za-z];它并不能匹配 "é" 或 "ç"。如果你的系统配置适当且本地化设置为法语,那么内部的 C 函数将告诉程序 "é" 也应该被认为是一个字母。当在编译正则表达式时使用 LOCALE 标志会得到用这些 C 函数来处理 "w 後的编译对象;这会更慢,但也会象你希望的那样可以用 "w+ 来匹配法文文本。

M
MULTILINE


(此时 ^ 和 $ 不会被解释; 它们将在 4.1 节被介绍.)


使用 "^" 只匹配字符串的开始,而 $ 则只匹配字符串的结尾和直接在换行前(如果有的话)的字符串结尾。当本标志指定後, "^" 匹配字符串的开始和字符串中每行的开始。同样的, $ 元字符匹配字符串结尾和字符串中每行的结尾(直接在每个换行之前)。

S
DOTALL

使 "." 特殊字符完全匹配任何字符,包括换行;没有这个标志, "." 匹配除了换行外的任何字符。

X
VERBOSE


该标志通过给予你更灵活的格式以便你将正则表达式写得更易于理解。当该标志被指定时,在 RE 字符串中的空白符被忽略,除非该空白符在字符类中或在反斜杠之後;这可以让你更清晰地组织和缩进 RE。它也可以允许你将注释写入 RE,这些注释会被引擎忽略;注释用 "#"号 来标识,不过该符号不能在字符串或反斜杠之後。


举个例子,这里有一个使用 re.VERBOSE 的 RE;看看读它轻松了多少?

#!python

charref
  = re.compile(r"""

&[[]] # Start of a numeric entity reference

(

[0-9]+[^0-9] # Decimal form

| 0[0-7]+[^0-7] # Octal form

| x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F] # Hexadecimal form

)

""" , re.VERBOSE)

没有 verbose 设置, RE 会看起来象这样:

#!python


charref
  = re.compile("&#([0-9]+[^0-9]"

"|0[0-7]+[^0-7]"

"|x[0-9a-fA-F]+[^0-9a-fA-F])")

在上面的例子里,Python 的字符串自动连接可以用来将 RE 分成更小的部分,但它比用 re.VERBOSE 标志时更难懂。

更多模式功能

到目前为止,我们只展示了正则表达式的一部分功能。在本节,我们将展示一些新的元字符和如何使用组来检索被匹配的文本部分。


指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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