Python正则表达式

• 正则简介

正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。

正则表达式是用来匹配字符串非常强大的工具，在其他编程语言中同样有正则表达式的概念，Python同样不例外，利用了正则表达式，我们想要从返回的页面内容提取出我们想要的内容就易如反掌了。

正则表达式的大致匹配过程是：

1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，
2.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。
3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

• 正则语法规则

理解技巧：

.	[ ]
^	$

四个字符是所有语言都支持的正则表达式，所以这四个是基础的正则表达式。正则难理解因为里面有一个等价的概念，这个概念大大增加了理解难度，让很多初学者看起来会懵，如果把等价都恢复成原始写法，自己书写正则就超级简单了，就像说话一样去写你的正则了:

等价:

等价是等同于的意思，表示同样的功能，用不同符号来书写。

?,*,+,\d,\w 都是等价字符

?等价于匹配长度{0,1}

*等价于匹配长度{0,}

+等价于匹配长度{1,}

\d等价于[0-9]

\D等价于[^0-9]

\w等价于[A-Za-z_0-9]

\W等价于[^A-Za-z_0-9]。

常用运算符与表达式:
^ 开始

() 域段

[] 包含,默认是一个字符长度

[^] 不包含,默认是一个字符长度

{n,m} 匹配长度

. 任何单个字符(. 字符点)

| 或

\ 转义

$ 结尾

[A-Z] 26个大写字母

[a-z] 26个小写字母

[0-9] 0至9数字

[A-Za-z0-9] 26个大写字母、26个小写字母和0至9数字

， 分割

.

分割语法:

[A,H,T,W] 包含A或H或T或W字母

[a,h,t,w] 包含a或h或t或w字母

[0,3,6,8] 包含0或3或6或8数字

语法与释义:
基础语法 “^([]{})([]{})([]{})$”

正则字符串 = “开始([包含内容]{长度})([包含内容]{长度})([包含内容]{长度})结束”

?,*,+,\d,\w 这些都是简写的,完全可以用[]和{}代替，在(?:)(?=)(?!)(?<=)(?<!)(?i)(*?)(+?)
这种特殊组合情况下除外

初学者可以忽略?,*,+,\d,\w一些简写标示符，学会了基础使用再按表自己去等价替换

实例:

字符串;tel:086-0666-88810009999

原始正则:"^tel:[0-9]{1,3}-[0][0-9]{2,3}-[0-9]{8,11}$"

速记理解:开始 “tel:普通文本”[0-9数字]{1至3位}"-普通文本"[0数字][0-9数字]{2至3位}"-普通文本"[0-9数字]{8至11位} 结束"

等价简写后正则写法:"^tel:\d{1,3}-[0]\d{2,3}-\d{8,11}$" ，简写语法不是所有语言都支持。

• 正则有关注释

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"。

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。

Pattern类和Matcher类

Pattern类用于创建一个正则表达式,也可以说创建一个匹配模式,它的构造方法是私有的,不可以直接创建,但可以通过Pattern.complie(String regex)简单工厂方法创建一个正则表达式, pattern() 返回正则表达式的字符串形式,其实就是返回Pattern.complile(String regex)的regex参数 。

Pattern.matcher(CharSequence input)返回一个Matcher对象.
Matcher类的构造方法也是私有的,不能随意创建,只能通过Pattern.matcher(CharSequence input)方法得到该类的实例.
Pattern类只能做一些简单的匹配操作,要想得到更强更便捷的正则匹配操作,那就需要将Pattern与Matcher一起合作.Matcher类提供了对正则表达式的分组支持,以及对正则表达式的多次匹配支持.

• Python Re模块

Python 自带了re模块，它提供了对正则表达式的支持。主要用到的方法列举如下:

#返回pattern对象
re.compile(string[,flag])  
#以下为匹配所用函数
re.match(pattern, string[, flags])
re.search(pattern, string[, flags])
re.split(pattern, string[, maxsplit])
re.findall(pattern, string[, flags])
re.finditer(pattern, string[, flags])
re.sub(pattern, repl, string[, count])
re.subn(pattern, repl, string[, count])

在介绍这几个方法之前，我们先来介绍一下pattern的概念，pattern可以理解为一个匹配模式，那么我们怎么获得这个匹配模式呢？很简单，我们需要利用re.compile方法就可以。例如:

pattern = re.compile(r'hello')

在参数中我们传入了原生字符串对象，通过compile方法编译生成一个pattern对象，然后我们利用这个对象来进行进一步的匹配。

另外大家可能注意到了另一个参数 flags，在这里解释一下这个参数的含义：

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。

可选值有：

 • re.I(全拼：IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
 • re.M(全拼：MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
 • re.S(全拼：DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
 • re.L(全拼：LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
 • re.U(全拼：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
 • re.X(全拼：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。

在刚才所说的另外几个方法例如 re.match 里我们就需要用到这个pattern了，下面我们一一介绍。
注：以下七个方法中的flags同样是代表匹配模式的意思，如果在pattern生成时已经指明了flags，那么在下面的方法中就不需要传入这个参数了。

（1）re.match(pattern, string[, flags])

这个方法将会从string（我们要匹配的字符串）的开头开始，尝试匹配pattern，一直向后匹配，如果遇到无法匹配的字符，立即返回None，如果匹配未结束已经到达string的末尾，也会返回None。两个结果均表示匹配失败，否则匹配pattern成功，同时匹配终止，不再对string向后匹配。下面我们通过一个例子理解一下

__author__ = 'CQC'
# -*- coding: utf-8 -*-
 
#导入re模块
import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象，注意hello前面的r的意思是“原生字符串”
pattern = re.compile(r'hello')
 
# 使用re.match匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
result1 = re.match(pattern,'hello')
result2 = re.match(pattern,'helloo CQC!')
result3 = re.match(pattern,'helo CQC!')
result4 = re.match(pattern,'hello CQC!')
 
#如果1匹配成功
if result1:
    # 使用Match获得分组信息
    print result1.group()
else:
    print '1匹配失败！'
 
 
#如果2匹配成功
if result2:
    # 使用Match获得分组信息
    print result2.group()
else:
    print '2匹配失败！'
 
 
#如果3匹配成功
if result3:
    # 使用Match获得分组信息
    print result3.group()
else:
    print '3匹配失败！'
 
#如果4匹配成功
if result4:
    # 使用Match获得分组信息
    print result4.group()
else:
    print '4匹配失败！'

输出结果：

hello
hello
3匹配失败！
hello

匹配分析

1.第一个匹配，pattern正则表达式为’hello’，我们匹配的目标字符串string也为hello，从头至尾完全匹配，匹配成功。

2.第二个匹配，string为helloo CQC，从string头开始匹配pattern完全可以匹配，pattern匹配结束，同时匹配终止，后面的o CQC不再匹配，返回匹配成功的信息。

3.第三个匹配，string为helo CQC，从string头开始匹配pattern，发现到 ‘o’ 时无法完成匹配，匹配终止，返回None

4.第四个匹配，同第二个匹配原理，即使遇到了空格符也不会受影响。

注：通过上述例子可以知道，match（）方法的匹配模式时从第一个字符开始，如果第一个符开始匹配不到，则匹配失败，返回None

我们还看到最后打印出了result.group()，这个是什么意思呢？下面我们说一下关于match对象的的属性和方法
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：
1.string: 匹配时使用的文本。
2.re: 匹配时使用的Pattern对象。
3.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。
4.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。
5.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。
6.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))。
7.expand(template):
将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g、\g引用分组，但不能使用编号0。\id与\g是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符’0’，只能使用\g0。

下面我们用一个例子来体会一下

# -*- coding: utf-8 -*-
#一个简单的match实例
 
import re
# 匹配如下内容：单词+空格+单词+任意字符
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')
 
print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group():", m.group()
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\g \g\g'):", m.expand(r'\2 \1\3')
 
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: 
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!

（2）re.search(pattern, string[, flags])

search方法与match方法极其类似，区别在于match()函数只检测re是不是在string的开始位置匹配，search()会扫描整个string查找匹配，match（）只有在0位置匹配成功的话才有返回，如果不是开始位置匹配成功的话，match()就返回None。同样，search方法的返回对象同样match()返回对象的方法和属性。我们用一个例子感受一下

#导入re模块
import re
 
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'world')
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = re.search(pattern,'hello world!')
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print match.group()
### 输出 ###
# world

（3）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。我们通过下面的例子感受一下。

import re
 
pattern = re.compile(r'\d+')
print re.split(pattern,'one1two2three3four4')
 
### 输出 ###
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']

（4）re.findall(pattern, string[, flags])

搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。我们通过这个例子来感受一下

import re
 
pattern = re.compile(r'\d+')
print re.findall(pattern,'one1two2three3four4')
 
### 输出 ###
# ['1', '2', '3', '4']

（5）re.finditer(pattern, string[, flags])

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。我们通过下面的例子来感受一下

import re
 
pattern = re.compile(r'\d+')
for m in re.finditer(pattern,'one1two2three3four4'):
    print m.group(),
 
### 输出 ###
# 1 2 3 4

（6）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。

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

（7）re.subn(pattern, repl, string[, count])

返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。

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

参考文章：此文章部分内容出自 静觅 大神